引言 自发布以来,DeepSeek迅速吸引了全球的目光,不仅因为其卓越的技术性能,更因为它开源的策略和低廉的成本优势,使得它在全球范围内掀起了一股AI应用的热潮。 DeepSeek-R1作为这一系列中的佼佼者,凭借其强大的推理能力,在多个基准测试中超越了现有的顶尖模型。这种技术上的突破,不仅标志着AI领域内的一次重大飞跃,同时也为开发者提供了一个低成本高效益的选择。尤其值得一提的是,DeepSee
书接上文 在上一篇文章,我们体验了腾讯云HAI + DeepSeek +腾讯云AI代码助手 :零门槛打造AI代码审计环境,通过将DeepSeek模型部署在腾讯云HAI上,用户不仅可以绕过官网访问限制,还能够利用腾讯云的强大算力来运行复杂的AI模型,如DeepSeek-R1 14B,极大地提升了工作效率并降低了成本。 这里,我们继续探索DeepSeek的强大代码能力,基于腾讯云HAI + DeepS
随着物联网、5G、人工智能等技术的快速发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式,正逐渐从理论走向现实,成为推动数字化转型的关键力量。本文将深入探讨边缘计算的概念、架构特点、典型应用场景,并结合实战代码示例,系统地向读者呈现一幅完整的边缘计算技术图景。最后,本文将基于当前行业动态,对边缘计算的未来发展趋势及挑战发表笔者的观点与评价。 一、边缘计算:概念与价值 边缘计算定义:边缘计算是一种分布式计算
随着人工智能(AI)技术的广泛应用,其对社会、经济乃至个体生活的影响日益显著。然而,AI系统并非绝对公正的决策者,它们可能在设计、训练和部署过程中引入或放大现有的社会偏见。这种现象被称为“算法偏见”,它可能导致不公平的结果,损害弱势群体的利益,违背AI伦理原则。本文旨在深入探讨算法偏见的成因、识别方法,并提出针对性的缓解措施,同时结合实战案例与代码示例,为AI从业者和政策制定者提供实用的指导。
在Kubernetes集群中,持久化存储卷如同数据的保险箱,承载着应用运行所必需的各类敏感信息。然而,从红队视角出发,这些存储卷也可能成为攻击者觊觎的目标。通过巧妙地利用配置不当或已知漏洞,攻击者能够从中收集到包括密钥、访问凭证在内的大量敏感数据,进而导致数据泄露事件的发生。 攻击链示例: 攻击者通过容器逃逸进入 Pod → 发现挂载的 EBS 卷并创建快照 → 共享快照至攻击者 AWS 账户 →
引言 在前两篇文章中,我们通过腾讯云的HAI部署了DeepSeek-R1,并基于此进行了一系列实践。 这些尝试不仅帮助我们理解了如何将先进的深度学习模型应用于实际问题,还展示了腾讯云平台在简化和加速这一过程中的强大能力。下面,我们把注意力放到腾讯云的另一个高效工具——TI-ONE训练平台上。作为腾讯云提供的一站式机器学习服务平台,TI-ONE能够支持从模型开发、训练到部署的全流程操作。它提供了丰富
在 Kubernetes 集群中,CoreDNS 和 ETCD 是服务发现的核心组件,攻击者可通过它们快速获取集群内部的服务拓扑信息。 CoreDNS 记录探测 CoreDNS 是 Kubernetes 默认的 DNS 服务,负责解析集群内部服务域名(如 *.svc.cluster.local)。攻击者可通过以下方式收集服务信息: DNS 查询枚举服务 基础查询 在Kubernetes集群中,DN
在当今数字化时代,网络安全至关重要。Nginx作为流行的Web服务器,不仅提供高性能,还具备强大的安全保障功能。然而,默认配置可能无法抵御所有安全威胁,因此对Nginx进行安全加固尤为重要。本文为系统管理员、开发者等提供详尽的安全加固指南,涵盖基础到高级策略,包括隐藏版本号信息、限制敏感目录访问、启用HTTPS、配置错误页面、应用内容安全策略(CSP)、设置正确文件权限、添加安全HTTP响应头、限制连接数、配置IP白名单、优化SSL配置、确保文件上传安全。通过这些措施,可以有效提升Nginx的安全性,保护网站和应用程序免受潜在威胁。
在了解人工智能的第一天起,可能我们都有意无意遇到过一个词:token。 这个看起来技术性十足的词,频频出现在学者、销售、市场、运营甚至财务人员等各色职业人群的口中。 到底什么是token?它和大语言模型、窗口长度有怎样的关联? 什么是token? 网上直搜token,很多人可能感到眼花缭乱。 作为名词,token既表示“代币,象征、标记、信物、礼券”等。作为形容词,又有“象征性、标志性、敷衍的”等
