deepseek本地部署后需要联网吗
【菜科解读】
deepseek本地部署后需要联网吗_deepdive介绍与安装最近引发大家的关注，相信大家都想知道这件事会有怎么样的发展？下面就让小编为大家介绍一下，一起来看看吧。
deepseek本地部署后需要联网吗
DeepSeek 是一个开源模型，可以通过本地部署在自己的终端上使用。
一旦部署完成，用户可以在无需联网的情况下直接使用 DeepSeek。
这一特点使得 DeepSeek 的本地部署版本特别适合对数据安全有高要求或处于无法稳定联网的环境中使用。
然而，在部署过程中，用户可能需要下载模型和相关工具，这些操作是需要网络连接的。
此外，如果用户希望更新模型或获取其他在线资源，同样需要联网。
因此，虽然日常使用 DeepSeek 不需要网络连接，但在某些特定的维护或更新操作中，网络连接仍然是必要的。
总的来说，DeepSeek 本地部署后，用户在日常使用时不需要联网，但为了完成初始部署、模型更新或其他在线资源的获取，仍然需要在特定情况下连接网络。
这种设计不仅提高了数据的安全性，还增强了使用的灵活性。
deepdive介绍与安装
在实践知识图谱的过程中，我发现阿里巴巴旗下的神马搜索在构建知识图谱时使用了DeepDive进行关系抽取，并结合深度学习中的PCNN（Piecewise Convolutional Neural Networks）技术。
DeepDive在信息抽取领域表现出色，是构建知识库的强大工具。
它能够基于词性标注、句法分析等手段实现实体之间的关系抽取，适用于处理异构和海量数据。
### DeepDive的工作机制
DeepDive的工作机制涉及以下几个关键步骤：
1. **数据清洗**：对原始数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. **实体识别**：通过自然语言处理技术识别文本中的实体。
3. **实体关联**：建立实体之间的关系。
4. **输出满足指定关系的集合**：最终生成符合要求的关系集合。
具体来说，DeepDive的操作流程包括：
- **文章分句与分词标注**：将文章分成句子，并对每个句子进行分词和标注。
- **特征生成与组合**：提取并组合各种特征，如词性、句法结构等。
- **领域知识集成**：整合特定领域的背景知识，以提高关系抽取的准确性。
- **监督学习**：通过人工标注的样本生成正例和反例，训练模型。
- **推理机制**：使用因子图和Gibbs Sampling进行特征与知识的推理。
在使用DeepDive时，用户需要定义输入数据格式、距离监督规则、推理参数以及原始数据处理和特征提取的方式。
这些配置主要在`app.ddlog`文件中完成。
DeepDive可以分解为四个主要部分：特征抽取、领域知识集成、监督学习和知识推理。
涉及的概念包括实体、关系、提及（mention）和关系提及（relation mention）。
### 安装DeepDive
安装DeepDive的步骤如下：
1. **下载与解压**：执行命令下载`deepdive-v0.8-STABLE-Linux.tar.gz`，自动解压并复制到`local`目录。
2. **配置环境变量**：修改`~/.bash_profile`文件，使DeepDive命令可用。
3. **解决依赖问题**：处理curl错误和apt-get问题，确保系统环境配置正确。
4. **下载示例项目**：下载`spouse_example`例子，配置PostgreSQL URL，并解决数据库不存在的问题。
5. **处理中文支持**：由于DeepDive默认处理英文，需要下载中文模型。
具体步骤包括下载Stanford Chinese CoreNLP模型，放入指定路径，编译整个工程，并通过postman进行测试。
下载中文模型后，DeepDive才能对中文进行分词和标注处理。
### 实践案例
在完成简单的介绍和安装后，后续文章将通过具体的案例来展示如何使用DeepDive构建知识图谱。
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### 参考资源
参考资源包括但不限于：
- DeepDive官方文档
- 处理HTTPS URL时的cURL证书问题
- apt-cdrom相关问题及错误元数据和APT问题的解决方案
- 命令行方式登录PostgreSQL，创建用户和数据库并赋权
- Deepdive数据准备教程和使用教程
- Deepdive学习笔记及专题科普文章
- Deepdive构建知识库的介绍
- Deepdive中文处理指南及`deepdive-corenlp-server-url`
希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用DeepDive进行知识图谱的构建。
上述就是关于deepseek本地部署后需要联网吗_deepdive介绍与安装的全部内容了，希望能够有所帮助。
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APK静态分析工具androguard的部署使用和原理分析
今天突然主要到Google code上有个叫做androguard的工具，提供了一系列的Apk以及dex、odex、arsc等文件的分析处理功能。
很值得学习和分析。
