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
本文探讨云电脑接入DeepSeek后,ToDesk云电脑、海马云、顺网云在AI算力调度、场景适配及技术融合中的创新实践,分析其如何突破传统云服务边界,为开发者与企业用户提供高效、灵活的AI解决方案。
本文详细介绍LM Studio本地部署DeepSeek及其他AI模型的全流程,涵盖硬件要求、软件安装、模型加载与优化等关键步骤,为开发者提供可落地的技术方案。
本文详解如何利用满血版DeepSeek R1模型在5分钟内完成本地AI知识库搭建,涵盖环境配置、模型部署、知识库构建全流程,提供分步操作指南与性能优化技巧。
本文深度解析DeepSeek平台核心技术架构与实战应用场景,从模型调优到行业解决方案提供系统性指导,助力开发者与企业用户快速构建AI能力体系。
本文围绕如何评估DeepSeek模型在实际项目中的性能展开,从准确性、效率、可扩展性、鲁棒性、成本效益、业务适配性及长期维护性七个维度进行详细分析,为开发者及企业用户提供全面、可操作的评估框架。
本文深入解析DeepSeek大模型运行所需的电脑性能配置,涵盖硬件选型、软件优化及实际测试方法,为开发者与企业用户提供科学配置指南。
清华大学发布的104页DeepSeek使用手册,系统化解析模型架构、应用场景与开发实践,附赠PPT与代码示例,助力开发者高效掌握AI开发核心技能。
本文深入探讨DeepSeek大模型在数据处理、模型训练与部署全流程中的优化策略,涵盖数据清洗、特征工程、分布式训练、模型压缩及部署架构设计等关键环节,为开发者提供可落地的增效方案。
本文详细解析在本地计算机部署DeepSeek-R1大模型的完整流程,涵盖硬件选型、环境配置、模型转换、推理优化等关键环节,提供可落地的技术方案与避坑指南。
本文全面解析DeepSeek R1与V3模型的核心差异,涵盖架构设计、训练策略、性能指标及适用场景,为开发者提供技术选型与优化实践指南。