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
本文深度解析深度学习模型压缩方法，涵盖参数剪枝、量化、知识蒸馏等关键技术，结合实际案例与代码示例，为开发者提供可操作的模型优化指南。
本文详细介绍如何在IntelliJ IDEA中集成DeepSeek本地模型配置插件，涵盖环境准备、插件安装、配置步骤及常见问题解决，帮助开发者高效利用本地模型提升开发效率。
本文详细解析模型压缩中的剪枝算法，从基本原理到实践方法，帮助开发者理解并应用剪枝技术优化模型性能。
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本文系统梳理深度学习模型压缩的核心方法，涵盖参数剪枝、量化、知识蒸馏及低秩分解四大技术方向，结合代码示例与工业场景分析，为开发者提供可落地的模型轻量化解决方案。
本文聚焦DeepSeek大模型微调的理论基础与实践框架，从数据准备、参数选择到训练策略，系统梳理微调全流程的核心逻辑，为开发者提供可复用的方法论与避坑指南。
本文深入探讨Java环境下人脸识别技术的实现路径，重点解析主流API的集成方法、核心功能实现及性能优化策略，为开发者提供全流程技术指导。
本文详解如何通过DeepSeek与PageAssist的组合实现本地大模型的高效联网，涵盖技术架构、实施步骤、优化策略及典型应用场景，为开发者提供从理论到落地的完整指南。
本文深入探讨模型压缩后部署至ncnn框架的完整流程，涵盖量化、剪枝、知识蒸馏等压缩技术，结合ncnn特性优化模型结构，通过代码示例与性能对比，为开发者提供端侧AI部署的高效解决方案。
广州、深圳率先引入DeepSeek大模型技术，通过智能问答、数据分析和自动化流程重构政务服务，实现从"被动响应"到"主动治理"的转型，为智慧城市建设提供可复制的技术路径。
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