2025年技术选型决策依据测试题-基础卷（含答案与解析）.docx资源-CSDN下载

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DeepSeek引领2025年人工智能算法变革：算力效率提升与普惠应用新时代

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内容概要：本文探讨了2025年人工智能发展的战略转折，特别是DeepSeek在算法和算力效率上的革新及其对未来的深远影响。首先介绍了当前AI技术正处于发展阶段向应用需求转变的关键节点，并强调算力拐点已临，特别是DeepSeek通过对基础设施的重新设计优化算力利用，降低成本且保持高效能。随后文章讨论了数据和技术发展的变化趋势，尤其是模型大小与推理成本间的权衡，并指出2025年成为算法创新的重要一年。

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**内容概要:** 人工智能大模型是近年来迅速发展的技术领域，旨在构建具有人类智能水平的模型。通过大规模数据和深度学习方法，这些模型能够处理自然语言理解、图像识别、自动驾驶等复杂任务。本资源推荐旨在介绍人工智能大模型的相关资源，助您深入了解和应用这一领域的最新进展。 **适用群体:** 本资源推荐适用于各类人群，对人工智能大模型

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中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。基于该数据集的文本分类详见文章https://

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免费插件-AI插件-illustrator插件集合-尺寸标注-智能填充-颜色自动处理-自动批处理-Windows安装包.zip

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功能包含标注、文本、路径、颜色、画板、包装、拼板、设计、输出和效果等大类，常用功能如：标注横尺寸，标注纵尺寸，标注尺寸，轻松画包装1，轻松画包装2，天地盖盒子，绘制手提袋，绘制外箱，生成出血线，文本段落分行，段落行合并，文本段落转换，单行拆单字，字体转曲，大小写转换，查找专色，两者换位，选择导出-PSD，导出jpg，选择导出jpg，选择增强，随机填色，圆角插件，锚点分割路径，等分路径，建立等分圆，

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YOLOV5手势识别数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频

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1.目标检测格式数据集，标签为yolo的txt格式 2.手势识别数据集，支持[ 'A', 'number 7', 'D', 'I', 'L', 'V', 'W', 'Y', 'I love you', 'number 5' ]10种手势的识别 3. 提供3组训练好的YOLOV5模型 4.代码中包含图形化界面 5.提供B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1

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AI 翻唱必备神器！So-VITS-SVC 一键安装包下载

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最近AI孙燕姿大火，网上出现了很多高清的翻唱歌曲，可以说翻唱效果和原唱一模一样，其实就是so-vits-svc这个工具的产物，它可以将一首歌的音色换成另外一个人的音色，就像这首歌被别人翻唱了一样。大致实现原理就是，使用so-vits-svc这个工具先提取出你的声音的音色训练成模型，然后提取某个歌曲去音效的人声，通过so-vits-svc将原歌曲人声转换成你的人声，再配上音效，这样这首歌就翻唱完成了

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这个 GPT 链接是 OpenAI 的 GPT-3.5、4 模型，它是目前最先进的自然语言处理模型之一。使用这个链接可以让你与该模型进行实时对话，输入文本后，该模型会给出一个智能的、语义正确的回答。这个链接可以用于多种场景，例如智能客服、智能助手等。基于 GPT-3.5、4 模型的强大能力，它可以提供高质量的自然语言理解和生成功能，为人们的生活和工作带来便利。

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Deepseek从入门到精通-清华大学版PDF文件完整版《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学元宇宙实验室出品的一份全面指南，深入解析了DeepSeek的技术特点、应用场景和使用方法。【提供完整PDF】该PDF文档还提供了实用的提示语设计技巧，帮助用户从零基础快速进阶为DeepSeek使用专家。目前，DeepSeek的官方网站日访问量已超过谷歌的Gemini和Characte

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内容概要：本文介绍了由清华大学新媒体研究中心元宇宙文化实验室团队推出的DeepSeek人工智能平台。作为一个专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，DeepSeek提供了开源的推理模型DeepSeek-R1，擅长处理复杂任务，可免费用于商业。文章详细描述了DeepSeek的功能和应用场景，如智能对话、文本生成、代码生成等，并探讨了推理模型与通用模型的区别，强调了模型选择与提示语设计的重要性，同

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《DeepSeek从入门到精通》是一本全面贯通深度学习理论与实践的指南型著作，旨在帮助读者从零基础逐步成长为具备工程化能力的开发者。全书以“基础搭建—技术进阶—应用落地—前沿探索”为主线，将复杂的知识体系拆解为层层递进的学习路径，同时强调理论与实践的高度融合，通过大量代码实例和行业案例降低学习门槛。全书开篇从深度学习的数学基础与编程工具切入，系统梳理线性代数、概率统计等核心数学概念，并结合Py

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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的

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