【AI驱动】 在 TensorFlow 中，通过 tensorflow.keras 模块构建 CNN 模型。首先加载 MNIST 数据集并进行归一化处理，接着构建包含卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）和全连接层（Dense）的顺序模型。训练模型时，使用 adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数，通过 model.fit 方法进行训练。评估模型性能则通过 model.evaluate 方法。 在 PyTorch 中，同样加载 MNIST 数据集，并使用 torchvision.transforms 进行数据预处理。定义一个继承自 torch.nn.Module 的模型类，添加卷积层、池化层和全连接层。使用 torch.optim.Adam 和交叉熵损失函数训练模型，通过循环迭代数据加载器进行模型训练和评估。 循环神经网络（RNN）： TensorFlow 实现的 RNN 使用 tensorflow.keras.layers.SimpleRNN 层。定义模型时，指定 RNN 单元数量和返回序列的参数，最后通过全连接层连接到输出层。PyTorch 实现的 RNN 定义一个自定义模型类，包含 nn.RNN 层和全连接层。使用 torch.optim.Adam 优化器和均方误差损失函数训练模型，通过循环迭代数据进行训练，并在测试集上评估模型性能。

【AI驱动】 文章介绍了两种使用 DeepSeek R1 模型搭建个人知识库的方法：API 搭建和本地部署。对于不涉密数据且追求最佳效果的用户，推荐使用 API 搭建方式，具体步骤包括下载 Cherry Studio 软件、注册硅基流动平台获取免费额度、配置 API Key、选择 DeepSeek R1 模型、配置嵌入模型、创建知识库并上传文件进行向量化。对于有充足算力和希望保护数据安全的用户，可以选择本地部署方案，步骤包括下载 Ollama 软件、安装 DeepSeek R1 模型、使用 Cherry Studio 作为 UI 界面连接本地模型。文章还提到，DeepSeek 作为中国团队开发的世界级大模型，为用户提供了强大的 AI 功能，同时也展示了中国 AI 技术的进步。

【日积月累】 本文将提供两种接入方案（直接调试和API服务），并包含VSCode特有配置技巧。

【AI驱动】 DeepSeek 近期在 AI 领域及大众中备受关注，预示着 2025 年 AI 技术将更普及。但其服务器卡顿问题影响了用户体验，为此 Chris 提供了包括获取官方 API Key、本地部署 DeepSeek 和推荐第三方 AI 客户端的解决方案。获取 API Key 可访问 DeepSeek 平台创建，但目前官方暂停充值服务。本地部署 DeepSeek 可通过 Ollama 工具实现，支持多种 AI 模型。对于不熟悉命令行的用户，推荐使用 ChatBox、CherryStudio 和 AnythingLLM 三款第三方 AI 客户端，它们支持多平台和多种 AI 模型，且注重本地数据存储与隐私保护。这些方法旨在帮助用户更高效地使用 DeepSeek，推动 AI 技术的普及与应用。

【AI驱动】 本文详细介绍了搭建知识库并接入微信机器人的完整流程，包括环境配置、知识库部署、资料上传及细节调优技巧。DeepSeek 部署分为本地部署和第三方 API 调用两种方式，本地部署数据私有且响应快，但需较高硬件配置；API 调用快速接入且免维护，但数据需传输至第三方，长期成本不可控。知识库搭建使用开源框架 AnythingLLM，支持多模态模型，强调本地化和隐私保护。通过火山方舟和硅基流动平台获取 API 密钥，配置知识库时需填写相关参数，如请求地址、模型名称等。资料上传后需优化文档格式以提高 AI 理解准确性，如整理关键内容、删除无关信息。最后，通过生成 AnythingLLM 秘钥并配置 NGCBOT，将知识库接入微信机器人，实现智能问答功能。

【学习各类API】 本文详细介绍了如何通过GitLab API上传和管理压缩包文件，包括创建Access Token、使用curl命令上传文件以及编写脚本实现自动化操作。通过这些方法，可以轻松解决Git命令拉取大文件异常退出的问题，同时实现对开发、测试、生产环境的包管理，提升工作效率。

【学习各类API】 本文介绍了如何使用Golang调用GitLab API，涵盖了从安装配置到实际操作的各个方面，包括创建用户、管理项目、错误处理等。通过使用Go-GitLab客户端库，开发者可以高效地与GitLab进行交互，简化了API调用的复杂性，使代码管理更加轻松。

