Python中的异常处理是通过try-except 语句来实现的。这个语句块允许程序在遇到错误时优雅地处理，而不是直接崩溃。下面是一个基本的异常处理示例： try : # 可能出错的代码 numbers = [1 , 2 , 3 ] print （numbers） # 索引越界，会抛出IndexError异常 except IndexError: # 处理异常的代码 print
要防止Python脚本在打开后立刻关闭，你可以使用以下几种方法： 在代码末尾添加 input（） 函数 ： 这会暂停程序的执行，直到用户按下回车键。例如： input （"按任意键退出" ） ``` input （"按任意键退出" ）<b class ="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup" >2 </b> import
在Python中，sleep 函数是time 模块中的一个功能，用于暂停程序的执行一段指定的时间： 控制程序执行速度 ：当程序运行过快，占用过多CPU资源时，可以使用sleep 函数来降低程序的执行速度，从而避免资源过度占用。 模拟延迟 ：在需要模拟程序延迟的情况下，例如模拟用户操作间隔或等待某个资源变得可用时，sleep 函数可以发挥作用。 多线程编程 ：在多线程程序中，sleep
Python文件处理中的seek 方法用于移动文件读取指针到指定位置： 偏移量（offset） ：表示文件指针要移动的字节数。 参考位置（whence，可选） ：指定偏移量是相对于文件的哪个位置计算的： os.SEEK_SET （默认值）：表示偏移量是从文件的开头开始计算。 os.SEEK_CUR ：表示偏移量是从当前文件指针的位置开始计算。 os.SEEK_END
要使用Python调用DeepSeek R1，你需要遵循以下步骤： 注册并实名认证 ： 访问DeepSeek官网并使用手机进行注册和实名认证。 创建API Key ： 登录DeepSeek平台，点击左侧的API keys按钮，创建一个新的API Key并保存到本地文本文件中，因为API Key只会显示一次，后续无法再次查看。 安装OpenAI库 ： 在你的Python环境中
要申请DeepSeek的API，请按照以下步骤操作： 注册账号 ： 访问DeepSeek官网： 点击注册并填写基本信息完成注册。 获取API Key ： 登录进入控制台。 在左侧菜单中找到“API Keys”，点击“创建API Key”。 输入API Key名称，然后点击“创建”。 创建成功后，API Key会显示一次，请务必保存好。 配置模型参数 （如果需要）： 打开你的开发环境
要使用DeepSeek的API，您需要遵循以下步骤： 注册并登录DeepSeek账户 ： 访问DeepSeek官网 并注册一个账号。 登录后，您可以在用户中心或API管理页面创建一个新的API Key。请妥善保管您的API Key，避免泄露。 获取API Key ： 在DeepSeek平台上，点击“Apikeys”或“创建 Api key”，填入名称并创建。 安装SDK（可选） ：
DeepSeek开源的好处主要体现在以下几个方面： 高性能与低成本 ：DeepSeek通过低成本高效能的架构，提供了高性能的AI服务。与现有的主流AI模型如GPT相比，它在处理效率上有显著提升，并且算法设计领先，能够支持更复杂的任务。 开放生态系统 ：DeepSeek的开源模式使得开发者和研究人员能够自由地进行二次开发，实现了技术共享和创新的无缝连接。这种开放性大大降低了AI技术的门槛
是的DeepSeek 发布的 AI 模型是完全开源的。此外，DeepSeek 还提供了官方的开源协议，允许用户不限商用地使用模型，甚至可以进行模型蒸馏，即将原始模型权重转换为适合本地部署的较小模型
没有明确说明DeepSeek是否合成了别人的文字，目前没有明确的证据表明DeepSeek直接合成了别人的文字。但是，有几点需要注意： DeepSeek声称自己是基于OpenAI的ChatGPT和Llama技术搞出来的。这些技术都是基于深度学习模型，通过大量数据训练来生成自然语言文本。因此，DeepSeek生成的文本可能在一定程度上受到了这些技术的影响，但这并不等同于直接合成别人的文字。
