内容概要：本文档是关于海光 DCU DeepSeek-R1/V3部署指南，发布于2025年5月9日。DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3是深度求索公司开发的高性能自然语言处理模型，前者专注于复杂逻辑推理任务，后者为通用NLP模型。文档详细介绍了在海光 DCU上部署 DeepSeek推理环境所需的步骤，包括基础环境依赖安装（如 DCU驱动和 Docker安装）、模型下载方式（推荐三种下载渠道：SCNet超算互联网、Huggingface、Modelscope）、不同型号 DCU的推理环境部署（针对 K100AI和 Z100/K100系列，使用 vllm、ollama、Pytorch框架）、以及 Webui+server可视化交互部署。此外，还提供了详细的命令行示例和环境变量设置说明。 适合人群：具备一定Linux系统管理和深度学习框架使用经验的IT技术人员或运维人员，特别是从事自然语言处理和AI模型部署的相关人员。 使用场景及目标：①为用户提供详细的步骤指导，确保在海光 DCU上顺利部署 DeepSeek模型；②帮助用户理解各个框架（vllm、ollama、Pytorch）的具体配置和使用方法；③提供模型下载和环境变量设置的详细说明，确保模型能够高效运行；④通过可视化交互工具（如 Anythingllm和 DCU智能助手），提升用户体验和操作便捷性。 其他说明：文档附带了丰富的参考链接，涵盖了从基础环境搭建到高级模型推理的各个方面，为用户提供全面的技术支持。同时，文档提供了多种模型下载渠道和预配置的 Docker镜像下载链接，便于用户快速获取所需资源。

MCP_Tools是一个开源工具，允许用户使用自然语言查询数据库（增删改查等操作），发送邮件，桌面文件管理（适用于Windows系统），实时提取热榜新闻，双语翻译等。它通过模型上下文协议(MCP)利用AI能力来处理用户需求，调用最合适的工具并执行它们。 MCP_Tools是一个功能全面的开源工具，它集中了多种实用的功能，旨在通过自然语言处理技术简化用户的日常任务。这个工具的核心优势在于其对人工智能的运用，通过模型上下文协议（MCP）来理解用户的需求，并调用相应的工具来执行任务。该工具不仅能处理数据库的增删改查操作，还能执行邮件发送和桌面文件管理等操作，这使得它特别适合Windows系统的用户。 MCP_Tools的自然语言查询数据库功能，意味着用户可以通过简单的自然语言命令来查询数据库内容，这不仅提高了查询效率，还降低了技术门槛。对于不熟悉SQL或其他数据库查询语言的用户而言，这一功能尤其友好。此外，通过AI算法优化的查询处理机制，可以保证查询的准确性和快速响应。 该工具的邮件发送功能使得用户可以方便地管理电子邮件，无论是发送新邮件还是处理收件箱中的邮件，都可以通过自然语言指令轻松完成。而对于桌面文件管理，MCP_Tools提供了一系列文件操作选项，包括文件的创建、编辑、删除和分类整理等，用户可以更高效地组织和管理个人计算机上的文件资源。 实时提取热榜新闻的功能则让用户能够及时获取最新的信息和趋势，保持与时代的同步。这项功能对于信息敏感度高的用户尤为有益，尤其是在需要快速掌握热点新闻和趋势的场合。 双语翻译功能的存在，证明了MCP_Tools不仅仅局限于计算机和数据库操作，还能够跨入语言交流的领域。它可以帮助用户跨越语言障碍，实现不同语言之间的快速翻译，这对于全球化的商务沟通和文化交流具有重要意义。 整体来看，MCP_Tools通过综合运用AI技术和自然语言处理能力，为用户提供了强大的工具集成解决方案。它不仅仅是一个单一的工具，而是一个综合性的平台，能够满足用户在信息处理、通信、文件管理以及语言翻译等多个方面的实际需求。 此外，作为开源项目，MCP_Tools的开发和维护依赖于社区的支持，这保证了它能持续发展和更新，以适应不断变化的技术需求和用户反馈。对于有兴趣进一步开发或定制的用户来说，开源的特性为他们提供了极大的灵活性和自由度。 MCP_Tools是一个利用先进AI技术，集成了多种实用功能的开源工具，它通过自然语言处理用户的需求，为用户提供了从数据库管理到双语翻译等多方面的便利，旨在提高工作效率和信息处理的能力。