【学习各类API】 本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装和配置Gitlab的步骤。Gitlab是一个基于Git的在线代码仓库软件，广泛用于项目的版本控制和协作开发。本文将引导您完成从安装依赖到配置系统的各个步骤，确保您能够顺利搭建一个功能齐全的Gitlab服务器。

【学习各类API】 Canvas API 是 HTML5 中强大的功能之一，用于绘制图形、图像和动画。通过 Canvas API，开发者可以在网页中创建动态和交互式的内容。本文档为您提供了关于 Canvas API 的中文详解，包括其基本用法、方法和属性，帮助您更好地理解和应用这一技术。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能通过深入了解 Canvas API 的功能和技巧，提高网页设计和开发的效率。

【学习各类API】 本文详细介绍了如何使用GitLab API进行项目管理，包括获取root令牌的步骤和基本API操作指南。通过GitLab的API，开发者可以高效地进行仓库的增删改查操作，获取项目目录结构及文件内容。本文还涵盖了如何生成和使用OAuth2令牌、个人访问令牌等方式进行身份验证，以确保数据访问的安全性和有效性。

【AI驱动】 在深度学习中，前向传播和后向传播是训练神经网络的核心步骤。前向阶段，输入数据逐层通过网络生成输出；后向阶段，利用损失函数计算损失，通过链式法则反向传播梯度，并使用优化算法更新权重。对于大型语言模型（LLM），由于模型参数众多，无法装入单个 GPU 内存，需要采用模型并行和数据并行技术来加速训练。模型并行通过将模型按层或张量级别分区，分布到多个 GPU 上；数据并行则将模型复制到多个 GPU 上，独立生成梯度并同步更新。然而，大规模分布式训练面临资源利用、节点通信和同步等挑战。为充分利用集群计算资源，引入了多种管道并行技术，如 PipeDream 的“一前一后”（1F1B）调度策略，通过重叠通信和计算提高 GPU 利用率。零气泡流水线并行性进一步优化了计算和通信的重叠，减少流水线中的气泡。DeepSeek 从 V3 开始引入了 DualPipe 调度，通过细粒度阶段划分和双向流水线调度，提高了计算与通信的比率和效率，并定制了高效的跨节点全对全通信内核，充分利用集群的计算资源。

【学习各类API】 在使用GitLab进行项目管理时，常常需要获取项目的分支信息。通过Java GitLab API，我们可以方便地获取这些信息，而无需通过本地克隆仓库的方式。本文详细介绍了如何使用Java GitLab API来获取GitLab项目的分支信息，包括如何配置API依赖项、设置访问令牌，以及通过调用API方法来获取项目信息和分支信息的具体步骤。

【学习各类API】 GitLab API为开发团队提供了一种高效的方式来管理项目生命周期。通过API，用户可以自动化执行许多通常需要通过用户界面手动完成的任务，从而提高团队的协作效率和软件质量。GitLab的API包括REST和GraphQL两种形式，提供了灵活的访问方式。借助GitLab API，用户可以创建和管理仓库、设置分支结构、以及备份数据等，确保在数据丢失或系统故障时的安全性和持续性。

【学习各类API】 GitLab API 是获取项目文件的强大工具，但直接获取项目下所有文件名的功能尚未直接提供。为了获取完整的文件列表，我们可以采用多种策略，例如通过API接口逐层遍历目录结构，或者借助GitLab页面接口实现文件名查找。通过这些方法，我们能够有效地获取项目所有文件，并应对大规模项目管理中的挑战。

【学习各类API】 在使用Idea连接GitLab时，遇到了需要强制使用Token登录的问题。传统的账号密码登录方式被替代，导致在输入服务器地址和Token后仍然提示HTTP 401 Unauthorized错误。经过分析，可能是由于公司私有部署的GitLab版本问题，导致Token认证无法成功。本文记录了通过关闭GitLab插件并重启Idea的方式解决了这个问题。此外，还分享了其他常见的Git操作问题及其解决方案，包括Push被拒绝、合并请求冲突以及认证失败等问题，帮助读者更好地应对在使用Idea和GitLab时可能遇到的挑战。