DeepSeek模型

DeepSeek 本地部署配置清单，涵盖 1.5B 至 671B 参数量模型的详细信息。包括适用场景、硬件配置、量化技术支持及性能指标，适用于不同需求的用户，从个人开发者到国家级实验室。

https://www.bilibili.com/video/BV1364y157EA/ 【deepseek】（1）：12月1日新大模型deepseek发布！使用3080显卡，运行7b模型，可以正常运行WebUI了，速度9 words/s。 RTX 3080 Ti 拥有 34 TFLOPS 的着色器性能、67 TFLOPS 的光追性能、以及 273 TFLOPS 的 Tensor（Sparsity）性能。 该卡的外形设计，依然类似于现

自从 LLaMA 被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对 LLM 缩放规律的深入探索。 开源 LLM 的缩放研究可以促使 LLM 提高性能和拓展应用领域，对于推进自然语言处理

Stability AI又有新动作！程序员又有危机了？ 3月26日，Stability AI推出了先进的代码语言模型Stable Code Instruct 3B，该模型是在Stable Code 3B的基础上进行指令调优的Code LM。 Stability AI 表示，Stable Code Instruct 3B 在代码完成准确性、对自然语言指令的理解以及处理多种编程语言方面都优

目录 ㈠ 从小白到精通SWAT模型学习建模方法、实例应用、高级进阶 ㈡ R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测 ㈢ HEC-RAS一维、二维建模方法及实践技术应用 ㈣ HEC-HMS水文模型实践技术应用 ㈤ HSPF 模型应用 ㈥ HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析 ㈦ 基于SWMM及

传染病（瘟疫）经常在世界各地流行，如霍乱、天花、艾滋病、SARS、新型冠状病毒、H5N1病毒等，建立传染病的数学模型，分析其变化规律，防止其蔓延是一项艰巨的任务，这里就一般的传染规律讨论传染病的数学模型。 先从最简单的看起， 为了简化模型，我们做如下假设

🧑‍💻作者名称：DaenCode 🎤作者简介：CSDN实力新星，后端开发两年经验，曾担任甲方技术代表，业余独自创办智源恩创网络科技工作室。会点点Java相关技术栈、帆软报表、低代码平台快速开发。技术尚浅，闭关学习中······ 😎人生感悟：尝尽人生百味，方知世间冷暖。

目录 前言： 一、软件开发模型概览 1.1 概述 1.2 软件开发方法与软件开发模型的区别 二、软件开发模型详解 2.1 瀑布模型：串行线性开发 2.2 V模型：测试驱动开发（需求明确、提前测试、验证） 2.3 原型模型（Prototype Model）：向用户提前展示 2.4 增量模型：按功能分块开发（

是软件开发瀑布模型的变种，主要反映测试活动与分析和设计的关系； 局限性：把测试作为编码之后的最后一个活动，需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现 在V模型的基础上，增加千开发阶段的同步测试，形成W模型；测试与开发同步进行，有利用尽早的发

ML：机器学习中有监督学习算法的四种最基础模型的简介(基于概率的模型、线性模型、树模型-树类模型、神经网络模型)、【线性模型/非线性模型、树类模型/基于样本距离的模型】多种对比(假设/特点/决策形式等) 目录

在模型/视图体系结构中，模型提供了一个标准接口，视图和委托使用该接口访问数据。在Qt中，标准接口是由QAbstractItemModel类定义的。无论数据项如何存储在任何底层数据结构中，QAbstractItemModel的所有子类都会以层次结构来表示数据，这个结构包含了数据项表。视图使用约定

最近阅读了一篇paper中用到了Stackelberg Game建模，于是找了一些资料先学习以下该模型的理论知识，发现很多学科都是相关的，真是神奇的存在。 博弈论(Game theory)又称为对策论，是理性个体之间战略对策的数学模型的研究。通过建立思维模型分析战略游戏中个体的行为，并且

软件测试与软件工程息息相关，软件测试是软件工程组成中不可或缺的一部分。 在软件工程、项目管理、质量管理得到规范化应用的企业，软件测试也会进行得比较顺利，软件测试发挥的价值也会更大。 要关注软件工程、质量管理以及配置管理与软件测试的关系；在不同的

参考论文：A Survey on Generative Diffusion Model github：https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model 1.1 现有生成模型简介 已经有大量的方法证明深度生成模型能够模拟人类的想象思维，生成人类难以分辨真伪的内容，主要方法如下： 1、GAN：用神经网络训练生成器和判别器 G

写在前面的话 这部分只解释代码，不对线性层(全连接层)，卷积层等layer的原理进行解释。 尽量写的比较全了，但是自身水平有限，不太确定是否有遗漏重要的部分。 教程参考： https://pytorch.org/tutorials/ https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial 模型