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
本文详细介绍如何使用Android原生Camera2 API与FaceDetector实现高效人脸跟踪，涵盖Camera2配置、人脸检测集成及性能优化技巧，适合开发者快速上手。
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本文详细解析本地部署DeepSeek满血版所需的硬件配置清单，从GPU算力、CPU核心数、内存带宽到存储方案，提供分场景的配置建议，助力开发者与企业实现高效AI推理。
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本文详细阐述如何使用LLaMA-Factory框架训练DeepSeek大模型并完成本地部署，涵盖环境配置、数据准备、模型微调、性能优化及部署方案，为开发者提供全流程技术指南。
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本文深度解析ModelX大模型在本地化部署中的成本优势，对比DeepSeek架构差异，揭示其如何通过模型压缩、硬件适配优化等技术实现成本降低，为中小企业提供高性价比AI落地方案。
清华大学推出104页《DeepSeek：从入门到精通》教程，无套路直接下载，覆盖理论、实践与进阶技巧，适合开发者与企业用户快速掌握AI开发核心能力。
本文深入探讨FaceTrack_ncnn_HyperFT框架，该框架结合MTCNN人脸检测、o网络跟踪及光流跟踪技术，实现高效多目标人脸跟踪，单目标跟踪仅需0.5ms，为实时应用提供强大支持。
本文详细阐述如何在WPS办公套件中集成DeepSeek等AI大模型，从技术架构设计、API对接、插件开发到功能优化，提供全流程技术指导。通过实际案例与代码示例，帮助开发者及企业用户实现AI能力与办公软件的深度融合，提升办公效率。
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