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  • pdf文档 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台

    杂性下沉到单一平台 重视开发者体验,工程师不再花时间在研发之外的脏活累活 智慧研发,释放新质生产力Zadig 解决问题域 Zadig 优势 优势、解决问题域应用场景 加速云原生转型 多云迁移 大规模微服务的容器化转型 优化 增强 工具链建设 典型客户:路特斯、七牛、非码、广州公 交、连尚、锅圈、埋堆堆、老百姓大药房 研发效能提升 优化产研流程,加速团队规模化协作,消除工 …
    0 魔豆 | 44 页 | 12.57 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Zadig 产品使用手册

    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,云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对…
    0 魔豆 | 52 页 | 16.27 MB | 10 月前
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  • ppt文档 Zadig 产品使用手册

    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,云原生一体化价值链平台。 与现存 DevO…
    0 魔豆 | - 页 | 22.95 MB | 10 月前
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  • pdf文档 【清华大学】DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单

    仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色,还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。  模型蒸馏技术 DeepSeek采用模型蒸馏技术,通过将知识从大型复杂模型 (教师模型)迁移到小型高效模型(学生模型),实现性能和 效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型,包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模…
    0 魔豆 | 85 页 | 8.31 MB | 10 月前
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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通

    0 魔豆 | 103 页 | 5.40 MB | 10 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek:从入门到精通

    0 魔豆 | 103 页 | 5.40 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 ruby版

    com 117 如图 6‑4 所示,扩容前键值对 (136, A) 和 (236, D) 发生冲突,扩容后冲突消失。 图 6‑4 哈希表扩容 类似于数组扩容,哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表,非常耗时;并且由于哈希表容量 capacity 改变,我们需要通过哈希函数来重新计算所有键值对的存储位置,这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此,编程语言通常会预留足够大的哈希表容…
    0 魔豆 | 372 页 | 18.44 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 swift版

    减少哈希冲突。 如图 6‑4 所示,扩容前键值对 (136, A) 和 (236, D) 发生冲突,扩容后冲突消失。 图 6‑4 哈希表扩容 类似于数组扩容,哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表,非常耗时;并且由于哈希表容量 capacity 改变,我们需要通过哈希函数来重新计算所有键值对的存储位置,这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此,编程语言通常会预留足够大的哈希表容…
    0 魔豆 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 javascript版

    减少哈希冲突。 如图 6‑4 所示,扩容前键值对 (136, A) 和 (236, D) 发生冲突,扩容后冲突消失。 图 6‑4 哈希表扩容 类似于数组扩容,哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表,非常耗时;并且由于哈希表容量 capacity 改变,我们需要通过哈希函数来重新计算所有键值对的存储位置,这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此,编程语言通常会预留足够大的哈希表容…
    0 魔豆 | 379 页 | 18.47 MB | 10 月前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 kotlin版

    减少哈希冲突。 如图 6‑4 所示,扩容前键值对 (136, A) 和 (236, D) 发生冲突,扩容后冲突消失。 图 6‑4 哈希表扩容 类似于数组扩容,哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表,非常耗时;并且由于哈希表容量 capacity 改变,我们需要通过哈希函数来重新计算所有键值对的存储位置,这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此,编程语言通常会预留足够大的哈希表容…
    0 魔豆 | 382 页 | 18.48 MB | 10 月前
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