先说个题外话，我个人反对技术应用实践中的“纯度”，我主张一切从实践出发，一切以目标和价值为导向，一切以成败论英雄。白猫黑猫，抓住老鼠就是好猫~~~ 发对技术原教旨主义~~~ 关于平衡领域驱动设计和工程实现成本，下图可以参考 项目复杂度越低，CRUD的简单开发方式成本更低；复杂度越高，DDD的开发成本更有优势。CRUD方法和DDD方法的复杂度成本曲线有个交叉点，交叉点左边适合CRUD,交叉点右边适合DDD。那么如何判断交叉点呢，这个就是架构师的经验了~~~ 经验真的还是很重要的~~~ 我自己实践的做法是，一开始用CRUD，随着业务不断发展，项目变得越来越复杂，开发维护进度明显变慢的时候，对系统进行DDD重构。因为对很多互联网项目而言，很多时候，业务还没有发展到足够复杂的时候，就已经关闭了，用这种方法综合成本最低。当然，非互联网项目场景有自己的特点，需要架构师根据经验判断。... 展开详请

腾讯云知识引擎：混元大模型、DeepSeek-R1 ——企业知识问答、客服系统优化 腾讯元宝 ：混元T1、DeepSeek-R1 —— 智能办公、代码生成 腾讯会议AI小助手：混元大模型 ——会议记录、实时问答 腾讯广告妙思平台：混元大模型——AI广告创意生成 腾讯健康：混元、DeepSeek-R1——医疗报告生成、用药建议... 展开详请

腾讯云部署DeepSeek大模型及Java调用方案 1. 部署DeepSeek大模型 腾讯云提供以下方式部署DeepSeek模型： 云应用快速部署：支持DeepSeek-R1推理模型，部署后依赖云资源（如云服务器、HAI算力）按实际消耗计费，参考文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1689/115961。 大模型知识引擎：新建DeepSeek应用目前免费，后续可能收费，参考文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1759/106152。 TI-ONE训练平台：可部署DeepSeek系列模型（如DeepSeek-V3、DeepSeek-R1），支持API调用。参考文档：https://cloud.tencent.com/document/product/851/115962 2. Java调用方案 通过 腾讯云大模型知识引擎 提供的API调用DeepSeek模型： 获取API地址（如[DeepSeekAPI](https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115963)[3]），使用Java HTTP客户端（如OkHttp、Apache HttpClient）发送请求。 示例代码（伪代码）： // 使用HTTP POST请求调用API String apiUrl = "YOUR_DEEPSEEK_API_ENDPOINT"; String requestBody = "{\"prompt\":\"你的输入文本\"}"; // 发送请求并处理响应 3. 计费说明 云应用/云服务器：按小时计费，关机后仅收磁盘费用。 大模型知识引擎：当前免费，后续可能收费。 TI-ONE平台：未明确提及，建议查看。 4. 本地模型部署到腾讯云 TI-ONE训练平台支持自定义模型部署，可将本地训练的模型上传至平台并部署。 需参考TI平台文档完成模型格式转换和部署流程。... 展开详请

