DeepSeek 赋能金融:从智能分析到高效服务的全链路革新
目录
- 一、引言
- 二、DeepSeek 技术优势剖析
- 2.1 低成本与高效率
- 2.2 强大的推理能力
- 2.3 开源与可定制性
- 三、DeepSeek 在金融资讯分析中的应用
- 3.1 实时资讯监测与分析
- 3.2 市场趋势预测
- 四、DeepSeek 在金融产品介绍文案撰写中的应用
- 4.1 产品特点提炼与呈现
- 4.2 个性化文案生成
- 五、DeepSeek 在金融客服与客户沟通辅助中的应用
- 5.1 智能客服快速响应
- 5.2 客户情绪分析与应对
- 六、案例分析
- 6.1 某银行利用 DeepSeek 优化客服流程
- 6.2 某基金公司借助 DeepSeek 撰写产品文案
- 七、挑战与应对策略
- 7.1 数据安全与隐私保护
- 7.2 技术与业务融合难题
- 八、未来展望
- 九、结论
一、引言
在当今数字化时代,人工智能技术正以前所未有的速度融入各个行业,金融领域也不例外。DeepSeek 作为人工智能领域的一颗耀眼新星,凭借其卓越的性能和强大的功能,逐渐在金融行业崭露头角。它的出现,为金融领域的发展带来了新的契机,也为解决金融行业面临的诸多挑战提供了创新的解决方案。
DeepSeek 拥有先进的自然语言处理能力,能够理解和处理人类语言,实现人机之间的自然交互;其强大的数据分析和预测能力,能从海量金融数据中挖掘有价值的信息,为决策提供有力支持;高度智能化的算法,可根据不同的金融场景和需求,提供个性化的服务和解决方案。这些优势使得 DeepSeek 在金融领域具有广泛的应用前景。
接下来,本文将深入探讨 DeepSeek 在金融领域的基础应用,包括金融资讯分析、金融产品介绍文案撰写、金融客服与客户沟通辅助等方面,分析其应用场景、优势以及可能面临的挑战,以期为金融行业的从业者和相关研究人员提供有价值的参考。
二、DeepSeek 技术优势剖析
2.1 低成本与高效率
DeepSeek 在训练和部署方面展现出了显著的成本优势。相比国际主流 AI 平台,其训练成本大幅降低,这使得金融机构,尤其是中小金融机构,无需投入巨额资金就能享受到先进的人工智能技术服务 。以某中型金融机构为例,在引入 DeepSeek 之前,使用传统 AI 模型进行数据分析和处理,每年需要花费数百万元的成本用于模型训练和维护。而引入 DeepSeek 后,训练成本降低了约 50%,同时运算效率得到了大幅提升。原本需要数小时才能完成的复杂金融数据处理任务,现在借助 DeepSeek 强大的计算能力和优化算法,仅需几十分钟就能完成,大大提高了工作效率,使得金融机构能够更快速地响应市场变化,及时做出决策。
2.2 强大的推理能力
在金融领域,处理复杂的金融数据和进行精准的风险评估、投资决策分析是至关重要的。DeepSeek 具备强大的推理能力,能够高效地处理海量金融数据。它可以对市场趋势、企业财务状况、宏观经济指标等多维度数据进行深入分析,从而为金融业务提供有力支持。例如,在风险评估方面,DeepSeek 可以通过对历史数据和实时市场信息的学习和分析,准确识别潜在的风险因素,并给出相应的风险预警。在投资决策分析中,它能够根据投资者的风险偏好、投资目标等因素,综合分析各类金融产品的收益和风险特征,为投资者提供个性化的投资建议。
2.3 开源与可定制性
DeepSeek 的开源特性是其另一大亮点。开源意味着开发者可以根据自身需求对模型进行优化和定制,这对于金融机构来说具有极大的吸引力。不同的金融机构在业务模式、数据特点和客户需求等方面存在差异,通过开源的 DeepSeek,金融机构可以根据自身实际情况对模型进行调整和优化,以满足个性化的业务需求。比如,一些专注于零售金融业务的银行,可以针对零售客户的消费行为数据,对 DeepSeek 进行有针对性的训练和优化,使其更好地理解零售客户的需求,从而提供更精准的金融服务。这种可定制性不仅提升了模型的适用性,还能帮助金融机构在激烈的市场竞争中打造差异化的竞争优势。