厦门大学deepseek大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型） 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大模型如同一颗璀璨新星，强势崛起并迅速成为科技领域的焦 点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生 活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是推动经济增长、提升社会治理效 能、促进科技创新的关键力量。本报告《大模型概念、技术与应用实践》将深入剖析大模型的 核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例，旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术， 明晰其在当下及未来发展中的重要地位与深远影响 ，共同探索如何借助大模型的力量推动社 会各项事业迈向新的高度。

随着社交媒体的普及，微博文本成为舆情分析、品牌监控和用户行为研究的重要数据源。情感分类旨在通过机器学习和自然语言处理（NLP）技术自动判断文本的情感倾向（如正面、负面、中性），对商业决策和社会治理具有重要意义。微博文本具有短文本、口语化、噪声多（如表情符号、话题标签、错别字）等特点，给情感分类带来挑战。 利用逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林、K 近邻（KNN），TextLSTM模型进行对比分析比较

内容概要：《2025大白话人工智能大模型》一书详细介绍了人工智能大模型的应用领域和技术细节。书中涵盖了从科研到娱乐、医疗、教育等多个领域的具体应用场景，如模拟与预测复杂现象、生成音乐和剧本、优化生产流程、辅助医学诊断等。此外，还探讨了大模型的核心技术，包括但不限于Transformer架构、自注意力机制、多头注意力、词嵌入、预训练与微调、零样本和少样本学习、提示工程、温度参数调节等。书中通过生动的例子解释了复杂概念，如用城堡比喻AI系统的安全性，用分糖游戏讲解偏见缓解，用闯关练武说明课程学习的重要性等。同时，也涉及了模型优化技术，如蒸馏、稀疏化、量化、MoE等，以及安全性和伦理考量，如红队测试、对抗攻击防护、公平性和可解释性等。 适用人群：对人工智能感兴趣的读者，尤其是希望深入了解大模型工作原理及其广泛应用的技术爱好者、科研人员、开发者及学生。 使用场景及目标：①科研人员可通过大模型进行数据分析与挖掘，模拟预测科研现象；②娱乐产业从业者可利用大模型生成创意内容，提升作品质量和用户体验；③制造业可借助智能云平台优化生产流程，降低运营成本；④医疗行业能通过大模型提高诊断准确性和个性化治疗水平；⑤教育领域

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。在NLP中，中文分词是一项基础且关键的任务，因为中文句子没有明显的空格来分隔单词，需要通过算法或工具进行词汇切分。"自然语言处理NLP中文分词之法律词库.zip"是一个专门针对法律领域的中文分词资源包，其中包含了“THUOCL_law.txt”文件，这个文件很可能是由清华大学开放中文词库（THUOCL）扩展而来的，特别针对法律专业术语和词汇进行了整理和收录。 法律词库对于NLP在法律领域的应用至关重要，因为它包含了大量专业术语，如法律法规名称、司法程序词汇、法律概念等。这些词汇在普通语料库中可能不常见，但在法律文本中却频繁出现，因此需要专门的词库来确保准确的分词效果。例如，"有期徒刑"、"知识产权"、"合同法"等都是法律领域特有的词汇，如果用通用的分词方法可能会被错误地切分。 在NLP实践中，使用这样的法律词库可以提升分词的准确性，减少歧义，从而更好地支持法律文本的自动分析，如智能文档检索、法律文书摘要、法规一致性检查等。通常，分词方法包括基于规则的分词、基于统计的分词以及深度学习的分词，如HMM（隐马尔可夫模型）、CRF（条件随机场）和BERT等预训练模型。结合法律词库，这些方法可以在法律文本处理中发挥更大作用。 法律词库的构建通常需要经过以下几个步骤： 1. 数据收集：从法律法规、司法判例、法学文献等多渠道收集法律相关的文本。 2. 术语筛选：人工或者半自动化的方式筛选出专业术语和关键词。 3. 词性标注：对每个词进行词性标注，如名词、动词、形容词等，有助于后续的语义理解。 4. 词库整理：将筛选和标注后的词汇整理成词库文件，如THUOCL_law.txt。 5. 词库更新：随着法律法规的更新和新术语的出现，词库需要定期维护和更新。 使用THUOCL_law.txt文件时，开发者可以将其集成到自己的NLP系统中，作为分词模型的补充，尤其是在处理法律相关的输入时，优先匹配词库中的词汇，以提高分词效果。同时，词库也可以用于法律文本的预处理，如停用词过滤、关键词提取等。 "自然语言处理NLP中文分词之法律词库.zip"为法律领域的NLP应用提供了重要的资源，能够帮助开发人员更准确地处理法律文本，提高相关软件和系统的性能和效率。对于法律信息检索、法律智能问答、法律知识图谱构建等场景，这样的词库起到了基石的作用。

