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
本文详细解析如何通过DeepSeek私有化部署、IDEA开发环境、Dify AI应用框架与微信生态的整合，实现一个企业级AI助手的完整搭建流程。包含技术选型依据、环境配置步骤、接口对接方法及问题排查技巧，适合开发者与企业IT团队参考。
本文详解如何通过Ollama部署本地大模型DeepSeek-R1，搭配Open-WebUI交互界面，并利用RagFlow构建私有知识库，实现安全可控的AI应用开发。
PerfXLM推理框架全面兼容DeepSeek全系列模型，通过动态批处理、混合精度计算等技术创新，实现推理吞吐量提升3倍，延迟降低40%，为AI应用提供高性能、低成本的推理解决方案。
本文详细介绍如何通过Ollama、Docker与OpenWebUI实现DeepSeek R1模型的本地化部署，涵盖环境配置、容器化部署、前端交互等全流程，提供可复用的技术方案与故障排查指南。
本文详细拆解DeepSeek-VL从实验室原型到工业级落地的工程化路径，涵盖数据闭环构建、模型架构优化、硬件协同设计三大核心模块，提供可复用的多模态系统开发方法论。
本文通过拆解Deepseek大模型推理算法的核心机制，揭示其设计哲学中的简洁性。从数学原理到工程实现，系统阐述注意力计算、稀疏激活、量化优化等关键环节的简化策略，并附Python代码示例说明核心逻辑。
清华大学DeepSeek教程第二版《deepseek如何赋能职场应用》已发布，无套路直接下载。教程聚焦AI工具与职场场景深度结合，提供可落地的技术方案与案例解析，助力开发者与企业用户快速掌握AI赋能方法。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署的硬件配置、软件环境、网络要求及优化策略，帮助开发者与企业用户高效完成部署，避免性能瓶颈。
本文聚焦DeepSeek推理框架的优化策略，从模型量化、硬件适配、并行计算等维度提出系统性解决方案，结合实际案例与代码示例，帮助开发者实现推理速度提升30%-60%、硬件成本降低40%以上的目标。
本文详细解析DeepSeek 2.5本地部署的全流程，涵盖硬件选型、环境配置、模型加载及性能调优，提供可落地的技术方案与避坑指南。
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