三、DeepSeek 在金融资讯分析中的应用
3.1 实时资讯监测与分析
在金融市场中,信息的及时性和准确性至关重要。DeepSeek 能够实时抓取来自各大权威金融媒体、财经网站、社交媒体等多渠道的金融资讯 。无论是宏观经济数据的发布、企业财报的披露,还是行业动态的变化,DeepSeek 都能迅速捕捉到相关信息,并及时传递给投资者。
在信息抓取的基础上,DeepSeek 运用先进的自然语言处理技术对资讯进行深入分析。它可以理解文本中的语义、情感倾向和关键信息,将繁杂的资讯内容进行结构化处理。比如,当一条关于某上市公司的新闻发布后,DeepSeek 能够快速分析出新闻的主要内容,判断其中对该公司是利好还是利空消息,并提取出关键数据和事件,如公司的业绩增长情况、重大投资项目、管理层变动等。
通过对大量金融资讯的实时监测和分析,DeepSeek 能够帮助投资者及时了解市场动态,挖掘出有价值的信息,为投资决策提供有力支持。例如,在某一新兴行业快速发展的时期,DeepSeek 通过对行业资讯的持续跟踪和分析,及时发现了行业内几家具有潜力的初创企业,为关注该领域的投资者提供了早期的投资线索,帮助他们把握投资机会。
3.2 市场趋势预测
金融市场的走势受到众多因素的影响,包括宏观经济环境、政策法规、行业竞争、企业经营状况等,其复杂性使得市场趋势预测成为一项极具挑战性的任务。DeepSeek 凭借其强大的数据分析和机器学习能力,通过对历史数据和实时资讯的综合分析,能够对金融市场趋势进行较为准确的预测。
DeepSeek 会收集和整理大量的历史金融数据,包括股票价格走势、汇率波动、利率变化、大宗商品价格等。同时,结合实时获取的宏观经济数据、政策信息、行业动态等资讯,运用机器学习算法构建预测模型。这些模型能够学习到不同因素之间的复杂关系以及它们对市场趋势的影响规律,从而对未来市场走势做出预测。
以股票市场为例,DeepSeek 可以分析宏观经济指标(如 GDP 增长率、通货膨胀率、失业率等)与股票指数之间的关联,以及行业政策变化对相关板块股票价格的影响。当市场出现新的政策调整或重大事件时,DeepSeek 能够迅速将这些信息纳入分析体系,及时调整预测模型,为投资者提供最新的市场趋势预测。比如,在某一时期,国家出台了一系列鼓励新能源产业发展的政策,DeepSeek 通过对政策内容和相关市场数据的分析,预测到新能源板块股票价格在未来一段时间内有望上涨。投资者根据这一预测,及时调整投资组合,增加对新能源相关股票的配置,从而获得了较好的投资收益。
四、DeepSeek 在金融产品介绍文案撰写中的应用
4.1 产品特点提炼与呈现
金融产品种类繁多,每种产品都有其独特的特点和价值,但这些特点往往较为专业和复杂,普通投资者难以快速理解。DeepSeek 能够深入分析金融产品的各项属性,包括产品的投资策略、风险收益特征、流动性、期限结构等。通过对这些信息的梳理和提炼,DeepSeek 可以用简洁、生动且通俗易懂的语言将产品特点呈现出来,使投资者能够迅速抓住产品的核心优势。
例如,对于一款创新型的理财产品,DeepSeek 在分析后可能会这样撰写产品介绍文案:“这款理财产品采用了前沿的量化投资策略,通过大数据和人工智能算法,实时捕捉市场动态,精准筛选投资标的 。在风险可控的前提下,它有望为您带来超越传统理财产品的稳健收益。同时,产品具有灵活的期限选择,最短可持有三个月,满足您不同的资金使用需求,让您的资金在保值增值的同时,还能保持良好的流动性。”
