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教師版DeepSeek指令大全，實用指南
在教育的廣闊天地里，每一位教師都渴望擁有高效、智能的教學輔助工具。DeepSeek，作為一款專為教師設計的智能軟件，以其豐富的指令系統和實用的功能，成為了眾多教師的得力助手。今天，我們就來詳細探討一下DeepSeek的教師版指令大全，希望能為您的教學之路增添一份助力。一、DeepSeek的基礎操作DeepSeek的啟動與登錄：要開始使用DeepSeek，首先需要確保您已經成功安裝并注冊了該軟件。打開DeepSeek，輸入您的賬號和密碼，即可...DeepSeek指令系統神經網絡的每一層都是干嘛的？這才是神經網絡結構的核心
原創“神經網絡層才是神經網絡的核心，不同的神經網絡的差別就在于神經網絡層的不同”在前面的文章中介紹過，組成一個神經網絡從技術上來說主要有以下幾個部分：數據集神經網絡結構損失函數優化函數反向傳播而不同神經網絡模型之間最主要的區別就是神經網絡結構的異同，當然最相似的地方也是神經網絡結構。原因就在于神經網絡結構是由多個神經網絡層所組成的；而使用不同的層就實現了不同功能的神經網絡模型。神經網絡的層一個神經...神經網絡神經網絡層Transformer神經網絡技術的核心之——反向傳播算法(BP算法)
原創“如果說神經網絡模型的設計是神經網絡的核心，那么反向傳播算法就是神經網絡模型的核心。”在前面的文章中介紹訓練一個模型，其主要區別就在于神經網絡模型的架構；但可能很多人并不知道神經網絡模型的核心算法就是——反向傳播算法，也被叫做BP算法。可能很多人都聽說過反向傳播算法，但可能很多人都沒意識到反向傳播算法對神經網絡的重要性；可以說現在的神經網絡模型就建立在反向傳播算法之上，沒有反向傳播算法就沒有神經...深度學習神經網絡反向傳播BP算法不同神經網絡之間的區別，僅僅只是網絡結構的不同，明白了這個你才能知道應該怎么學習神經網絡
原創“神經網絡模型的主要難點就在于模型本身，而至于模型的效果還與其訓練數據和過程有關。”在學習神經網絡技術的過程中，會有多種不同的神經網絡架構；如常見的RNN，CNN等；因此，我們很多人都會被這些亂七八糟的神經網絡架構給迷惑住，即想學習神經網絡又不知道應該怎么入手；面對各種各樣的網絡模型，也不知道應該去學習哪種。但是，我們從問題的最本質出發，不同的神經網絡唯一的區別就是網絡結構的不同；之所以有多種神經網...神經網絡算力租賃新趨勢揭秘：如何高效利用云計算資源賦能未來
算力——數字經濟的“新石油”在人工智能、大數據、區塊鏈等技術重塑全球經濟的今天，算力已成為驅動創新的核心引擎。算力不僅是AIGC發展的基石，也是推動AI技術進步的關鍵因素。根據工信部數據，2022年我國算力核心產業規模突破1.8萬億元，算力總規模位居全球第二，而全球算力租賃市場規模已超過千億美元，并以年復合增長率超過25%的速度擴張。這一背景下，算力租賃作為靈活獲取計算資源的新模式，正從邊緣走向主流。本文將深...AIGC云算力云計算算力科技不再混淆了！一文揭秘MCP Server、Function Call與Agent的核心區別
原創搞技術的，不搞技術的，每天都會接觸一些新詞匯。沒辦法，現在是終身學習的時代，一天不學習就變成石器時代的古人了。作為輸出型學習實踐者，我把自己學到的內容總結一下，一文搞懂McpServer、FunctionCall、Agent的關系和區別。在AI大模型技術的飛速發展中，MCPServer、FunctionCall和Agent作為關鍵組件，各自承擔著不同的角色。它們之間的關系與差異不僅決定了AI系統的架構設計，還直接影響到任務執行的效率與靈活性。本文將...AI大模型McpServerAgent無服務器AI代理搭建：生成冷郵件助力求職者獲取理想工作
原創冷郵件（coldemail：是一種未經對方事先許可或請求，主動向潛在客戶或雇主、合作伙伴等發送的商業電子郵件，目的通常是為了推銷產品、求助、服務或建立業務聯系等）在求職過程中能夠發揮重要作用，然而，撰寫一封堪稱完美的冷郵件卻頗為耗時。你不僅需要精準地將自身技能與職位描述相匹配，還要拿捏好恰當的郵件語氣，并且往往需要反復修改——這無疑是一項繁重的工作。本指南將指導你使用Langbase的無服務器內存代理，構建冷郵...大語言模型LLMs冷郵件ManusAl合伙人張濤緊急回應!中國產品再次引爆全球，首個通用AI代理跑分超OpenA1!最全梳理來了!
