1 月 28 日凌晨，除夕夜前一晚，DeepSeek 又开源了其多模态模型 Janus-Pro-7B，宣布在在 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中击败了 DALL-E 3（来自 OpenAI）和 Stable Diffusion。 Janus-Pro 是先前工作 Janus 的改进版本。具体来说，Janus-Pro 包含：(1)优化的训练策略，(2)扩展的训练数据，以及(3)更大模

DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版2025年1月21日，DeepSeek-R1正式发布，并同步开源模型权重。 DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。 DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。

创建/删除虚拟环境 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等） conda remove -n your_env_name --all 查看现有环境(在env文件夹下) conda env list 激活/退出虚拟环境 conda activate env_name conda deactivate 安装

在本次项目实践中，数据安全与合规管理至关重要。第一步，我们要着手获取适用的数据集，该数据集须涵盖至少 10 条有效数据，且字段里包含如身份证号、联系方式、财务等这类敏感信息，贴合真实业务场景中的数据特点。 拿到数据集后，立即启用高强度加密算法对其加密。同时，搭建直观的数据展示模块，方便后续查看与分析。在数据读取环节，精准抓取数据关键信息，为业务决策提供依据。尤为关键的是，系统内置专业的数据脱敏功能

一、课程设计背景与目标课程设计背景随着大数据技术的飞速发展，农业领域也开始逐渐应用大数据分析，以提升生产效率、优化资源配置和加强环境保护。农业生产过程中涉及大量的数据，包括气候、土壤、作物生长、病虫害等信息。通过大数据技术，可以更好地理解农业系统中的各种变量及其相互关系，从而实现精准农业、提高农产品质量、减少资源浪费，并推动可持续发展。例如，通过分析土壤质量、天气变化、作物生长等数据，能够有效地提

一、项目简介基于气象和土壤数据的作物产量预测：收集历史气象数据（温度、降水、日照等）、作物信息、土壤养分数据和相应的作物产量数据，运用回归分析、机器学习算法（如决策树、支持向量机等）构建产量预测模型 二、项目技术1.数据挖掘 2.机器学习 3.sklearn 4.pyside6 三、项目功能输入四个指标可以进行预测产量 训练结果在底部标签框展示 点击预测产量后会自动加载对应的模型 点击预训练模型会

方法一 需要一个校园网账号,绕过设备限制（已失效）技术:使用自身认证漏洞 方法:用一根网线的一端连接ap上的网线口,另一端连接路由器的wan口,随便一台设备连接路由器的wifi或lan口去连接认证,然后其他设备就可以连接路由器去上网了 解答：如果Web认证采用的是验证MAC地址类型，在使用路由器wifi连接认证后，Web服务记录的是路由器接口的Mac地址，路由器wifi下的设备数据包都是带路由器的

随身 WiFi 刷入 Debian 系统并优化相关视频教程:点击跳转 参考文章:[Tony] https://blog.iamsjy.com/2023/12/11/snapdragon-410-portable-wifi-hotspot-flash-debian-and-optimize/ 硬件配置随身 WiFi 配置如下： SoC 骁龙410（MSM8916）四核 Cortex-A53，6

介绍:使用tkinter库,实现了开机自动后台登录校园网,保存历史记录等功能 1.默认发送三次等待校园网连接的通知,每个通知间隔5秒,如果程序未检测到有校园网连接,则程序自动退出 2.认证成功后自动退出程序,第一次登录会提示输入账号和密码,程序会保存配置信息,下一次读取配置信息然后自动登录 3.登录成功后再次尝试登录会提示请勿重复认证的通知 4.用pyside6构建一个更漂亮的界面

Python数据挖掘实战课本代码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969