PythonDeepSeek使用 Python 语言进行开发。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的标准库而闻名。它适用于各种应用程序开发，包括Web开发、数据分析、人工智能和机器学习等领域。 DeepSeek作为一个AI研究公司，可能利用Python的丰富生态系统和大量的第三方库来加速开发和实现其先进的语言模型。Python的社区支持也是一个重要因素
2024年1月DeepSeek应用在 2024年1月 正式推出。DeepSeek是一款由DeepSeek量化公司开发的AI大模型平台，专注于通用人工智能底层模型与技术的研究。该平台在2023年7月成立，并迅速在半年时间内发布了多个百亿级参数的大模型，包括DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，以及国内首个MoE大模型DeepSeek-MoE
DeepSeek的训练方式主要包括以下几个方面： 混合专家模型（MoE） ：通过将模型划分为多个专家模块，每个模块负责不同的任务，从而提高训练效率和模型性能。 多头潜注意力（MLA） ：用于捕捉输入数据中的多维度信息，增强模型的注意力机制。 多令牌预测（MTP） ：预测多个令牌，提高模型在处理序列数据时的准确性。 长链推理（CoT） ：通过将复杂问题拆分成小步的中间逻辑，细分逻辑链条
DeepSeek采用的技术架构是 JanusFlow ，这是一个在单一模型中统一图像理解和生成的框架。JanusFlow引入了一种极简架构，结合了自回归语言模型与整流流（rectified flow），其中整流流是生成式建模中的一种先进方法。Deepseek声称，整流流可以直接在大语言模型框架中进行训练，无需复杂的架构修改。为了进一步提升统一模型的性能，Deepseek还引入了两种关键策略
Deepseek是一家 专注于人工智能领域的公司 ，提供了一系列人工智能产品，包括deepseek-v3和deepseek-R1等模型。
是的DeepSeek是 一款由国产大模型公司深度求索开发的大模型 。该公司是量化巨头幻方量化旗下的企业，专注于大模型技术的研发和应用。DeepSeek在苹果中国及美国地区的应用商店中成功登上免费APP下载排行榜的榜首，并在美国地区超越了ChatGPT，显示出其强大的实力和广泛的应用前景。 DeepSeek-R1是深度求索公司于1月20日发布的推理大模型，采用了MIT许可协议，支持免费商用
不是DeepSeek 不是 基于OpenAI的。DeepSeek是一个由360集团创始人、董事长兼CEO周鸿祎创立的AI大模型，而OpenAI是另一家知名的AI研究公司。尽管周鸿祎在某些场合下将DeepSeek与OpenAI进行了比较，并声称DeepSeek才是真正的OpenAI，但这种说法并没有得到官方的确认，因此我们不能确定DeepSeek是否基于OpenAI的技术。 以下是一些关键点：
DeepSeek的投资架构主要关注于 高性能、低成本的AI大模型技术 。以下是其投资架构的几个关键方面： 技术优势 ： DeepSeek的性能出色，各方面测试结果都表明其堪比包括OpenAI的GPT-1在内的一线头部大模型。 该模型以几乎十分之一的低成本实现，对产业造成较大影响。 市场定位 ： DeepSeek定位于高性能、低成本的AI大模型市场，旨在提供高效、经济的AI解决方案。
DeepSeek 不属于 GPT系列。 模型架构 ： DeepSeek 采用了独特的MoE（Mixture of Experts）架构，每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家。 GPT （如GPT-3和GPT-4）是密集模型，所有参数在每个token上都会被激活，计算成本较高。 训练成本 ： DeepSeek-V3 的训练成本仅为600万美元，较以往降低了惊人的10倍。
DeepSeek的本地部署对显卡的要求相对较低，具体需求取决于所使用的模型版本和用途。以下是一些关键点的总结： DeepSeek R1-Mobile 1.5B ：适用于移动端/嵌入式设备如手机、树莓派、Jetson Nano等，使用ONNX Runtime、TensorFlow Lite可实现实时响应（<500ms）。 DeepSeek R1-Lite ：适用于个人PC/边缘服务器
