技术专栏 第603页

显示在 Summary 面板中添加来源和脚本链接前后的对比。

背景顾名思义就是背后的景色，始终居于元素背后，元素永远站在背景的身前。

　　 那么具体如何实现了？

通过 Helm 命令行工具关联 Harbor 仓库，需指定项目路径和认证信息：

这个App已经稳定运行了两年左右，程序 bug 的可能性比较小。我们怀疑是短信平台信息泄露，或者接口被恶意程序利用。我上服务器看了下，他们部署非常简单：前端用 Nginx 直接代理后端 Java 服务。打开 Nginx 日志发现有人以每秒3-6次的频率请求获取短信验证码的URL。并且接口调用未做二次验证，这就等于把“发验证码”的权限完全开放了。哎！机会就这样留给了别有用心的人。

自从 DeepSeek 发布后，对 AI 行业产生了巨大的影响，以 OpenAI、Google 为首的国际科技集团为之震惊，它的出现标志着全球AI竞争进入新阶段。从以往单纯的技术比拼转向效率、生态与战略的综合较量。其影响已超越企业层面，涉及地缘政治、产业政策与全球技术治理，它彻底改变“美国主导创新、中国跟随应用”的传统格局，形成多极化的技术权力分布。

DeepSeek 的开源性彻底打破了 OpenAI 等公司通过 API 接口调用，依赖 token 计费的单一规则。因为 DeepSeek 是一个开源的产品，任何人都可通过 GitHub 等途径下载它的核心源代码，这种开源方案有点类似当年的 Android / 鸿蒙发展策略。任何人都可以为 DeepSeek 开发某项额外的功能，为DeepSeek 的茁壮成长贡献自己的一份力量。

它包括了 DeepSeek R1 / DeepSeek V3 / DeepSeek Coder V2 / DeepSeek VL / DeepSeek V2 / DeepSeek Coder / DeepSeek Math / DeepSeek LLM  等多个不同的模型，以适应不同领域的应用。私人开发者可以下载 DeepSeek R1 检心框架进行调试，如果企业调用 DeepSeek 的 API 接口，也需要按 token 收费，然而费用不到 ChatGDP 的十分之一，对企业来说是相当有良心。DeepSeek 的 R1 模型支持本地化部署，用户可以在企业服务器内单独部署自己的 DeepSeek 模型，以适应各自的领域需求。

废话不多说，下面为大家介绍 DeepSeek R1 的本地化部署流程。

现在先来看看接线。

就在刚刚Google Cloud Next 25大会上，谷歌重磅开源
Agent2Agent（A2A）协议，这项被类比为”AI界的HTTP协议”的技术标准，彻底打破了智能体间的信息孤岛。

这不是一个普通的协议，而是AI Agent协作的“超级高速公路”，让不同厂商、不同框架的AI Agent能够像人类一样无缝沟通、协作、分工，彻底打破AI孤岛的壁垒！

想象一下，一棵决策树如果无限生长，它可能会完美地拟合训练集中的每一个数据点，但当面对新的数据时，却可能表现得像一个“陌生人”——预测完全失效。

  首先我需要识别的图片在windows中打开是这样的，宽为4096，长为3072

  识别出的结果为




（图片内容为示例图片，实际是纯文字图片，返回的内容都是奇怪的文字）

  之后尝试了其他正向图片都可以正常识别，于是在PyCharm中打算通过python打开图片，然后使用本地的paddleocr尝试一下。使用如下代码：