在机器学习和深度学习的模型训练中,过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两种问题,它们会严重影响模型的泛化能力。一个好的训练模型,既要避免欠拟合,也要避免过拟合。解决过拟合和欠拟合问题是机器学习中的重要任务之一,需要通过合适的调整模型结构、优化算法和数据处理方法来寻找合适的平衡点,以获得更好的泛化性能。 ::: hljs-center ::: 过拟合(Overfitting) 过拟合——是指模型在训练
引言 在当今的数据驱动世界中,非结构化数据如文本、图像、音频和视频等占据了数据总量的绝大部分。传统的关系型数据库对于处理这类复杂且多维的数据并不高效。因此,为了更好地管理和检索这些非结构化数据,向量数据库应运而生。 向量数据库是一种专门设计用于存储和查询高维度向量数据的数据库系统。它通过将原始数据转换为数值向量(即嵌入),然后利用这些向量之间的相似性来实现高效的搜索和分析。这种基于相似性的搜索方法
背景 在工作中,企业或单位内部生产服务器出于安全性考虑往往是不能直接连接到互联网,对于服务器软件的安装和更新是一件很麻烦的事情,当使用rpm安装包离线安装一些软件的时候,经常会出现缺少依赖因而不能顺利完成安装的情况,此时通用的做法是在内部搭建本地yum源服务器,该服务器定时同步互联网上的资源,然后通过http或者https让内部其他服务器访问,即让内部服务器将yum源服务器作为安装更新yum。 Y
SSH 是一种广泛使用的协议,用于安全地访问 Linux 服务器。大多数用户使用默认设置的 SSH 连接来连接到远程服务器。但是,不安全的默认配置也会带来各种安全风险。 具有开放 SSH 访问权限的服务器的 root 帐户可能存在风险。尤其是如果你使用的是公共 IP 地址,则破解 root 密码要容易得多。因此,有必要了解 SSH 安全性。 这是在 Linux 上保护 SSH 服务器连接的方法。
scp 命令的基本语法 下面的命令将读作 copy source_file_name进入destination_folder在destination_host使用username account。 scp source_file_name username@destination_host:destination_folder 里面有很多参数scp你可以使用的命令。以下是可能在日常使用中使用的参
虽然Linux是一款操作简单、管理便捷的操作系统,但几乎没有人会完全记住系统的所有文件的位置或文件内容。因此,当用户需要确认一个文件的所在位置时,可以通过搜索命令对文件进行搜索。 which which命令的工作原理非常简单,它通过检查系统的环境变量(例如PATH)来查找特定命令的可执行文件路径。它会按照环境变量中定义的顺序遍历这些目录,返回找到的第一个匹配项。 优点: 1、简单快速,适用于查找命
本文介绍了如何在Linux中设置防火墙和开放端口,以提高服务器的安全性。首先,使用firewalld作为防火墙软件包,并确保firewalld服务正在运行。然后,通过添加服务来定义允许的服务端口,可以使用firewall-cmd命令查看当前已定义的服务,并使用firewall-cmd命令添加服务。添加规则后,需要重新加载firewalld配置以使更改生效。在某些情况下,需要打开特定的端口,例如HTTP端口80和HTTPS端口443。可以使用firewall-cmd命令打开端口,并将规则添加到相应的区域。。。确实都是工作中日常中会用到的一些命令
近几年大数据概念太多了,数据库和数据仓库还没搞清楚,就又出了数据湖,现在又说什么“湖仓一体”。乙方公司拼命造概念,甲方公司不管三七二十一,吭哧吭哧花钱搞数据建设。到头来发现,钱也花了,人力也投入了,但最基本的业务需求都解决不了。
SQL注入是Web应用中常见的安全威胁,攻击者通过构造恶意输入执行未授权的SQL命令。预编译语句(Prepared Statements)是一种有效防御手段,它将SQL代码与数据分离,确保用户输入不会被解释为SQL代码的一部分。本文详细介绍了SQL注入的危害、预编译语句的工作机制,并结合实际案例和多语言代码示例,展示了如何使用预编译语句防止SQL注入,强调了其在提升安全性和性能方面的重要性。
