2月以来，DeepSeek一体机几乎成为了政企市场AI消费的最强热点。通过一体机的方式能够缩短大模型部署周期，深度结合业务场景，降低中小企业对于大模型的使用门槛。据不完全统计，已约有超过60家企业基于DeepSeek推出一体机产品。但设想一下，当你不再因算力资源限制的问题而烦恼后，准备享受AI带来的高效，发现大模型回复的内容可能存在一些安全合规方面的问题，比如涉嫌违规违法、可能不符合社会主义核心价值观抑或是不准确、不可靠。此时，AI依然没有很完美地起到“增效”的效果。

2024年十五届省赛职业院校组真题第七题：Github 明星项目统计

在渲染列表时我们通常会一次性将所有列表项渲染到DOM中，在数据量大的时候这种操作会造成页面响应缓慢，因为浏览器需要处理大量的DOM元素。而此时我们通常就需要虚拟滚动来实现性能优化，当我们拥有大量数据需要在用户界面中以列表或表格的形式展示时，这种性能优化方式可以大幅改善用户体验和应用性能，那么在本文中就以固定高度和非固定高度两种场景展开虚拟滚动的实现。

在php安装目录bin里有phpize命令运行他生成configure配置工具。下面的路径提示你模块安装到了哪里。查看php加载的模块。

从centos过来，发现ubutun有些地方不习惯，尤其是vi的粘贴，默认自动进去了代码模式，导致每次粘贴必须得set paste，否则会出现问题。退出终端重新登录后vi即默认为paste模式输入。

vue内嵌网页可以使用iframe实现内嵌网页，但是只能通过postMessage间接通信，在electron环境下，vue可以直接使用webview来内嵌网页，支持 executeJavaScript、postMessage、send 等丰富的通信机制。更强的 API 控制：支持 executeJavaScript、postMessage、send 等丰富的通信机制。在 Electron 主进程中，需要配置 webview 的权限。兼容性更好：更接近标准 Web 技术，适用于更广泛的项目场景。

FANformer通过将周期性捕获能力显式编码到深度神经网络架构中，实现了相较于传统Transformer架构的显著性能提升。尽管仍需更全面的实验验证，但FANformer已展现出在未来大规模语言模型中的应用潜力。在相同参数规模和训练资源条件下，FANformer能够提供更高的性能和更强的泛化能力，特别是在涉及周期性模式和数学推理的任务中。这种架构创新为解决大语言模型的扩展性挑战提供了一种有前景的新方向。

测试工程师面临着越来越多的挑战，各种先进的工具应运而生。DeepSeek 表现出色，但它并非完美无缺。在某些特定场景下，DeepSeek 可能会存在一些局限性，比如某些复杂业务逻辑的理解不够准确，或者在处理大规模数据时性能有所下降，这些缺点并不能掩盖其众多优点。日常工作可以充分发挥 DeepSeek 的优势，实现高质量测试，为测试工程师带来更多的便利和价值。

本文提出动态低秩稀疏适配，实现稀疏 LLM 与低秩适配的无缝集成。它在微调过程中动态调整稀疏率和秩，以提高稀疏 LLM 的性能而不增加推理延迟。它通过基于表示互信息的动态层级稀疏率和基于重构误差的秩分配策略实现了稀疏与低秩适配的有效融合

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