androguard项目主页：http://code.google.com/p/androguard/ androguard是基于python的，将Apk文件中的dex文件，类，方法等都映射为python的对象，项目主页介绍了androgurad的特性，简单来说，androguard提供了apk文件的反向工程，恶意软件检测和威胁评估，还有程序行为可视化。
功能相当丰富，是分析apk的好帮手。
androguard的部署配置 androguard是基于python的，所以无论windows，linux还是mac os，只要能运行python的都可以运行androguard。
我的软件环境是Ubuntu12.04 64位、java 1.6、 python 2.7. androguard的安装可以参考Wiki，我基本按照这个步骤进行，有些地方是需要注意的。
1. 获得androguard。
我是从Downdload里直接下载的zip包，并没有采用hg工具clone，也没有使用pre-installed Virtual Machine。
将zip包放到工作目录下，解压缩。
2. 安装所需的python模块。
为了能够使用所有的功能，需要安装很多的python模块，例如androdd.py需要pydot来生成图片，androrisk.py需要pyfuzzy，akpiewer.py需要networkx。
这些模块有的可以直接apt-get install安装，有些找不到，可以直接百度搜索，然后下载zip包解压缩后执行python setup.py install来安装。
具体需要的模块请参考Wiki，安装不全的也可以在运行时根据错误提示再进行安装。
3.in elsim/elsign/formula/Makefile: add the appropriate include directory where to find muParser.h. For example:CFLAGS += -I/usr/include/muParser in elsim/elsign/libelsign/Makefile, add the appropriate include directory for muParser.h and python. Example:CFLAGS += -I/usr/include/muParser -I/usr/include/python2.7 4. 进入androguard目录，执行make。
至此，androguard的安装工作完成，androguard目录下的所有py文件都是一个工具，用-h查看帮助，例如： androguard的使用 上图中所有绿色的py文件都是可用的工具，下面我介绍说明常用到的几个。
androcsign.py: androcsign.py用于添加apk文件的签名信息到一个数据库文件中。
Androguard工具目录下的signatures/dbandroguard文件为收集的恶意软件信息数据库。
在开始使用androcsign.py前需要为apk文件编写一个sign文件，这个文件采用json格式保存。
前文提到次工具可以检测恶意程序，是因为有恶意程序的签名库，是signatures目录下的dbandroguard文件，此目录中的.sign文件为提供了json签名文件的范例，我看这个文件只能是手动去写了。
json范例：[ "SAMPLE":"apks/5aff5198c2fe5798bd7f1519dab0cd4ee737d5d2.apk" "BASE":"AndroidOS", "NAME":"Plankton", "SIGNATURE":[ "TYPE":"METHSIM", "CN":"Lcn/plankton/device/android/service/AndroidMDKService$SNChecker;", "MN":"isRegistered", "D":"()Z" "BF":"0"] SAMPLE指定需要添加信息的apk文件。
BASE指定文件运行的系统，目前固定为AndroidOS。
NAME是该签名的名字。
SIGNATURE为具体的签名规则，其中TYPE用来指定签名的类型，METHSIM表示的是方法的签名，此外还有CLASSSIM表示为类签名；CN用来指定方法所在的类；MN指定了方法名；D指定了方法的签名信息。
BF用来指定签名的检测规则，可以同时满足1条或多条，例如，使用SIGNATURE定义了3条签名规则，当软件的代码同时满足规则1或规则2且满足规则3时说明样本符合检测条件，那么BF可定义为“"BF" : "(0 or 1) and 2"”。
在Androguard目录下新建一个apks目录，将apk复制进去，然后将plankton.test.sign文件复制到Androguard的signatures目录下，在终端提示符下执行下面的命令：./androcsign.py -i signatures/plank.test.sign -o signatures/dbandroguard即可将签名信息添加进数据库。
-l选项可以将数据库中的信息展示出来 androgexf.py androdd.py用来生成apk文件中每个类的方法的调用流程图。
可以选择生成.dot格式的，另外还可以在PNG和JPG中的一种，其中DOT是一种图形描述语言，使用次方法要注意的一点是Wiki上提示的选择图形格式时“-f PNG”使用的大写字母，实际运行时发现会报错。
