• DeepSeek边缘部署教程:模型轻量化实战指南
    DeepSeek边缘部署教程:模型轻量化实战指南
    要将DeepSeek模型部署到边缘设备,关键在于选择合适模型、量化压缩、格式转换及优化部署。一、选择适合边缘计算的模型版本,优先考虑参数量较小的DeepSeek-Mini或DeepSeek-Light,确认模型是否开源或可导出,并检查支持的框架格式如ONNX、GGUF、TensorRT等;二、对模型进行INT8量化或FP16推理以减少内存占用,使用HuggingFaceOptimum、ONNXRuntime或TensorRT等工具进行压缩和优化,GGUF格式有助于提升CPU上的运行效率;三、部署时准备运行
    科技周边 · 人工智能   |  5天前  |   边缘部署 模型量化 DeepSeek 模型轻量化 GGUF 311浏览 收藏
  • AI智能体架构全解析与技术深度解读
    AI智能体架构全解析与技术深度解读
    相比于传统软件,AI智能体是一种新兴的技术形态,其技术架构和实现方案仍在不断演进之中。因此,本文将重点梳理AI智能体相关的核心技术脉络,而非深入探讨具体实现细节。读者如需进一步了解相关内容,建议通过第三方渠道持续跟进最新动态。一、整体架构概览从技术实现的角度来看,AI智能体可划分为三个层级:交互层、智能决策层与系统连接层,如图1所示,整个流程由智能体执行引擎统一调度与管理。(图1智能体标准参考架构)其中,交互层与系统连接层的开发方式与传统软件开发基本一致,此处不做过多阐述。本文将重点关注智能决策层所
    科技周边 · 人工智能   |  5天前  |   AI智能体 智能决策层 智能体运行引擎 外部知识接入 外部能力接入 218浏览 收藏
  • 子曰3数学模型上线,有道开源推理新作
    子曰3数学模型上线,有道开源推理新作
    子曰3(Confucius3-Math)是国内首个专注于数学教育的开源推理模型,属于网易有道推出的“子曰3”系列大模型中的数学专项模型。该模型具备140亿参数,专为K-12阶段的数学教学场景优化设计,可在单块消费级GPU(如RTX4090D)上高效运行。其推理性能约为DeepSeekR1的15倍,服务成本每百万token仅需0.15美元,显著低于多数通用大模型。在多个数学数据集上表现优异,在基于高考数学题构建的GAOKAO-Bench(Math)评测体系中获得高达98.5分的成绩,甚至优于许多更大规模
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  • 荣耀起诉博主获赔30万,维权态度坚决
    荣耀起诉博主获赔30万,维权态度坚决
    6月26日消息,荣耀终端股份有限公司品牌营销总裁、集团首席营销官郭锐今日转发了博主@科技壹点Pro发布的民事判决书,并表示“欢迎批评监督,但对恶意抹黑不会容忍”。从博主@科技壹点Pro分享的文件获悉,荣耀终端有限公司与被告杨某之间的网络侵权责任纠纷案已审理完毕。法院酌情裁定被告向原告赔偿30万元(包含维权所产生的合理开支)。文件中还指出,被告杨某须于本判决生效之日起十日内删除相关侵权内容,并在其新浪微博账号“叽歪数码VVV”、百家号账号“叽歪数码”、网易账号“叽歪数码vvv”公开发布
    科技周边 · 业界新闻   |  5天前  |   荣耀 数码博主 维权 赔偿 网络侵权 241浏览 收藏
  • PerplexityAI代码搜索与语法解析详解
    PerplexityAI代码搜索与语法解析详解
    PerplexityAI虽非专门代码搜索引擎,但能通过语义理解和深度学习模型辅助编程。1.其代码搜索基于训练数据中的样例生成推荐代码,不依赖实时联网查询;2.它通过大量多语言训练理解语法结构及高级概念,并可指出错误、建议修改、支持多语言混合解析;3.高效使用方法包括明确指定语言、说明具体场景、提供上下文信息、要求带注释代码,以提升准确性与实用性。
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  • 豆包AI编程助手教程与代码教学指南
    豆包AI编程助手教程与代码教学指南
    豆包AI编程助手的核心使用方法包括代码补全、错误排查、代码优化和学习辅助。在代码补全时,应明确输入意图并配合注释提示AI生成准确代码;遇到报错可将完整错误信息交给AI分析原因;已有代码可通过AI建议优化为更高效写法;还可用于实时学习语法和库用法。关键在于清晰表达需求以获得有效帮助。
    科技周边 · 人工智能   |  5天前  |   495浏览 收藏
  • 豆包AI代码生成教程:数据挖掘实战指南
    豆包AI代码生成教程:数据挖掘实战指南
    豆包AI可以生成数据挖掘代码,但需明确需求与步骤。首先确定挖掘的数据类型、使用语言(如Python),并清晰描述目标,例如爬取网页数据或分析销售记录。其次说明输入输出格式(如CSV、JSON)及技术偏好(如pandas、scikit-learn)。提问结构应包括目标描述、输入输出说明和技术偏好。例如:“我有一个包含用户年龄、消费金额的CSV文件,想用Python进行客户分群,使用k-means算法,请帮我写一个脚本。”常见注意事项包括检查语法错误、安装依赖项、处理真实环境问题(如反爬机制、数据缺失)。最后
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  • 豆包AI解析XML数据方法详解
    豆包AI解析XML数据方法详解