内容概要：本文介绍了十个著名且广泛应用于学术研究和工业界的数据集，涵盖了多模态数据分析的各个方面。具体而言，包含了从图像到自然语言等多个领域的高质量数据资源，如COCO数据集、Visual Genome、豆瓣会话语料库、TrivisaQA等。每一个数据集都有详细的背景介绍、数据特征以及应用场景。这些数据不仅促进了图像、语音、文本等多种模态间的深度融合与发展，也为后续的研究提供了强有力的支持与保障。 适合人群：从事深度学习、计算机视觉、自然语言处理等相关方向的专业技术人员，尤其是那些希望利用丰富而多样的数据资源提升自身项目质量或开展最新科研工作的研究人员。 使用场景及目标：本资料旨在帮助使用者全面了解当前主流的多模态数据集情况，指导他们针对特定的应用需求选取最合适的数据源，从而更好地推进科学研究和技术产品的发展。无论是进行论文写作、系统开发还是算法评测，这份资料都能够为用户提供重要的参考资料。 其他说明：部分数据集涉及复杂的标注技术和多元化的评价指标，建议读者深入了解后再行选用。同时，随着人工智能技术的日新月异，新的数据集不断涌现，本文虽已尽量涵盖重要成果，但未来或许会有更多优质数据等待发掘与分享。

AntSK功能介绍 基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 打造的AI知识库/智能体 核心功能 语义内核 (Semantic Kernel)：采用领先的自然语言处理技术，准确理解、处理和响应复杂的语义查询，为用户提供精确的信息检索和推荐服务。 内存内核 (Kernel Memory)：具备持续学习和存储知识点的能力，AntSK 拥有长期记忆功能，累积经验，提供更个性化的交互体验。 知识库：通过文档（Word、PDF、Excel、Txt、Markdown、Json、PPT）等形式导入知识库，可以进行知识库问答。 GPTs 生成：此平台支持创建个性化的GPT模型，尝试构建您自己的GPT模型。 API接口发布：将内部功能以API的形式对外提供，便于开发者将AntSK 集成进其他应用，增强应用智慧。 API插件系统：开放式API插件系统，允许第三方开发者或服务商轻松将其服务集成到AntSK，不断增强应用功能。 .Net插件系统：开放式dll插件系统，允许第三方开发者或服务商轻松将其业务功能通过标准格式的代码生成dll后集成到AntSK，不断增强应用功能。

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内容概要：本文详细介绍了如何基于QT框架调用豆包API，开发一个高效的文章生成工具。首先阐述了在信息爆炸时代，内容创作工具的重要性，尤其是AI辅助创作工具的兴起。QT作为一个跨平台的C++开发框架，具备出色的跨平台支持、丰富的组件库和灵活的对象间通信机制，是开发此类工具的理想选择。豆包API则是字节跳动推出的一个强大的自然语言处理模型，能理解并生成自然语言，广泛应用于内容创作、智能客服等领域。文中详细讲解了申请豆包API密钥、搭建QT开发环境、创建网络请求类、构建请求体、发送请求与解析响应等核心代码实现过程。此外，还介绍了如何通过添加界面交互、设置异步请求、引入缓存机制等方式优化工具性能。最后，以生成旅游攻略文章为例展示了实际应用效果，并对其质量、准确性和实用性进行了分析。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是熟悉C++和QT框架的开发者；对自然语言处理和AI辅助创作感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①帮助内容创作者快速生成高质量的文章，节省时间和精力；②为开发者提供一个完整的基于QT调用第三方API的开发实例，提升开发技能；③探索AI技术在内容创作领域的应用潜力，推动相关技术的发展。 阅读建议：本文不仅包含详细的代码实现，还涉及到QT框架和豆包API的背景知识，因此读者在学习时应先了解相关基础知识，再逐步深入理解代码逻辑和应用场景。同时，建议读者亲自实践文中提到的开发步骤，以加深理解和掌握。