内容概要：本文由厦门大学大数据教学团队出品，详细介绍了DeepSeek大模型及其在企业中的应用实践。文章首先概述了大模型的基本概念和发展历程，强调了大模型在参数规模、学习能力和泛化能力上的优势。接着，文章详细列举了DeepSeek大模型在客户服务、个性化推荐、教育与培训、医疗与健康、金融与投资等多个领域的应用场景，展示了其广泛的适用性和强大的功能。此外，文章还探讨了大模型与其他技术（如RPA、知识图谱、物联网等）在企业中的融合应用，提出了企业部署大模型的多种方式（如云端部署、本地部署、边缘部署等），并分析了部署大模型时需关注的成本、安全、合规等问题。最后，文章展望了大模型的未来发展趋势，如多模态融合、推理能力提升、生成式AI与具身智能的结合等。 适合人群：企业管理人员、技术人员、AI爱好者、大数据从业人员。 使用场景及目标：①了解大模型的基本概念和技术背景；②掌握DeepSeek大模型在不同领域的应用场景；③学习大模型与其他技术的融合应用；④为企业部署大模型提供参考和指导；⑤探讨大模型的未来发展趋势和技术方向。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量实际案例，有助于读者更好地理解和应用大模型技术。文中还提供了多个具体的部署方案和成本估算，为企业在实际操作中提供了有价值的参考。此外，文章还强调了数据安全和合规的重要性，提醒企业在应用大模型时需注意相关问题。

用Python程序抓取一个或多个特定高校的历年录取分数线，并对抓取的数据格式化或存入sqllite或者mysql数据库。 华侨大学https://zsc.hqu.edu.cn/kstd/lnfs.htm 厦门大学https://zs.xmu.edu.cn/bks/wnlq.htm

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