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
本文深入解析如何使用PyTorch从零开始构建DeepSeek R1模型,涵盖其独特的混合注意力架构设计与分阶段训练策略,提供完整的代码实现与工程优化技巧。
本文聚焦DeepSeek技术在企业级应用中的实践路径,通过架构设计、性能优化、场景落地三大维度,结合真实案例与代码示例,系统阐述如何实现AI技术的高效转化与价值创造。
本文深入探讨DeepSeek智能编程的核心技术、应用场景及实践价值,解析其如何通过AI技术重构传统开发流程,并为开发者提供从基础功能到高级应用的实操指南。
本文深入探讨DeepSeek模型量化的核心方法与实施策略,涵盖量化原理、技术实现及优化方向,为开发者提供可落地的模型压缩方案。
本文详解如何通过七个关键步骤训练出具备DeepSeek级推理能力的AI模型,涵盖数据准备、架构设计、训练优化等核心技术环节,提供可落地的实现路径与代码示例。
本文详细介绍了如何在VSCode中整合DeepSeek大模型,通过插件化集成、智能代码补全、自然语言交互、自动化测试与调试等功能,提升开发效率与代码质量。同时,提供了从安装配置到高级应用的实践指南,助力开发者快速上手。
本文详述本地部署DeepSeek大语言模型的全流程,涵盖硬件选型、环境配置、模型加载及性能调优等核心环节,提供分步操作指南与常见问题解决方案。
本文深度解析"Deepseek喂饭指令"的技术内涵与应用价值,从指令设计原理、开发场景适配到企业级实践案例,为开发者提供系统化的效率提升方案。通过代码示例与架构图解,揭示如何通过精准指令设计实现AI开发流程的标准化与自动化。
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DeepSeek开源周通过开放核心代码与工具链,推动AI技术普惠化,为开发者提供低门槛创新平台,加速行业生态协同发展。