在这个例子中,DeepSeek 将复杂的量化投资策略用简单易懂的语言进行解释,突出了产品的收益潜力和流动性优势,使投资者更容易理解和接受该产品。
4.2 个性化文案生成
不同的投资者在年龄、收入水平、投资经验、风险偏好等方面存在差异,他们对金融产品的需求和关注点也各不相同。DeepSeek 能够根据这些差异,为不同的目标客户群体生成个性化的产品介绍文案。
对于年轻的职场新人,他们通常收入相对较低,但风险承受能力较高,更关注产品的增值潜力和灵活性。针对这一群体,DeepSeek 在介绍一款股票型基金时可能会生成这样的文案:“初入职场的你,是不是渴望让手中的闲钱快速增值,为未来的美好生活打下基础?这款股票型基金正是你的理想之选!它聚焦于新兴产业的优质股票,凭借专业的投研团队,深度挖掘成长潜力巨大的投资机会 。虽然投资股票存在一定风险,但对于年轻且有冒险精神的你来说,高风险也意味着高回报。而且,基金的申购和赎回非常便捷,随时可以根据你的资金需求进行操作,让你在追求财富增长的道路上毫无后顾之忧。”
而对于即将退休的投资者,他们更注重资金的安全性和稳定的收益。DeepSeek 为他们撰写的同一款股票型基金文案则可能会有所不同:“临近退休,您辛苦了大半辈子,财富的稳健保值是当下的关键。这款股票型基金在追求一定增值的同时,将风险控制放在首位。专业的基金经理通过分散投资,严格筛选优质股票,降低投资组合的波动性。多年来,基金业绩表现稳健,为投资者提供了持续稳定的收益。选择它,让您的养老生活更加安心、富足。”
通过生成个性化的产品介绍文案,DeepSeek 能够更好地满足不同客户群体的需求,提高金融产品的营销效果,增强客户对产品的认同感和购买意愿。
五、DeepSeek 在金融客服与客户沟通辅助中的应用
5.1 智能客服快速响应
在金融行业,客户咨询的问题往往涉及账户信息查询、理财产品详情、业务办理流程、利率汇率变动等多个方面,问题类型复杂多样。传统的人工客服在面对大量客户咨询时,容易出现响应不及时、解答不一致等问题。而 DeepSeek 赋能的智能客服则能很好地解决这些问题。
当客户咨询问题时,DeepSeek 能够迅速理解客户的意图,从海量的知识库中提取相关信息,并以自然语言的方式给出准确、清晰的回答 。它不受时间和空间的限制,可以 7×24 小时不间断地为客户提供服务,大大缩短了客户等待时间,提高了服务效率。比如,客户询问 “如何开通网上银行?” 智能客服借助 DeepSeek 强大的语言理解和处理能力,能够立即给出详细的开通步骤,包括所需准备的证件、具体的操作流程以及可能遇到的问题及解决方法等。
此外,DeepSeek 还可以实现多轮对话,与客户进行深度交互,进一步明确客户需求。如果客户对回答不满意或有进一步的疑问,智能客服能够继续与客户沟通,直至客户的问题得到圆满解决。例如,客户在咨询理财产品时,可能会询问产品的预期收益、风险等级、投资期限等多个问题,智能客服能够依次准确回答,并根据客户的反馈提供更详细的信息和建议,这种高效、便捷的服务模式极大地提升了客户满意度。
5.2 客户情绪分析与应对
在客户与客服的沟通中,客户的情绪状态是影响客户体验的重要因素。DeepSeek 能够通过分析客户沟通中的语言、词汇、语气等信息,准确判断客户的情绪是积极、消极还是中性。如果客户表达出不满、焦虑、愤怒等消极情绪,DeepSeek 会及时将这些信息反馈给客服人员,并提供相应的应对策略建议。