本文介绍了如何利用千问开发一款情侣刮刮乐小游戏,通过三步简单指令实现从单个功能到整体框架,再到多端优化的过程,旨在为生活增添乐趣,促进情感交流。在线体验地址已提供,鼓励读者动手尝试,探索编程与AI结合的无限可能。
人工智能(AI)模型训练类似于厨师通过反复实践来掌握烹饪技巧。它通过大量数据输入,自动优化内部参数(如神经网络中的权重和偏置),以最小化预测误差或损失函数,使模型在面对新数据时更加准确。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤,最终生成权重文件保存模型参数,用于后续的应用和部署。理解生物神经网络的工作原理为人工神经网络的设计提供了灵感,后者广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
算力是数字经济发展的重要支撑,尤其在AI和大数据应用中起着关键作用。阿里云致力于构建全球领先的算力基础设施,助力各行业数字化转型。吴泳铭和马云均强调了算力在未来科技竞争中的核心地位。2023年底,我国算力总规模达230EFLOPS,位居全球第二。算力分为通用、智能和超算算力,广泛应用于人工智能训练与推理等场景。中国正加速建设智算中心,推动算力产业链发展,并注重绿色低碳和智能运维,以应对日益增长的计算需求。
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
数据库技术发展历程自1950年代初具雏形,至2024年已蔚然成风。1956年,制定《十二年科学技术发展规划》,选定计算机为四项紧急措施之一,奠定信息技术基石。1958年,首台电子计算机103机问世,标志着计算机时代的开启。至1960年代,已能自行设计计算机,并涉足数据库领域研究。1970年代,关系型数据库之父Codd的论文启发全球数据库革新,而虽受冷战影响,仍于1977年黄山会议拉开数据库研究序幕,萨师煊教授成为领军人物,开启数据库教育与研究。1980年代,开始引进DBASE II等数据库系统,同时,华中科技大学等单位自主研发数据库,如CRDS,奠定国产数据库基础。
护网行动是公安部组织的网络安全评估活动,通过模拟攻防演练提升企事业单位安全防护能力。自2016年起,涉及单位逐年增加,网络安全已成为业务保障必需。行动分为红蓝两队,红队模拟,蓝队负责防御。在面试中,蓝队工程师岗位分为初级、中级和高级,要求包括漏洞分析、应急响应和安全设备操作。通义灵码作为AI工具,可用于面试准备,如分析日志、撰写脚本和辅助报告撰写,提高应聘者表现。红队面试侧重实战经验,如渗透测试和漏洞利用,通义灵码也可在代码审查和策略规划上提供帮助。请遵守中国国家网络安全法!!!网络不是法外之地!!!
**阿里通义的“丹青-千变万换”是图像处理技术,让用户轻松替换图片内容,如人脸、衣物和背景。该技术基于深度学习,能精确分离图像元素,实现自然的图像修改。用户通过简单步骤即可实现创意变换:选择图片、标记保留对象、输入生成参数,然后运行。此工具适用于广告、个性化媒体内容创建,帮助设计师高效工作,促进个性化营销。[Learn More](https://modelscope.cn/studios/iic/ReplaceAnything)**
大模型侧工具安装部署实践这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践,至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢?这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心,是提供智能决策的引擎。它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力,是整个智能应用的心脏,同时,由于这次主题是本地大模型个人知识库,所以大模型的安装、配置、优化和部署是首要步骤,也是确保知识库工具能够顺畅运行的基石。随后才转到知识
阿里云百炼平台是一个一站式的大型语言模型开发和应用平台,旨在帮助企业与开发者高效构建和部署定制化的大模型。平台集成了通义大模型、行业模型和第三方模型,提供模型微调、模型调优、模型部署、模型评测等工具链。用户可以轻松创建和管理模型,通过模型广场选择合适的模型,进行模型体验和调优,然后部署模型以供应用调用。本文阿里云社区首发,全网同名,作者:周周的奇妙编程。
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