如下图： 可见选择png还是jpg会和write拼成一个函数，而这个函数是小写的，所以必须用下写的参数才行。
这个功能可以在-o指定的目录下生成控制流图，从目录结构可以看出对每个类的每个方法会创建一张图，图样如下所示： androgexf.py androgexf.py用来生成APK的GEXF格式的图形文件。
该文件可以使用Gephi查看。
Gephi软件可以改变图形的布局，显示和隐藏Label，调节图形线条粗细和字体大小，也可以选择只查看数据，更多功能留给读者自行发现。
androxgmml.py androxgmml.py用来生成apk/jar/class/dex文件的控制流程及功能调用图，输出格式为xgmml。
此格式的图可以使用Cytoscape软件打开查看。
androapkinfo.py androapkinfo.py用来查看apk文件的信息。
该工具会输入apk文件的包、资源、权限、组件、方法等信息，输出的内容比较详细。
androdiff.py androdiff.py用来比较两个apk文件的差异。
-i选项后接两个文件作为参数。
前几天参加的第十二届软件与应用学术会议上，北大的一篇检测Repackage应用的文章分为两个步骤，首先检测应用和官方应用是否相似，然后看签名是否相同，他们检测相似性是用两个应用的变量和每个变量出现次数的矩阵来比较的，我想这个diff工具也可以提供一些参考，还有androsim.py，这个就是计算两个APK的相似度。
androrisk.py 检测应用程序的风险，使用比较简单，输出如下：root@shuai-Inspiron-One-2320:~/DevTools/androguard-1.9# ./androrisk.py -d ../ApkForTest/../ApkForTest/8f7bf37face686ac456c21dc1dad132f077ce626.apk RedFlags DEX {‘NATIVE‘: 1, ‘DYNAMIC‘: 0, ‘CRYPTO‘: 0, ‘REFLECTION‘: 0} APK {‘DEX‘: 0, ‘EXECUTABLE‘: 0, ‘ZIP‘: 0, ‘SHELL_SCRIPT‘: 0, ‘APK‘: 0, ‘SHARED LIBRARIES‘: 0} PERM {‘PRIVACY‘: 6, ‘NORMAL‘: 2, ‘MONEY‘: 0, ‘INTERNET‘: 2, ‘SMS‘: 0, ‘DANGEROUS‘: 10, ‘SIGNATUREORSYSTEM‘: 0, ‘CALL‘: 0, ‘SIGNATURE‘: 0, ‘GPS‘: 0} FuzzyRisk VALUE 50.0../ApkForTest/5aff5198c2fe5798bd7f1519dab0cd4ee737d5d2.apk RedFlags DEX {‘NATIVE‘: 0, ‘DYNAMIC‘: 1, ‘CRYPTO‘: 0, ‘REFLECTION‘: 1} APK {‘DEX‘: 0, ‘EXECUTABLE‘: 0, ‘ZIP‘: 0, ‘SHELL_SCRIPT‘: 0, ‘APK‘: 0, ‘SHARED LIBRARIES‘: 0} PERM {‘PRIVACY‘: 3, ‘NORMAL‘: 1, ‘MONEY‘: 0, ‘INTERNET‘: 1, ‘SMS‘: 0, ‘DANGEROUS‘: 8, ‘SIGNATUREORSYSTEM‘: 0, ‘CALL‘: 0, ‘SIGNATURE‘: 0, ‘GPS‘: 0} FuzzyRisk VALUE 86.6666666667 androlyze.py androlyze.py与其它的py文件不同，它不是单一功能的脚本，而是一个强大的静态分析工具，它提供的一个独立的Shell环境来辅助分析人员执行分析工作。
在终端提示符下执行“./androlyze.py -s”会进入androlyze 的Shell交互环境，分析人员可以在其中执行不同的命令，来满足不同情况下的分析需求。
androlyze.py通过访问对象的字段与方法的方式来提供反馈结果，分析过程中可能会用到3个对象：apk文件对象、dex文件对象、分析结果对象。
这3个对象是通过androlyze.py的Shell环境（以下简称Shell环境）来获取的。
在Shell环境下执行以下命令： 也可以用一条命令：a, d, dx = AnalyzeAPK("./crackme0502.apk", decompiler="dad") 其他的几个命令就不再一一说明了，尝试几次就都会了。
androguard实现原理分析 静态分析的目标无非是如下几点，APK文件列表，Manifest文件，dex文件，二进制文件，资源文件，权限，四大组件，敏感API，尤其是LoadLibrary，dexClassLoader，Reflection等。
androguard第一步是对APK，dex以及class等类型的文件反向工程。
实际上我没有找到到底是哪里调用的，还在挖掘中.. 整个androguard项目结构中看，第一曾目录下的所有py文件都是可以直接使用的工具，这些工具所调用的基础功能实现在androguard目录下，主要在core下，其他目录主要是测试、示例和支持的功能。