原創編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）Manus橫空出世，徹底引爆了今天的AI圈！剛剛我們在某站看了一下邀請碼，已經被炒到5萬塊了（天吶！）圖片自杭州瘋狂上大分后，這潑天的AI富貴也輪到武漢了！（公司多數崗位base武漢，在北京也有辦公點。）ManusAI合伙人張濤，趕緊在社交平臺回應，短期內會專注build。并緊急澄清：1.我們從未開設任何付費獲取邀請碼的渠道;2.我們從未投入任何市場推廣預算;3.內測期間系統容量有限...邀請碼AI代理迎接deepseek,助力企業AI整合
deepseek為什么會成功出圈中國在軟件開源方向真正做出貢獻，以前一直是獲取。將英偉達股市打下來，降低算力成本，成為新的市場杠桿。無法回避風口雷布斯曾經說過，豬站在風口上都會飛起來，順勢而為之。1、為toBtoG提供私有化部署AI大模型從信息安全角度出發，需要將內部敏感數據發布到內部AI服務器使用。2、定制化開發AI問答軟件?企業需要將互聯網上的deepseek功能搬到內部使用3、將AI軟件集成到傳統業務系統中，提供AI問答，...ai軟件deepseekpythongojava32B逆襲671BDeepSeek R1！阿里推理模型炸翻了：小到筆記本就能run,成本僅1/10！又是強化學習帶來驚喜！
原創編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）太震撼了。阿里直接扔了一張王炸！QwQ32B，一個參數量如此小的小模型，居然追平了671B的DeepSeekR1？？！這也太卷了，看看他們給的數據，真的給人看麻了：圖片這個模型到底小到什么概念呢？評論區網友在用了一臺配置M4Max芯片的蘋果電腦就跑起來了。網友本人直呼震撼的程度！小模型還有個震撼而實用的優點，價格真的低。API成本才R1的十分之一！圖片一向大方的通義這次又是上線即...DeepSeek阿里推理模型怎么實現一個神經網絡？神經網絡的組成結構
原創“神經網絡模型雖然是一個整體，但卻是由多個環節和步驟組成的。”對學習神經網絡技術的人來說，自己設計一個神經網絡模型是很多人都想做的事情；也是神經網絡技術學習過程中必不可少的一個環節；但是很多人又不知道應該怎么下手。所以今天就介紹一下怎么設計一個神經網絡模型。實現一個神經網絡很多人認為神經網絡復雜的原因是因為沒有了解過神經網絡的組成結構；因此，就很難弄清楚神經網絡模型中每個環節的作用，所以我們就...神經網絡從傳統到智能：LLM操作系統的崛起與變革
今天要帶大家走進一個超級酷炫的技術領域，它正在悄悄改變我們與計算機交互的方式，甚至可能重塑未來的數字世界。你有沒有想過，有一天，我們跟電腦交流就像跟身邊的小伙伴聊天一樣自然，隨口說句話，電腦就能幫我們把復雜的事情都搞定？這可不是科幻電影里的情節，隨著大語言模型操作系統（LLMOS）的出現，這一切正在慢慢成為現實。今天，咱們就來深入聊聊這個神奇的LLMOS，看看它到底是怎么做到的。一、傳統操作系統的困境在...LLM操作系統技術Graph RAG 迎來記憶革命：“海馬體”機制如何提升準確率？
精華隨著生成式AI技術的快速發展，RAG（RetrievalAugmentedGeneration）和Agent成為企業應用大模型的最直接途徑。然而，傳統的RAG系統在準確性和動態學習能力上存在明顯不足，尤其是在處理復雜上下文和關聯性任務時表現不佳。近期，一篇論文提出了HippoRAG2，這一新型RAG框架在多個方面取得了顯著進步，為企業級AI應用提供了更強大的解決方案。1.HippoRAG2簡介：模仿人類記憶的RAG框架HippoRAG2是一種創新的檢索增強生成框架，旨在...RAG海馬體機制如何確認深度學習模型的loss已經收斂好了？
