清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利eek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@…0 魔豆 | 65 页 | 4.47 MB | 10 月前3
清华大学 DeepSeek:从入门到精通,你如何用得更好更出彩?推理模型 • 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上,强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型: 适用于大多数任务,非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文…0 魔豆 | 103 页 | 5.40 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 swift版劣。 ‧ 最差時間複雜度使用大 𝑂 符號表示,對應函式漸近上界,反映當 𝑛 趨向正無窮時,操作數量 𝑇(𝑛) 的 增長級別。 ‧ 推算時間複雜度分為兩步,首先統計操作數量,然後判斷漸近上界。 ‧ 常見時間複雜度從低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些演算法的時間複雜度非固定,而是與輸入資料的分佈有關…0 魔豆 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 java版劣。 ‧ 最差時間複雜度使用大 𝑂 符號表示,對應函式漸近上界,反映當 𝑛 趨向正無窮時,操作數量 𝑇(𝑛) 的 增長級別。 ‧ 推算時間複雜度分為兩步,首先統計操作數量,然後判斷漸近上界。 ‧ 常見時間複雜度從低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些演算法的時間複雜度非固定,而是與輸入資料的分佈有關…0 魔豆 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
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Hello 算法 1.2.0 C语言版劣。 ‧ 最差時間複雜度使用大 𝑂 符號表示,對應函式漸近上界,反映當 𝑛 趨向正無窮時,操作數量 𝑇(𝑛) 的 增長級別。 ‧ 推算時間複雜度分為兩步,首先統計操作數量,然後判斷漸近上界。 ‧ 常見時間複雜度從低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些演算法的時間複雜度非固定,而是與輸入資料的分佈有關…0 魔豆 | 392 页 | 18.83 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 kotlin版劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 𝑂 符号表示,对应函数渐近上界,反映当 𝑛 趋向正无穷时,操作数量 𝑇(𝑛) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步,首先统计操作数量,然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些算法的时间复杂度非固定,而是与输入数据的分布有关。…0 魔豆 | 382 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 ruby版劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 𝑂 符号表示,对应函数渐近上界,反映当 𝑛 趋向正无穷时,操作数量 𝑇(𝑛) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步,首先统计操作数量,然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些算法的时间复杂度非固定,而是与输入数据的分布有关。…0 魔豆 | 372 页 | 18.44 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 swift版劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 𝑂 符号表示,对应函数渐近上界,反映当 𝑛 趋向正无穷时,操作数量 𝑇(𝑛) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步,首先统计操作数量,然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些算法的时间复杂度非固定,而是与输入数据的分布有关。…0 魔豆 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 javascript版劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 𝑂 符号表示,对应函数渐近上界,反映当 𝑛 趋向正无穷时,操作数量 𝑇(𝑛) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步,首先统计操作数量,然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 𝑂(1)、𝑂(log 𝑛)、𝑂(𝑛)、𝑂(𝑛 log 𝑛)、𝑂(𝑛2)、𝑂(2𝑛) 和 𝑂(𝑛!) 等。 ‧ 某些算法的时间复杂度非固定,而是与输入数据的分布有关。…0 魔豆 | 379 页 | 18.47 MB | 10 月前3
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