考虑APK的结构，可以看作一种层级结构，APK中含有各种文件，dex文件中包含多个类，每个类有包含多个方法，这样从上往下是一种树状结构，每一层都可以用一个类来表示。
其中androgen.py中的Androguard是顶层的对象，在analysis.py中进行大量的处理，最终可以方便的从一个APK对象找到其下的类，再找到所有的方法，通过方法也可以找到它所属的类，使得一个APK文件和一个相关联系的类系统对应起来。
有了APK文件所有可以读取到的信息，剩下的工作就相对容易一些。
要获得程序的权限，只需要调用接口将已经保存好的权限信息输出。
想检测APK是否有调用本地方法，动态加载和反射的动作，只需要检查方法里是否有LoadLibrary，dexClassLoader，Reflection这些。
生成调用的图的部分还没完全看懂，初步的浏览代码看到扫描反编译后方法里的语句，如果有调用其他方法，则被调用的方法就看作原方法的孩子，就会有一条边相连，其中androdd.py、androgexf.py和androxgmml.py生成的图也不尽相同，主要是结点选择和边选择的层次粒度不想通，例如androdd.py将方法作为一个单元，考虑其中语句的控制流，比如invoke和if之类的语句对程序流程造成的影响，而androgexf.py将APK看作一个整体，将方法之间的调用关系看作边，androxgmml.py没有太多关注，好像粒度细到每条dalvik指令，因此结点数也相当的多。
风险评估的功能从输出就可以看出些端倪，风险值的计算在risk.py文件中，评估的依据是权限、API和文件，为权限本身的dangerous, signatureOrSystem, signature和normal四种类型分配不同的威胁值，同时将权限映射为资费，联网，短信，电话，隐私相关的几种类型，分配不同的威胁值，对部分API以及二进制文件，共享库文件等做类似处理，最后整合计算出威胁值。
我认为这种方法是静态检测中的常用方法，但实际效果上看有静态检测本身的局限性，会有比较大的误差。
总结： 总得来说，我觉得androguard是一款不错的静态分析工具，几乎覆盖了所有静态分析的基础工作，可以方便的获取静态分析需要的信息，这受益于将APK文件转换为python的设计思想。
另外将反向工程的部分信息可视化也对应用分析带来很大的帮助，恶意程序检测和风险分析也是锦上添花的一笔。
此工具中，保存恶意方法的签名信息是一个很好的思路，很多时候一段恶意代码重打包添加进不同的应用程序中，此时如果保存方法的签名信息并据此检测目标程序，会将所有包含了这段方法的代码检测出来，还能检测出未来出现的添加此段代码的恶意程序，如果用程序签名的话就必须保存所有被添加恶意代码的程序，而且对未来出现的程序没有抵抗力，这点给了我启发。
androguard还不够完善的地方是安装过程有些复杂，花费时间略长，这也和我不太熟悉python有关，另外程序有些地方还有bug。
但是瑕不掩瑜，如果能熟练运用，可以在APK分析中更得心应手。
APK,静态,分析,工具,androguard,的,部署,使
苹果deepseek哪个是正版
苹果deepseek哪个是正版要在苹果设备上获取正版的DeepSeek应用，请确保通过App Store官方渠道下载安装。
以下是详细的步骤，以确保您获得最佳的使用体验和官方支持：首先，打开您的苹果设备上的App Store应用。
在搜索栏中输入“DeepSeek”，然后点击搜索按钮。
在搜索结果中，找到由“Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.”开发的应用。
确认无误后，点击“获取”或“安装”按钮进行下载。
通过官方渠道下载和安装DeepSeek应用非常重要。
这不仅能够确保您享受到完整且安全的应用体验，还能获得及时的更新和优质的用户支持。
非官方渠道下载的应用可能存在潜在的安全风险或功能限制，因此请务必避免从这些渠道获取DeepSeek应用。
官方渠道的应用经过严格的审核流程，确保了其完整性和安全性。
这样可以为您提供更加稳定和可靠的使用体验。
希望以上信息对您有所帮助，祝您使用愉快！deepseek哪个app是真的为了确保用户下载到真正的DeepSeek官方正版APP，我们建议您注意以下几点：首先，真正的DeepSeek APP的开发者信息应为“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”。
这是识别官方应用的关键。
此外，官方正版APP的大小约为9MB，并且不包含任何广告和付费项目（API除外）。
为了避免下载到假冒的APP，建议用户直接从DeepSeek官方网站或官方应用商店下载。
在下载前，请仔细核对APP的图标、名称、开发者信息等，以确保下载的是官方正版APP。
DeepSeek的官方账户仅在公众号、小红书和X（原推特）上开通，其他平台上的账户可能为仿冒。
因此，在关注或使用这些平台上的DeepSeek账户时，请务必确认其真实性。
最后，提醒用户在使用任何APP时都要注意保护个人隐私和信息安全，避免在不明来源的APP中输入敏感信息。
通过以上措施，您可以更安全地享受DeepSeek提供的服务。
综上所述，遵循上述建议可以帮助您有效识别并下载真正的DeepSeek官方正版APP，确保您的使用体验和信息安全。
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