簡單來說，如果你沒有足夠的機器資源和時間，那么就跑到你預期的epoch，只需要保證驗證集預期的準確率或其他指標滿足要求即可。局部極小值和鞍點如果你想追求極致的loss下降，那么你需要了解兩個知識點——局部極小值和鞍點。一般我們的loss降不了，是因為該位置的參數對損失的微分為零，導致梯度下降不再更新參數了，那么此時loss也就不會繼續下降。那么提到梯度為零的時候，我們一般想象到的是局部極小值。其實也沒錯，因為出...深度學習模型機器資源XAI發布Grok 3 Beta：一種超級高級AI模型，將強有力的推理與廣泛的預處理知識融合在一起
原創01、概述隨著人工智能（AI）技術的不斷發展，越來越多的智能系統開始在復雜的推理任務上取得了長足的進步。然而，即便如此，許多系統依然在面臨復雜問題時表現得不盡如人意。例如，推理過程不一致、思維鏈條的限制以及偶爾出現的事實錯誤等問題，仍然困擾著現實世界中許多應用的推廣。尤其是在科研和軟件開發領域，精確和細致的理解能力至關重要。為了克服這些難題，AI模型的構建和訓練方式正不斷被重新審視，透明度和可靠性的...AI模型Grok 3AIGoogle Gemini Code Assist：一個免費的AI編碼助手
原創01、概述在當今數字化飛速發展的時代，軟件開發已經成為推動科技進步的核心力量。而如今，隨著人工智能（AI）技術的不斷突破，軟件開發領域也迎來了前所未有的變革。2025年2月27日，Google正式推出了GeminiCodeAssist，一款面向個人開發者的免費AI輔助開發工具，這不僅是Google在AI軟件開發領域的一次重大突破，更是整個行業邁向智能化開發的關鍵一步。02、GeminiCodeAssist：開啟智能開發新時代（一）核心功能：讓代碼“寫”得...AI編碼助手輔助開發工具數據多副本保留：AI時代企業存儲的戰略重點
預計到2028年，AI的應用將促使企業數據存儲需求呈現指數級增長態勢。根據我們于2024年11月開展的一項調查顯示，在主要依賴云存儲管理AI數據的基礎設施采購決策者中，61%的受訪者預計其存儲需求到2028年將至少實現翻番。驅動這一需求增長的關鍵因素包括：數據保留周期的顯著延長（從6個月延長至永久保存）；73%的受訪者表示，他們采用了每日或每周一次的大型語言模型（LLM）檢查點機制80%的受訪者認為數據多副本對于AI數據管理“...AI存儲LLM自回歸模型迎來全能選手！FlexVAR一模型通吃圖像生成/修補，推理速度與質量自由調節
解讀：AI生成未來文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2502.20313Git鏈接：https:github.comjiaosiyu1999FlexVAR亮點直擊生成各種分辨率和寬高比的圖像，甚至可以超過訓練分辨率；支持圖像到圖像的任務，例如圖像修復、圖像細化和圖像擴展，而無需微調；享受靈活的推理步驟，允許通過減少步驟加速推理或通過增加步驟提高圖像質量。總結速覽原文來源本文作者來自北京交通大學、悉尼科技大學、美團、佐治亞理工學院。解決的問題靈活性不...生成AI模型深入解析變分自編碼器（VAE）：理論、數學原理、實現與應用
本文將全面探討VAE的理論基礎、數學原理、實現細節以及在實際中的應用，助你全面掌握這一前沿技術。一、變分自編碼器（VAE）概述變分自編碼器是一種結合了概率圖模型與深度神經網絡的生成模型。與傳統的自編碼器不同，VAE不僅關注于數據的重建，還致力于學習數據的潛在分布，從而能夠生成逼真的新樣本。1.1VAE的主要特性生成能力：VAE能夠通過學習數據的潛在分布，生成與訓練數據相似的全新樣本。隱空間的連續性與結構化：VAE在...VAEAIGC編碼器微軟發布Magma：跨越數字與物理世界的多模態AI基礎模型
原創 精華01、概述近日，微軟研究團隊發布了一個令人振奮的突破性成果——Magma。這一多模態AI基礎模型的問世，不僅為未來的智能機器人與虛擬助手鋪設了新道路，也讓我們看到了數字世界與物理世界深度融合的曙光。今天，就讓我們一起深入了解這個能跨越不同任務和環境的智能系統，它如何為我們創造出前所未有的可能性。想象未來的AI助手：數字與物理的無縫連接在科幻小說中，我們常常看到這樣的場景：一名機器人不僅能流暢地操作電腦，完...多模態AIMagma智能體AIAI模型
