0 前言 本专栏目标： 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 本质： 多Agent实现从数据采集到可视化全流程 AIGC数据应用： 数据采集 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 数据处理 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征 ...

前言 先投放一波引流，公众号太久没更新了，以后保持更新，至少一周一更新。注意这个是旧版本，并不是流行的R1版本。 最近网上很多私有化部署deepseek的文章，但都是使用工具，对想理解怎么原生态部署、运行的朋友不是很友好，现在开始解析下怎么使用命令行部署deepseek，后续文章会持续更新。 对于私 ...

干货！北大出品DeepSeek与AIGC应用PPT分享 《北京大学DeepSeek系列-DeepSeek与AIGC应用》 是由北京大学AI肖睿团队，联合北大青鸟人工智能研究院、北大计算机学院元宇宙技术研究所、北大教育学院学习科学实验室联合出品的DeepSeek系列PPT。 内容摘要 本次讲座为Dee ...

能写代码绝不动手，能用AI绝不写代码 —— AI粉嫩特攻队信条 通过本文学会打造这个AI工具,只有一个要求:识字且会上网！ 一个小困扰 有朋友最近在上一位大佬的线上直播课程，感叹道： "老师讲得很好但节奏太快，根本来不及记录详细笔记，只能速记要点。课后想不起完整内容又怕有遗漏，只能来回拖动进度条找对 ...

18. 矩阵对角化-二次型 18.1 二次方程的标准化思想 在解析几何中，对于二次曲线： \[ax^2+bxy+cy^2=1 \]若需将其标准化，则可通过坐标旋转变换： \[\begin{cases} x=x'cos\theta-y'sin\theta\\ y=x'sin\theta+y'cos\t ...

17.矩阵对角化-对称阵压缩 17.1 对称阵压缩的思想 设存在n阶对称阵A 现需对A中元素进行存储，则由对称阵性质知，A中有效元素个数=\(\frac{n\cdot(n+1)}{2}\)，即共需存储\(\frac{n\cdot(n+1)}{2}\)个元素 而由矩阵对角化性质可知，对于n阶对称阵A， ...

在现代生活中，语音转文字是我们触手可及的实用工具。试想一下，开会时，你只需轻轻点开手机录音功能，会议结束后，将音频转化为文字，再丢给AI，几分钟后，一份条理清晰的会议纪要就新鲜出炉。 或者，你是个视频剪辑达人，想要“借鉴”同行文案，只需把他们的视频语音转成文字，喂给AI稍作伪原创，摇身一变，就成了你 ...

Trae AI编程快速上手：半小时完成年会抽奖程序 朋友们，今天听说字节上线了Trae 国内版，对标Claude的一款AI智能IDE，晚上迫不及待的下载安装，并使用trae来创建一个年会抽奖程序（方便和cline做对比）。废话不多说，马上奉上体验报告！ 安装&启动 下载地址：https://www. ...

当神经网络的层数增加，结构变复杂后，如果只用纯python（再加Numpy）来实现，代码将变得异常复杂，且难以阅读和调试。此时，就需要引入一些著名的深度学习框架了，比如PyTorch, TensorFlow等。 运用这些框架，你往往只需要定义一个神经网络的架构，反向传播过程则是自动完成的，你无需手动 ...

1. 引言 Keras是搞深度学习很可爱的工具，其友好的接口让我总是将其作为搭建模型原型的首选。然而，当我希望在 M 系列芯片的MacBook Pro上使用 Keras时，使用Conda和Pip进行丝滑配置的方法并不直接适用，问题主要源于 conda 环境配置的架构不匹配，M 系列芯片使用 ARM6 ...

16.矩阵对角化-相似矩阵 16.1 相似矩阵 16.1.1 相似矩阵的定义 设存在n阶矩阵A、B，且存在可逆矩阵P，使： \[\tag{1} P\cdot A\cdot P^{-1}=B \]则称\(矩阵B是A的相似矩阵\)，或\(矩阵A与矩阵B相似\)。 称\(P\)为\(相似变换矩阵\) 称\ ...

前言 DeepSeek是国内AI里面的佼佼者，它开源deepseek r1大模型，不仅把AI的使用成本降了下来，同时还撼动了open AI等国际玩家的市场地位。 由于DeepSeek R1是推理模型，在某些时候输出的内容答非所问、甚至会一本正经的胡说八道。今天我们主要聊聊如何能更好的让大模型回答问题 ...

GitHub Copilot正在让程序员失业？不，Copilot AI插件正在制造新型摸鱼大师！ ✨ GitHub Copilot 终极指南 | 程序员の摸鱼神器使用手册 优势速览（VS同类产品） GitHub全家桶深度联姻：和VS Code/CLI，以及Jetbrains IDEA家族无 ...

这种一周真是热闹啊，DeepSeek开源周，连续五天（2025年2月24日至28日）开源了5个核心技术项目，覆盖AI模型训练、推理优化、文件系统等多个领域，在今天还放出来了One more thing，直接把自己的利润率放出来了（真不拿用户当外人，哈哈） 接下来让我们一起来看看开源周都带来了哪些内容 ...

揭开注意力机制的神秘面纱，深入探讨它们在大语言模型中的应用和重要性。从加性注意力到Flash Attention，每一种注意力机制都有独特的魅力和作用。让我们一同探索这些令人着迷的技术细节，了解它们如何帮助模型更聪明地理解和生成文本。 ...

先祝大家 2025 新年好。 在 2024 年落地的 LLM 应用来看，基本上都是结合 RAG 技术来使用的。因为绝大多数人跟公司是没有 fine-turning 的能力的。不管是在难度还是成本的角度看 RAG 技术都友好的多。 在 RAG（Retrieval-Augmented Generatio ...

15 特征值和特征向量 15.1 定义 设存在n阶矩阵A: \[A= \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} &...& a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23} &...& a_{2n}\\ a_{31} & a_{32} & a ...

在人工智能技术飞速发展的今天，AIGC（人工智能生成内容）正在重塑各行各业的未来。北京大学发布的《DeepSeek与AIGC应用》报告，深度解析了DeepSeek-R1模型的技术特性、AIGC的应用场景及其未来发展趋势。这份报告不仅为AI从业者提供了宝贵的参考，也为普通用户展示了如何高效利用AI工具 ...

在MaxKB中替换向量模型前，我们需要先了解向量相关的原理和技术，此处不做赘述，大家可以自行学习。可以了解下Embedding、Embedding核心，向量库等内容。 一、MaxKB 默认向量模型 MaxKB一款基于大语言模型和RAG技术的知识库问答系统，具体可以参见其官网：https://maxk ...

因为大模型的知识库存在于训练期间，因此对于一些最新发生的事或者是专业性问题可能会出现不准确或者是幻觉，因此可以使用RAG技术给大模型外挂知识库来达到精准回答的目的。 ...