清华大学 DeepSeek:从入门到精通安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略: ▪ 了解界限:熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规:确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南:在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估:要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和…0 魔豆 | 103 页 | 5.40 MB | 10 月前3
Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署/灰度上线 xN 监控/告警 xN 版本归档 xN 交付追踪…0 魔豆 | 44 页 | 12.57 MB | 10 月前3
Zadig 产品使用手册能力:链接任何云 及自建资源(容器、主机、车 机、端等),释放云原生价值 和企业创新力 生态开放:广泛开放系统 模块和 OpenAPI ,链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控:私有化部 署,现有服务 0 迁移成本、 体验丝滑接入容易、学习使用 门槛极低现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主,Zadig 则是面向开发者视角,中立,云原生一…0 魔豆 | 52 页 | 16.27 MB | 10 月前3
Zadig 产品使用手册:链接任何云 及自建资源(容器、主机、车 机、端等),释放云原生价值 和企业创新力 生态开放:广泛开放系统 模块和 OpenAPI ,链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控:私有化 部署,现有服务 0 迁移成本、 体验丝滑接入容易、学习使 用门槛极低现存做法大多以 「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主, Zadig 则是面向开发者视角,中…0 魔豆 | - 页 | 22.95 MB | 10 月前3
清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利LLMs)在模拟人类意见动态和社 会现象(如极化和错误信息传播)中的表现,特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理,讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下,代理通过社交网络进 行每日对话,记录最终信念状态和信息传播路径。 实验二改变初始信念分布,探讨初始条件对结果的 影响。…0 魔豆 | 65 页 | 4.47 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 C++版} return -1; } 值得說明的是,我們在實際中很少使用最佳時間複雜度,因為通常只有在很小機率下才能達到,可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用,因為它給出了一個效率安全值,讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出,最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”,這些情況的出現機率 可能很小,並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下,平均時…0 魔豆 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 ruby版== 1 end -1 end 值得说明的是,我们在实际中很少使用最佳时间复杂度,因为通常只有在很小概率下才能达到,可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用,因为它给出了一个效率安全值,让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出,最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”,这些情况的出现概率 可能很小,并不能真实地反映算法运行效率。相比之下,平均时间复杂度可…0 魔豆 | 372 页 | 18.44 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 swift版} } return -1 } 值得说明的是,我们在实际中很少使用最佳时间复杂度,因为通常只有在很小概率下才能达到,可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用,因为它给出了一个效率安全值,让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出,最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”,这些情况的出现概率 可能很小,并不能真实地反映算法运行效率。相比之下,平均时间复杂度…0 魔豆 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 javascript版} return -1; } 值得说明的是,我们在实际中很少使用最佳时间复杂度,因为通常只有在很小概率下才能达到,可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用,因为它给出了一个效率安全值,让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出,最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”,这些情况的出现概率 可能很小,并不能真实地反映算法运行效率。相比之下,平均时间复杂度…0 魔豆 | 379 页 | 18.47 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 kotlin版i } return -1 } 值得说明的是,我们在实际中很少使用最佳时间复杂度,因为通常只有在很小概率下才能达到,可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用,因为它给出了一个效率安全值,让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出,最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”,这些情况的出现概率 可能很小,并不能真实地反映算法运行效率。相比之下,平均时间复杂度…0 魔豆 | 382 页 | 18.48 MB | 10 月前3
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