以下是使用Java调用DeepSeekAPI的示例。我们将使用Java的 HttpURLConnection 或第三方库（如 OkHttp）来发送HTTP请求，并处理API的响应。1.使用 HttpURLConnection 调用DeepSeekAPI示例代码java复...

要使用PHP调用DeepSeek的API，通常需要以下步骤：获取API密钥：在DeepSeek平台上注册并获取API密钥。阅读API文档：了解API的端点、请求参数和返回格式。使用PHP发送HTTP请求：通过 cURL 或 file_get_contents 发送请求并处理响应。...

在人工智能和自然语言处理领域，特别是在使用基于Transformer架构的模型（如GPT系列）时，"token"是指模型处理文本时的基本单位。一个token可以是一个单词、一个子词（subword）或者甚至是一个字符，这取决于所使用的分词器（tokenizer）。当提到“每token&r...

要调用DeepSeek的API，您通常需要遵循以下步骤：获取API密钥：首先，您需要在DeepSeek平台上注册一个账户，并获取一个API密钥。这个密钥是您访问API的凭证。阅读API文档：在调用API之前，仔细阅读DeepSeek提供的API文档。文档中会详细介绍API的功能、请求方法、参数、返回格式等信息。构建请求...

文档解释ORA-00166:remote/localnestinglevelistoodeepCause:Toomanyremotetableoperationsrequiredareversetripbacktothelocalsite,forexampletoexecutealocalfunctiononaremo...

Deepin中设置文件或文件夹权限-R递归进行某项操作，不论是删除文件夹或者修改文件夹下所有文件权限 权限更改，777相当于完全控制权限：更改一个文件夹或文件的权限：chmod777文件路径/文件名称更改文件夹下所有文件的权限：sudochmod-R777文件夹...

Deepin系统安装mysql教程及相关操作1.安装MySQLsudoapt-getinstallmysql-server，期间需要输入两次密码，root账户的密码。sudoapt-getinstallmysql-client,这个不知道做什么用的，安装了上面的server之后，就可以使用mysql-uroot-p，然...

Deepin系统手动安装oraclejdk8详细教程oracle官网下载jdk压缩包，使用sudotar-zxfjdk***解压文件，我放在在了home/diy/java/jdk路径下。 jdk文件路径：/home/diy/java/jdk/jdk1.8.0_152 JDK环境变量配置修改配置文件s...

@font-face{font-family:"TimesNewRoman";}@font-face{font-family:"宋体";}p.MsoNormal{mso-style-name:正文;mso-style-parent:"";margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagi...

 边界填充（padding）：卷积过程中，越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次，越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少，填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部，而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果，故填充值选择均用0来填充。池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作，以减少计算量...

基本概念理解：一个epoch：当前所有数据都跑（迭代）了一遍；    那么两个epoch，就是把所有数据跑了两遍，三个epoch就是把所有数据跑了三遍，以此类推。batch_size：每次迭代多少个数据；（batch_size称作批处理，它的作用可以理解为每次训练100个数据（在...

K-近邻与交叉验证1选取超参数的正确方法是：将原始训练集分为训练集和验证集，我们在验证集上尝试不同的超参数，最后保留表现最好的那个。2如果训练数据量不够，使用交叉验证法，它能帮助我们在选取最优超参数的时候减少噪音。3一旦找到最优的超参数，就让算法以该参数在测试集跑且只跑一次，并根据测试结果评价算法。4最近邻分类器能够在...

一、TrainingofaSingle-LayerNeuralNetwork1DeltaRuleConsiderasingle-layerneuralnetwork,asshowninFigure 2-11.Inthe figure,diisthecorrectoutputoftheoutputno...

在上一篇文章中，我们已经掌握了机器学习的基本套路，对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解，而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。在这篇文章中，我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络，从而奇迹般的获得了强大的学习能力。我们还将介绍这种网络的训练算法：反向传播算法。最后，我们依然用...

这篇文章的主要贡献点在于：1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型；2.可以利用boundingbox来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-level训练中的groundtruth；3.当我们用少量的pixel-levelannotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监...