    Python解析XML因模块多样、易用性强被广泛使用,豆包AI可在代码生成和调试中提供有效帮助。1.选择Python解析XML因其标准库如ElementTree、minidom和lxml各具优势,适合不同场景;2.ElementTree解析流程简洁,可通过parse加载文件或fromstring解析字符串,快速获取节点信息;3.提取指定标签数据可用findall结合XPath表达式,灵活高效;4.处理带命名空间的XML需在查找时引入命名空间映射,豆包AI可根据示例自动识别并生成正确代码。
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  • 豆包AI声纹加密功能详解
    豆包AI声纹加密功能详解
    豆包AI未明确支持声纹加密功能。目前公开资料未提及其具备声纹识别或相关生物特征安全机制,建议用户关注官方信息或联系客服确认;声纹识别是通过语音特征进行身份验证,不同于真正意义上的加密技术;若考虑启用生物特征验证,应了解服务商的数据处理方式;同时,提升AI工具安全性可采取定期改密、双重验证、谨慎授权等通用策略。
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  • 豆包AI生成Shell脚本技巧分享
    豆包AI生成Shell脚本技巧分享
    用豆包AI生成Shell脚本能简化开发流程,但需遵循步骤:1.明确需求细节如路径、频率、权限;2.检查逻辑如判断语句、变量引用、定时任务;3.优化脚本加入日志、模拟执行、环境变量。例如备份目录时要指定具体路径与保留周期,并调整AI输出以符合实际场景。
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  • 夏普24亿日元相机模块售富士康子公司
    夏普24亿日元相机模块售富士康子公司
    7月1日消息,夏普6月30日发布关于通过股权转让(合并子公司变更)和资产转让夏普相机模块业务的通知。夏普已确定将夏普子公司SharpSensingTechnologyCorporation(以下简称“SSTC”)持有的SAIGONSTECCO.,LTD(以下简称“SSTEC”)股权转让给富士康科技集团子公司FullertainInformationTechnologiesLtd.–B.V.I.(以下简称“Fullertain”)。该交易价值约24亿日元(注:
    科技周边 · 业界新闻   |  5天前  |   富士康 夏普 出售 相机模块 24亿日元 335浏览 收藏
  • 通灵义码使用攻略与技巧分享
    通灵义码使用攻略与技巧分享
    学习通灵义码的关键步骤包括:1.熟悉基本符号,通过记忆卡片或在线资源逐步增加记忆量;2.探索符号与个人经验的联系,增强理解和应用能力。通灵义码在日常生活中的应用包括:1.辅助决策,如选择工作;2.理解人际关系中的情感和动机。提高解读能力的技巧包括:1.多练习,建议与朋友一起练习;2.阅读书籍和参加研讨会,保持开放的心态。
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  • 豆包AI生成Python代码全解析
    豆包AI生成Python代码全解析
    想用豆包AI生成Python数据挖掘代码的关键在于明确任务目标和数据结构。1.首先明确数据挖掘任务类型,如分类、聚类或回归,并具体描述需求,例如“根据用户年龄、消费金额和购买频率做客户分群”。2.接着提供清晰的数据格式与来源,比如说明CSV文件中的字段信息,以便AI进行数据预处理和建模。3.要求生成完整可运行的代码,并包含必要注释,确保涵盖导入库、数据清洗、模型训练等全流程。4.若结果不理想,可通过多轮对话逐步优化,如更换算法、增加可视化等功能,从而获得符合项目需求的代码。
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  • 吉利6月销量增42%,目标调高至300万辆
    吉利6月销量增42%,目标调高至300万辆
    7月1日,吉利汽车控股有限公司(以下简称“吉利汽车”)公布2025年6月的销量数据。数据显示,吉利汽车在6月取得了显著的销量增长,并上调了2025年的全年销量目标。根据公告,吉利汽车2025年6月的销量数据如下:总销量:236,036辆,同比增长42%;今年累计销售1,409,180量,同比增长47%。吉利品牌:193,024辆,同比增长59%;本年累计销量1,164,303辆,同比增长57%。其中,银河系列销量90,222辆,同比增长202%;本年累计销量548,408辆,同比增长232%。极氪品牌销量
    科技周边 · 人工智能   |  5天前  |   新能源汽车 增长 销量 吉利汽车 目标上调 495浏览 收藏
  • DeepSeekAPI负载均衡与节点分发解析
    DeepSeekAPI负载均衡与节点分发解析
    要实现对DeepSeekAPI的负载均衡,需从应用层设计入手,1.客户端侧集成指数退避重试、熔断器模式和并发控制机制以增强弹性;2.通过代理层实现请求路由、统一限流与缓存、APIKey轮换等策略;3.采用多实例部署或多APIKey池策略分散请求压力并提高容错能力。这些方法能有效应对限流、临时性错误和服务不稳定带来的风险,保障用户体验与系统稳定性。
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