import、Code Review、反复调试，这些你觉得麻烦的小事，现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈，探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文详解如何通过Ollama工具，仅用2条命令即可在本地部署DeepSeek-R1模型，省去云服务费用，适合开发者及企业用户快速实现AI模型私有化部署。
本文为开发者提供非英伟达显卡环境下DeepSeek的完整部署方案，涵盖环境配置、安装优化、API集成及性能调优，特别针对AMD/Intel显卡用户设计，解决硬件兼容性痛点。
本文详述了使用4张2080Ti 22G显卡部署DeepSeek 671b满血版Q4大模型的实战过程，涵盖硬件选型、环境配置、模型优化、训练推理及性能调优等关键环节，为开发者提供实战参考。
本文深入探讨了ATI显卡BIOS在DOS环境下的应用，对比了ATI与Nvidia显卡的技术特性，为开发者及企业用户提供了实用的技术指南。
本文详细解析Windows环境下Ollama与Deepseek-r1模型的本地部署流程，涵盖环境配置、依赖安装、模型加载及API调用全流程，提供分步操作指南与故障排查方案，助力开发者快速实现本地化AI推理服务。
本文详细介绍如何快速构建实时人脸情绪识别与动作单元检测系统Marco-expression-Detection，从技术选型、开发流程到性能优化，为开发者提供一站式指南，助力高效完成毕业设计。
本文针对本地部署DeepSeek大模型的需求，从硬件架构、核心组件选型、预算优化及扩展性设计等维度，提供了一套科学、可落地的电脑配置方案，帮助开发者平衡性能与成本。
本文提供在无显卡的Windows环境中部署DeepSeek的完整教程，涵盖环境配置、模型选择、优化技巧及常见问题解决方案，帮助开发者低成本体验AI能力。
本文深入探讨不同GPU在本地运行DeepSeek-R1模型的效率差异，从硬件架构、显存容量、计算能力等维度分析性能表现，并提供优化建议。
本文深入探讨基于Python与深度学习的多模态人脸情绪识别技术，涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及多模态融合策略，为开发者提供从理论到实践的完整指南。
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