当客户因为理财产品收益未达到预期而表现出不满时,DeepSeek 分析出客户的消极情绪后,会建议客服人员首先表达对客户的理解和歉意,然后详细解释理财产品收益的影响因素,如市场波动、宏观经济环境变化等,向客户说明收益未达预期是市场环境导致的偶然情况,并提供一些可能的解决方案,如为客户推荐其他更适合其风险偏好和投资目标的理财产品,或者提供专业的投资建议,帮助客户调整投资组合。
通过这种方式,客服人员能够更加有针对性地与客户沟通,采取合适的沟通策略安抚客户情绪,解决客户问题,从而改善客户体验,增强客户对金融机构的信任和忠诚度 。同时,金融机构还可以根据 DeepSeek 对客户情绪的分析结果,发现自身产品和服务中存在的问题,及时进行改进和优化,提升整体服务质量。
六、案例分析
6.1 某银行利用 DeepSeek 优化客服流程
某大型商业银行在客户服务方面面临着巨大的压力。随着业务的不断拓展和客户数量的持续增长,每天接到的客户咨询电话和在线消息数以万计 。传统的客服模式难以满足客户对高效、准确服务的需求,客户投诉率逐渐上升,主要集中在问题响应不及时、解答不准确等方面。
为了解决这些问题,该银行引入了 DeepSeek 技术,对客服流程进行了全面优化。首先,DeepSeek 赋能的智能客服系统取代了部分传统人工客服工作。智能客服能够快速理解客户的问题,无论是常见的业务咨询,还是复杂的账户问题,都能迅速给出准确的回答。例如,在处理客户关于信用卡还款方式、额度调整等常见问题时,智能客服的响应时间从原来人工客服的平均 3 分钟缩短至 1 分钟以内,大大提高了服务效率。
其次,DeepSeek 还能够对客户的情绪进行实时分析。当客户在咨询过程中表现出不满或焦虑情绪时,系统会及时提醒客服人员调整沟通方式,并提供相应的安抚话术和解决方案建议。通过这种方式,客户投诉率降低了约 30%,客户满意度得到了显著提升。
此外,银行客服人员还可以借助 DeepSeek 提供的辅助功能,更好地与客户沟通。在处理复杂业务时,DeepSeek 可以为客服人员提供详细的业务知识和处理流程参考,帮助客服人员更专业地回答客户问题,提升服务质量。
通过引入 DeepSeek,该银行的客服流程得到了极大的优化,不仅提高了客服效率,降低了客户投诉率,还增强了客户对银行的信任和忠诚度,为银行的业务发展提供了有力支持。
6.2 某基金公司借助 DeepSeek 撰写产品文案
某基金公司推出了一款新的混合型基金产品,旨在吸引不同风险偏好的投资者。在产品推广初期,公司采用传统的文案撰写方式,由专业的金融文案撰写人员根据产品特点和目标客户群体来撰写产品介绍文案 。然而,这些文案虽然专业,但在市场上的反响并不理想,产品销量增长缓慢,市场关注度较低。
为了提升产品的市场竞争力,该基金公司决定借助 DeepSeek 来撰写产品文案。DeepSeek 通过对基金产品的投资策略、风险收益特征、历史业绩等多方面信息的深入分析,结合市场上同类产品的情况以及目标客户群体的需求和偏好,生成了多版本个性化的产品介绍文案。
对于风险偏好较低、追求稳健收益的投资者,DeepSeek 撰写的文案强调了基金产品的风险控制措施和稳定的历史收益表现:“本混合型基金采用均衡配置的投资策略,在严格控制风险的前提下,通过精选优质股票和债券,力求为您带来稳健的收益。过去三年,基金的平均年化收益率达到了 [X]%,跑赢了同期同类基金平均水平,是您财富稳健增值的理想选择。”
而针对风险偏好较高、追求高回报的投资者,文案则突出了基金产品的成长潜力和进取型投资策略:“这款混合型基金聚焦于新兴产业的优质成长股,凭借专业的投研团队对市场趋势的精准把握,深度挖掘具有高增长潜力的投资机会 。我们勇于在市场波动中捕捉机遇,为您追求超越市场的高额回报。在过去的牛市行情中,基金净值增长率曾达到 [X]%,展现出了强大的增长动力。”
