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
本文详细介绍如何构建一个无限制、可联网且支持本地知识库的私有DeepSeek系统，涵盖架构设计、技术选型、部署实施及优化策略，助力开发者实现AI模型私有化与定制化。
清华大学发布104页《DeepSeek：从入门到精通》教程，无套路直接下载，覆盖从基础理论到实战部署的全流程，助力开发者与企业用户快速掌握AI开发核心技能。
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本文从技术架构、性能表现、应用场景及开发者实操角度，全面解析DeepSeek的技术实力与实用性，通过代码示例与实测数据验证其是否名副其实，为开发者与企业提供选型决策参考。
本文全面解析人脸检测技术，涵盖其基本原理、主流算法、实现步骤及典型应用场景，为开发者提供从理论到实践的详细指导。
本文详细介绍在NVIDIA RTX 4090 24G显存环境下部署DeepSeek-R1-14B/32B模型的完整流程，包含硬件配置优化、代码实现及性能调优策略。
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本文详细记录了在8卡H20服务器上，利用vLLM框架部署满血版DeepSeek模型的全过程。从硬件选型与配置、软件环境搭建到模型优化与性能调优，每一步都进行了深入剖析，旨在为企业用户提供一套可复制、可扩展的AI大模型部署方案。
本文通过硬件适配、模型优化、部署调试三步策略，系统阐述如何在手机端实现Deepseek-R1模型的离线运行，涵盖技术原理、工具链配置及性能优化方案。
本文深入对比DeepSeek-R1与DeepSeek-V3的架构设计、性能优化、应用场景及开发实践，帮助开发者根据需求选择最优方案。
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