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汗死了,提个问题
zhangl_cn
2006-12-31 10:08:14
我装了个Maxthon,登陆不了CSDN,提示“无法获得缓存的附加码,请确认你Cookies功能是否能正常 001”,可是我哪也没有设置啊,用IE就能登陆,请达人给个解决方案
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汗死了,提个问题
我装了个Maxthon,登陆不了CSDN,提示“无法获得缓存的附加码,请确认你Cookies功能是否能正常 001”,可是我哪也没有设置啊,用IE就能登陆,请达人给个解决方案
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BlueTrees
2007-01-11
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我用自己写的浏览器上网。
想怎么样就怎么样。
hiox_ppl
2007-01-11
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为什么这几天,我用firefox登录都要登录两次才能成功,第一次的时候也是和楼主一样的消息,以前都不会的
hongqi162
2007-01-11
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接分喽
zhangl_cn
2007-01-11
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终极解决方案:
1. 先点击左侧 我的技术社区
2. 在二级目录里随便点击一项,右侧会弹出登陆页面。
3. 输入帐号,密码 OK!
aniugee
2007-01-11
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顶
OO_is_just_P
2007-01-11
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我现在换了IE 7,太慢了。
zhangl_cn
2007-01-11
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以前用firefox的时候也是登陆两次,后来换成Maxthon了。
kaper3
2007-01-04
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MYIE速度不错 JF
mdejtod
2007-01-04
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顶楼上的~~
LevnWang
2007-01-04
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重装。。。
不行,再重装。。。
再不行,再重装。。。
还是不行,再重装。。。
w95927w
2007-01-04
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这问题太搞了!! 哇哈哈
我用Firefox+FasterFox很不错!!
zhangl_cn
2007-01-04
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刚才又不行了,只好再删除config.ini
tobat
2007-01-01
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*****************************
推荐个新的,比Maxthon更舒适!
Avant Browser
http://www.avantbrowser.com
*****************************
wudi_1982
2007-01-01
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接分吧。没啥说的。
zuoansuifeng
2007-01-01
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祝楼主及楼上楼下的朋友新年愉快!
接分!
alexanda2000
2006-12-31
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经典问题,接分先~~~
zuoansuifeng
2006-12-31
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接分
GARNETT2183
2006-12-31
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接点分。。。
OO_is_just_P
2006-12-31
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安装ZoneAlarm后,无法回护。必须关系Cookies监控。
zhangl_cn
2006-12-31
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问题解决!
keiy() ( )果然牛人一个!
散分了!
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DeepSeek-R1版本的特点分析
DeepSeek-R1是DeepSeekAI推出的高性能语言模型,具备高效推理、长文本处理和多语言支持能力。其优化架构可实现毫秒级响应,支持32K tokens长上下文,并覆盖100+种语言。模型采用稀疏注意力技术降低计算复杂度,支持LoRA轻量微调,适用于代码生成、写作辅助等多种场景。内置安全模块确保内容可靠性,支持本地化部署保障隐私。在中文处理、资源效率和任务泛化方面表现突出,适合企业自动化、内容创作等应用。
DeepSeek两个模型V3和R1有什么特点和不同?
两种模式:DeepSeek提供了基础模型(V3)和深度思考(R1)两种模式,以满足不同场景需求。应用场景:V3适用于规范性任务,如快速获取百科信息;R1擅长解决复杂推理和深度分析等开放性任务。
什么是大模型以及DeepSeek-R1模型关键技术和特点详解
通常包含数十亿甚至万亿级参数(如GPT-3有1750亿参数,PaLM-2有3400亿参数,现在中国的DeepSeek-R1有6710亿参数),远超传统模型。DeepSeek-R1的核心技术之一是通过大规模强化学习(RL)提升模型的推理能力,而不依赖传统的监督微调(SFT)。(3)计算资源需求:微调DeepSeek-R1模型需要一定的计算资源,具体取决于模型的大小和微调任务的复杂性。(4)面向所有场景的强化学习:通过二次强化学习阶段,结合推理数据和一般数据,优化模型的有用性和无害性。
IMBG120R090M1H D2Pak,IMW120R040M1H 1200V MOSFET特点
英飞凌CoolSiCTM SiC MOSFET基于先进的沟槽工艺,经过优化,兼具高性能与可靠性。
DeepSeek-R1-Zero自我进化的3大特点和3大基石
近期,DeepSeek-R1-Zero以其独特的自我进化过程,为AI推理领域带来了全新的启示。今天,就让我们一起深入探索DeepSeek-R1-Zero的自我进化奥秘,用通俗易懂的语言揭开其背后的专业面纱。当前 AI 在推理能力提升上遇到了诸多瓶颈,这在一定程度上限制了其进一步发展和广泛应用。在传统的 AI 训练中,模型对大量监督数据的依赖是一个显著
问题
。监督学习需要大量带有标注的数据来训练模型,使其能够对新的数据进行准确的分类或预测。然而,获取高质量的标注数据往往需要耗费大量的人力、物力和时间。
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