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
本文深入探讨CUDA OOM（显存不足）问题的根源，从模型设计、数据加载到硬件配置，全面分析显存占用的关键因素，并提供分步解决方案，助力开发者高效解决训练中断问题。
本文为零基础开发者提供DeepSeek-R1模型训练与推理的显存需求解析，涵盖显存计算原理、优化策略及实操建议，助力高效部署AI模型。
本文为新手提供DeepSeek本地部署的完整指南，涵盖环境准备、安装配置、验证测试等全流程，附带详细操作步骤和常见问题解决方案。
本文详解基于飞桨PaddleNLP 3.0框架的DeepSeek-R1蒸馏大模型本地化部署全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务封装等核心环节，提供可复用的技术方案与性能调优策略。
本文深度解析DeepSeek-R1本地部署方案，通过容器化架构实现99.99%可用性，结合语音功能扩展应用场景。提供从硬件选型到运维监控的全流程指导，帮助企业构建自主可控的AI服务。
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本文深入探讨如何在Lua环境中集成OpenCV实现人脸识别功能，从技术原理、环境配置到代码实现提供全流程指导，帮助开发者快速构建轻量级人脸识别应用。
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Deepseek v3正式开源，其轻量化设计（仅需700G存储空间）让本地部署成为可能，为开发者与企业带来高效、低成本的AI解决方案。本文深入解析技术特性、部署优势及实践指南。
本文系统梳理DeepSeek R1的技术架构、学习路径与实战方法，结合代码示例与行业应用场景，为开发者提供从入门到精通的完整指南。
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