这些个性化的文案在市场上发布后,取得了显著的效果。产品的市场关注度大幅提高,吸引了大量投资者的关注。在接下来的一个季度内,产品销量增长了约 50%,远远超过了同期其他同类基金产品的销售表现。通过借助 DeepSeek 撰写产品文案,该基金公司成功提升了产品的市场竞争力,实现了产品销量和市场影响力的双增长。
七、挑战与应对策略
7.1 数据安全与隐私保护
金融数据包含客户的个人身份信息、财务状况、交易记录等,这些数据一旦泄露,将给客户带来严重的损失,同时也会损害金融机构的声誉。在使用 DeepSeek 进行金融资讯分析、产品文案撰写和客服沟通辅助等应用时,需要大量的金融数据作为支撑,这使得数据安全与隐私保护面临严峻的挑战。比如,在数据传输过程中,可能存在被黑客截获和篡改的风险;在数据存储环节,可能因存储系统的漏洞导致数据泄露;在数据使用阶段,若权限管理不当,可能出现数据滥用的情况。
为应对这些风险,金融机构应采取一系列严格的数据安全管理措施。在数据采集阶段,遵循最小必要原则,仅收集与业务相关的关键数据,并对数据进行加密处理,确保数据在传输和存储过程中的安全性。在数据使用过程中,建立完善的数据访问权限管理体系,根据员工的工作职责和业务需求,严格分配数据访问权限,防止数据泄露和滥用。同时,定期对数据进行备份,以防止数据丢失。此外,金融机构还应加强对员工的数据安全培训,提高员工的数据安全意识,确保员工在日常工作中严格遵守数据安全规定。
7.2 技术与业务融合难题
DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术,在与金融业务融合的过程中,可能会出现一些问题。金融业务具有高度的专业性和复杂性,涉及众多的法规政策和业务流程,DeepSeek 需要准确理解和适应这些规则和流程,才能为金融业务提供有效的支持。然而,目前的人工智能技术在理解复杂业务逻辑和处理特殊情况方面,仍存在一定的局限性。比如,在金融产品设计和风险评估等业务中,需要考虑多种因素的相互作用,DeepSeek 可能难以全面、准确地把握这些因素,导致分析结果与实际情况存在偏差。
为促进 DeepSeek 技术与金融业务的有效融合,金融机构应加强跨部门合作,组织技术人员和业务人员共同参与项目实施。技术人员负责解决技术层面的问题,确保 DeepSeek 模型的稳定运行和性能优化;业务人员则将丰富的业务经验和专业知识融入到模型的训练和应用中,帮助模型更好地理解和处理金融业务。同时,金融机构还应不断优化 DeepSeek 模型的训练数据,使其更加贴近金融业务的实际情况,提高模型的准确性和适应性。此外,持续对模型进行评估和调整也是关键,根据业务发展的变化和实际应用中的反馈,及时优化模型,使其能够更好地服务于金融业务。
八、未来展望
随着人工智能技术的不断进步和金融行业数字化转型的加速,DeepSeek 在金融领域的应用前景将更加广阔。
在技术融合方面,DeepSeek 有望与区块链、云计算、物联网等新兴技术深度融合。与区块链技术融合,可进一步增强金融数据的安全性和交易的透明度,确保金融信息的不可篡改和可追溯性,为金融业务提供更可靠的信任基础。在跨境支付、供应链金融等领域,区块链与 DeepSeek 的结合能够优化业务流程,降低信任成本,提高交易效率。与云计算技术结合,将使 DeepSeek 能够更高效地处理海量金融数据,实现模型的快速部署和灵活扩展,降低金融机构的运营成本,使金融服务更加便捷、高效地覆盖更广泛的客户群体。而与物联网技术的融合,则可以实现金融服务与实体经济的深度融合,通过实时获取物联网设备产生的海量数据,为金融机构提供更丰富、更准确的风险评估和决策依据,推动金融服务的创新和发展,如在智能信贷、保险精算等领域创造更多的应用场景。
