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本文以通俗语言解析DeepSeek蒸馏技术的核心原理，结合模型压缩需求与实际应用场景，阐述其如何通过知识迁移实现高效轻量化部署，并提供代码示例与优化建议。
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本文详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek R1模型（蒸馏版），涵盖硬件需求、软件依赖、模型下载与转换、推理服务搭建及性能优化等关键步骤，为开发者提供可复现的完整方案。
本文为OpenCV初学者精选了五个趣味项目，涵盖人脸识别、物体追踪、手势控制等场景，通过分步教学和代码示例帮助快速掌握计算机视觉核心技能。
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本文从前端开发者的视角出发，系统梳理DNS的核心概念、解析流程及优化策略，结合实际场景解析域名系统如何影响网页加载性能，并提供可落地的调试与优化方案。
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本文详细记录了将DeepSeek-R1推理能力通过知识蒸馏迁移至Qwen2的全过程，从模型选择、蒸馏策略设计到实验验证，揭示了跨模型知识迁移的技术要点与性能提升效果。
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