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
清华大学推出104页《DeepSeek:从入门到精通》教程,无套路直接下载,系统讲解深度学习框架原理、代码实现与工程优化,适合开发者及企业用户。
本文全面解析Deepseek技术框架,从核心架构、应用场景到开发实践,为开发者与企业用户提供系统性知识图谱,结合代码示例与行业案例,助力技术落地与业务创新。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署方案,涵盖671B满血版与蒸馏版部署方法,支持联网与本地知识库问答功能,提供硬件配置、代码示例及优化建议。
本文详细解析如何在消费级硬件上本地部署DeepSeek-R1 671B完整版MoE大模型,涵盖硬件配置、软件环境、模型优化、部署流程及性能调优等关键环节,为开发者提供一站式技术指南。
本文详细解析DeepSeek R1蒸馏版模型从环境配置到服务部署的全流程,涵盖硬件选型、框架安装、模型转换、推理优化及API封装等关键环节,提供可复用的代码示例与故障排查方案。
清华大学推出104页《DeepSeek:从入门到精通》教程,涵盖基础操作、模型优化、实战案例及行业应用,无套路直接下载,助力开发者快速掌握AI开发核心技能。
本文详细介绍如何通过Ollama、Docker和OpenWebUI在本地部署DeepSeek R1模型,覆盖环境准备、容器化配置、界面集成及性能优化全流程,适合开发者与企业用户快速实现私有化AI部署。
本文深度剖析本地化部署DeepSeek的五大核心痛点,涵盖硬件选型、环境配置、性能调优等关键环节,提供可落地的解决方案与工具推荐,帮助开发者规避技术陷阱,提升部署效率。
放弃复杂本地部署,5分钟通过云端API快速调用满血版DeepSeek-R1模型,支持手机端访问,提供详细操作步骤与代码示例,助力打工人高效工作。
香港科技大学2023年提出PHNet模型,通过将MLP(多层感知机)与CNN(卷积神经网络)巧妙结合,在医学图像分割领域实现精度与效率的双重提升,为临床诊断提供新工具。