在应用场景拓展方面,除了现有的金融资讯分析、金融产品介绍文案撰写和金融客服与客户沟通辅助等基础应用外,DeepSeek 还有望在金融监管、智能投顾、金融产品创新等更多领域发挥重要作用。在金融监管领域,DeepSeek 可以协助监管机构实时监测金融市场的异常交易行为,及时发现潜在的金融风险,提高监管效率和精准度,维护金融市场的稳定。在智能投顾方面,它能够根据投资者的财务状况、投资目标、风险偏好等个性化因素,为投资者提供更加科学、合理的资产配置方案,并实时跟踪市场变化,动态调整投资组合,实现智能化的投资管理服务,满足投资者日益多样化的投资需求。在金融产品创新方面,DeepSeek 可以通过对市场需求和客户反馈的深入分析,挖掘潜在的金融需求,为金融机构提供创新思路和产品设计建议,助力金融机构开发出更具竞争力和适应性的金融产品,推动金融市场的创新发展。
DeepSeek 作为人工智能领域的重要技术力量,将在金融行业的智能化转型过程中扮演至关重要的角色。它的广泛应用将推动金融行业朝着更加高效、智能、个性化的方向发展,为金融机构和投资者带来更多的机遇和价值,同时也将促进金融行业的创新发展,提升整个金融行业的竞争力和服务水平,为实体经济的发展提供更有力的支持。
九、结论
综上所述,DeepSeek 在金融领域展现出了巨大的应用价值。在金融资讯分析方面,它能够实时监测和深入分析金融资讯,为投资者提供及时、准确的市场动态信息,有效辅助投资决策;在金融产品介绍文案撰写中,DeepSeek 可以精准提炼产品特点,并根据不同客户群体的需求生成个性化文案,显著提升产品的吸引力和营销效果;而在金融客服与客户沟通辅助领域,DeepSeek 赋能的智能客服实现了快速响应,同时能够准确分析客户情绪并提供应对策略,极大地提高了客户服务效率和满意度。
然而,我们也应清醒地认识到,DeepSeek 在金融领域的应用仍面临诸多挑战,如数据安全与隐私保护问题以及技术与业务融合的难题等。但随着技术的不断进步和完善,这些挑战有望逐步得到解决。未来,我们期待更多的金融机构积极关注和深入探索 DeepSeek 在金融领域的应用,充分发挥其技术优势,推动金融行业的智能化变革,为金融市场的发展注入新的活力。
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概念 策略模式主要是定义一系列算法,把它们封装起来,并且使它们可以互相替换。这样客户端可以根据需要选择不同的策略,而不需要改变使用策略的上下文。 策略模式的核心思想: 解耦策略定义:把各种支付方式࿰…...
Lost connect to debugger on ‘iphone‘
跑项目的时候,遇到这样一个报错,无法在真机和模拟器上跑, 处理方法 在根目录下,创建.lldbinit 文件 touch .lldbinit查找该文件 ls -all 然后 打开该文件 open .lldbinit 添加如下文案 settings set plugin.process.gdb-remot…...
全球森林数据如何分析?基于R语言森林生态系统结构、功能与稳定性分析与可视化
森林生态系统的结构、功能与稳定性研究是生态学领域的核心议题,涉及物种多样性、空间分布、能量流动及抗干扰能力等关键生态过程。为系统解析这些复杂关系,本研究采用R语言作为核心分析工具,整合多元统计方法与可视化技术,构建了一…...
Modbus RTU 转 PROFINE 网关
一、功能及注意事项 (1)功能说明:此文档用来说明Modbus RTU 转 PROFINE网关和立迈胜一体化485通讯电机使用。 (2)注意事项:文档介绍的是高迈德 PN-01MB模块。 二、系统参数设置 1.参考电机的波特率和校验码进行正确设置,如图所示…...