腾讯云防火墙建立正常网络流量模型用于异常检测的过程主要包括以下几个步骤： ### 1. 数据采集 - **全面监控**：通过腾讯云防火墙收集网络流量数据，包括入站和出站的流量。 - **日志记录**：详细记录所有网络活动，生成日志文件。 ### 2. 数据分析 - **特征提取**：从收集到的数据中提取关键特征，如流量大小、访问频率、源和目标IP地址等。 - **模式识别**：利用机器学习算法分析这些特征，识别出正常的网络流量模式。 ### 3. 模型训练 - **历史数据训练**：使用过去一段时间的正常网络流量数据训练模型，使其能够识别常规行为。 - **持续优化**：定期更新模型，以适应网络环境和应用的变化。 ### 4. 异常检测 - **实时监控**：对当前的网络流量进行实时监控，并与训练好的模型进行对比。 - **异常报警**：一旦检测到与正常模式显著偏离的流量，立即触发报警机制。 ### 举例说明 假设一家电商公司在促销活动期间，网站流量会显著增加。通过腾讯云防火墙的正常网络流量模型： - **训练阶段**：收集并分析过去几个月的非促销期间的流量数据，建立基准模型。 - **检测阶段**：在促销活动期间，实时监控流量变化。如果某个时间段内的访问量突然激增且不符合历史促销模式，系统会判定为异常并发出警报。 ### 推荐产品 - **腾讯云防火墙**：提供全面的网络防护功能，内置先进的异常检测机制，能够有效识别和应对各种网络威胁。 - **云监控**：配合使用云监控服务，可以实时查看和分析网络流量数据，进一步提升异常检测的准确性和响应速度。 通过上述方法，企业能够更好地保障网络安全，及时发现并处理潜在的安全风险。... 展开详请

动态规则引擎（如机器学习模型）误报率高的原因主要有以下几点： ### 1. 数据质量问题 - **噪声数据**：训练数据中包含大量噪声或异常值，导致模型学习到错误的模式。 - **举例**：在反欺诈系统中，如果训练数据包含了大量的误标记欺诈交易，模型可能会错误地将正常交易识别为欺诈。 ### 2. 特征选择不当 - **不相关特征**：使用了与目标变量无关的特征，增加了模型的复杂度，导致误报。 - **举例**：在信用评分模型中，如果使用了用户的社交媒体活动作为特征，而这些活动与信用风险无关，可能会导致误报。 ### 3. 模型过拟合 - **过拟合**：模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现较差，导致误报。 - **举例**：一个图像识别模型在训练集上准确率很高，但在实际应用中经常将非目标物体误认为目标物体。 ### 4. 类别不平衡 - **不平衡数据**：目标类别的样本数量远少于其他类别，导致模型偏向于预测多数类。 - **举例**：在垃圾邮件检测中，正常邮件的数量远多于垃圾邮件，模型可能会倾向于将所有邮件预测为正常，从而漏报垃圾邮件，但同时也会误报一些正常邮件。 ### 5. 模型更新不及时 - **数据漂移**：随着时间的推移，数据的分布发生了变化，但模型未能及时更新以适应新的数据分布。 - **举例**：一个用于检测网络攻击的模型，如果在新的攻击手法出现后未能及时更新，可能会将这些新攻击误认为是正常行为。 ### 6. 算法选择不当 - **不适合的算法**：选择了不适合当前问题的算法，导致模型性能不佳。 - **举例**：在处理时间序列数据时，如果使用了不适合的监督学习算法，可能会导致误报。 ### 推荐解决方案 为了降低误报率，可以考虑使用腾讯云的相关产品，如： - **腾讯云机器学习平台（TI-ONE）**：提供丰富的算法和工具，帮助用户选择合适的模型和特征，进行有效的模型训练和调优。 - **腾讯云数据质量监控服务**：实时监控数据质量，及时发现和处理噪声数据和异常值，提高模型的准确性。 通过综合运用这些方法和工具，可以有效降低动态规则引擎的误报率，提升系统的整体性能。... 展开详请

您可以关注腾讯云的大模型服务更新，以便未来能够实现通过自然语言处理来调用和配置大模型功能。具体详情可参考腾讯云大模型服务官方文档：[腾讯云大模型服务文档](https://cloud.tencent.com/document/product/1447)。回答不易，如果对您有帮助的话，可以帮忙采纳一下。谢谢。... 展开详请

DeepSeek 已经成为 AI 浪潮的重要转折点。 Deepseek的技术创新降低资源成本，给出了一条新的AGI发展路线的可能； 上线 7 天用户破亿，应用爆发式增长，降低了 AI 应用门槛； Deepseek的开源特性推动全球 AI 开源浪潮，促使行业竞争转向； 在全球市场表现出色，打破了地域限制。 以上，至少从近期来看，已经是AI浪潮的重要转折点了。... 展开详请