Redis如何实现分布式锁
Redis如何实现分布式锁 背景复盘解答被问到的问题如果过期时间没有设置好, 业务没有处理完锁就被释放了, 怎么办呢? 背景 之前被面试问到了 复盘解答 核心就是利用 set param1 nx param2 命令. set not exist 如果不存在就自行set操作. 被问到的问题 如果过期时间没有设置…...
vue3的深入组件-组件 v-model
组件 v-model 基本用法 v-model 可以在组件上使用以实现双向绑定。 从 Vue 3.4 开始,推荐的实现方式是使用 defineModel() 宏: <script setup> const model defineModel()function update() {model.value } </script><template>…...
【Dv3Admin】Git 子模块在 Dv3admin 插件项目统一管理实践
在 Dv3admin 框架中,plugins 目录下存放的都是基于 Git 的独立插件项目。为了实现多个插件的统一管理与更新,我们推荐使用 Git 的子模块(submodule)功能。通过子模块的方式,将多个 Git 仓库嵌套管理,可以简…...
什么是死信队列?死信队列是如何导致的?
死信交换机(Dead Letter Exchange,DLX) 定义:死信交换机是一种特殊的交换机,专门用于**接收从其他队列中因特定原因变成死信的消息**。它的本质还是交换机,遵循RabbitMQ中交换机的基本工作原理,…...
计算机网络:深入分析三层交换机硬件转发表生成过程
三层交换机的MAC地址转发表生成过程结合了二层交换和三层路由的特性,具体可分为以下步骤: 一、二层MAC地址表学习(基础转发层) 初始状态 交换机启动时,MAC地址表为空,处于学习阶段。 数据帧接收与源MAC学习 当主机A发送数据帧到主机B时,交换机会检查数据帧的源MAC地址。…...
java使用MinIO,虚拟机时间异常
使用docker进行环境部署和启动 docker pull minio/miniodocker run -d -p 9000:9000 -p 9001:9001 \-e "MINIO_ROOT_USERminio" \-e "MINIO_ROOT_PASSWORDminio123" \-v /opt/minio/data:/data \-v /opt/minio/config:/root/.minio \minio/minio server --…...
使用Jmeter进行核心API压力测试
最近公司有发布会,需要对全链路比较核心的API的进行压测,今天正好分享下压测软件Jmeter的使用。 一、什么是Jmeter? JMeter 是 Apache 旗下的基于 Java 的开源性能测试工具。最初被设计用于 Web 应用测试,现已扩展到可测试多种不同的应用程…...
嵌入式学习笔记 - LCD
一 显示器接口种类: 下图中间左边一个为不带MCU的RGB屏,中间右边一个为带MCU的MCU屏 带控制器的LCD屏幕跟STM32单片机的交互方式,可以为串口,也可以为SPI,或者8080,通过命令的方式对液晶控制器芯片进行操作…...
聊聊Spring AI Alibaba的SentenceSplitter
序 本文主要研究一下Spring AI Alibaba的SentenceSplitter SentenceSplitter spring-ai-alibaba-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/transformer/splitter/SentenceSplitter.java public class SentenceSplitter extends TextSplitter {private final EncodingRegis…...
Python 异常处理与文件 IO 操作:构建健壮的数据处理体系(3/10)
摘要:在 Python 开发中,异常处理和文件 IO 操作是构建稳定程序的基石。本文将深入探讨异常捕获机制、上下文管理器原理,并结合 JSON/CSV 数据持久化与实战项目,帮助你掌握应对复杂场景的核心技术。 本文深入探讨了 Python 编程中的…...
Python中,正则表达式,
目录 1.基本匹配2.量词3.边界匹配4.选择和逻辑5.示例代码 在Python中,正则表达式(Regular Expressions,简称regex)是一种强大的文本处理工具,用于匹配、查找和替换字符串中的模式。Python通过 re模块提供正则表达式支…...
CSS:元素显示模式与背景
元素显示模式 元素显示模式是指元素在浏览器页面中显示的模式,比如<div></div>是独占一行的块级元素,<span></span>是行内元素 元素显示模式分为三大类: 块级元素行内元素行内块元素 块级元素 block 常见的块级…...