DeepSeek开源运营的深远影响 DeepSeek的开源运营是其核心战略之一，借鉴了Google开源安卓系统的成功经验。这一模式不仅推动了AI技术的快速普及和创新，还在技术研发、应用推广以及协作创新等多个领域，对全球和国内的大模型格局产生了深远影响。 对全球大模型格局的影响 降低技术门槛：极大地降低了AI技术的使用门槛，使开发者能够更聚焦于业务场景的设计。 加速技术扩散：以极低成本参与AI技术的开发和应用，推动了技术的快速扩散。 削弱技术壁垒：削弱了大型AI公司构建的技术壁垒，重构全球AI生态。DeepSeek凭借高性能和低成本，成为OpenAI等闭源模型的强劲竞争对手，甚至迫使OpenAI重新审视其开源策略。 推动行业标准制定：通过开源协议和社区协作，DeepSeek正在形成事实上的技术基准，推动全球AI行业标准的制定。 对国内大模型格局的影响 降低技术门槛：使更多企业和研究机构能够参与到大模型的研发和应用中。 提升国际影响力：在全球范围内获得了广泛的关注和认可，提升了中国AI技术的国际影响力，推动中国AI技术在全球范围内的应用和推广。 加速生态建设：开源策略吸引了大量开发者参与，形成了一个充满活力的生态系统，为国内AI企业提供了更多的应用场景和商业机会。 总结 DeepSeek的开源运营加速了AI技术的普及和创新。在全球范围内，开源模式正在重构AI生态，推动技术标准的制定；在国内，开源策略降低了技术门槛，加速了生态建设，提升了中国AI的国际竞争力。未来，随着开源模式的进一步发展，DeepSeek有望在全球AI领域发挥更大的作用。... 展开详请

DeepSeek的突破与局限 DeepSeek的出现是中国AI领域的重要突破，具有里程碑意义，但仅凭其目前的成就，还不能简单地认为中国AI已经全面领先世界。 一、DeepSeek的出现：偶然与必然 DeepSeek的突出表现体现在三个方面：其一，综合性能优异，如DeepSeek发布的DeepSeek-R1模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI的o1正式版；其二，成本低廉；其三，采用开源模式。然而，大模型的发展受到算力、算法、数据三方面的制约。在算力受限、数据相对固定的情况下，算法的突破实际上是一条捷径，也是补齐木桶短板的最好方式。 二、中国AI的现状 （一）技术进步显著 近年来，中国在AI领域的技术进步有目共睹。DeepSeek的出现表明中国在生成式AI领域正逐渐缩小与美国的差距，甚至在一些特定领域展现出领先优势。国内AI的创新能力显著提升，应用场景也更加广泛。 （二）尚未全面领先的原因 基础研究仍有差距：尽管DeepSeek等模型在应用层面取得了显著成果，但在AI的基础研究方面，中国与美国仍存在一定差距。基础研究的不足可能会影响未来技术的持续创新能力。 生态建设有待完善：AI的发展不仅依赖于单个模型的性能，还需要完善的生态系统支持，包括数据资源、计算基础设施、人才培养等。目前，中国在AI生态建设方面仍需进一步加强。 国际竞争依然激烈：全球AI领域的竞争非常激烈，美国等发达国家在AI技术、人才和资金等方面仍具有显著优势。DeepSeek的成功虽然给中国AI带来了信心，但要实现全面领先还需要在更多领域取得持续突破。 三、展望未来 我相信，AI竞争的持久战已经进入“相持”阶段的中后期。国内的AI厂商只要沉住气，在基础投入、人才培养、生态建设上下好功夫，中国的AI一定能引领世界。因此，DeepSeek的优异表现是中国AI发展的一个重要里程碑，但中国AI要实现全面领先，仍需在基础研究、生态建设和国际竞争中持续发力。... 展开详请