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
本文围绕Python多人脸识别技术展开，系统阐述了从环境搭建到多目标检测的核心方法，结合OpenCV与Dlib库的实战案例，解析人脸对齐、特征提取及匹配的关键步骤，并针对实时性、遮挡等挑战提出优化方案，为开发者提供完整的实现路径。
本文详细解析DeepSeek-R1模型本地部署全流程，涵盖环境准备、模型下载、推理服务搭建及性能优化等关键步骤，提供可落地的技术方案与故障排查指南。
本文详细记录DeepSeek大模型本地部署的全过程，涵盖硬件选型、环境配置、模型加载、性能优化等关键环节，提供可复用的技术方案与避坑指南，助力开发者与企业高效实现AI能力私有化部署。
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本文深度解析DeepSeek模型各版本的核心差异，从架构、性能到适用场景展开对比，帮助开发者与企业在技术选型中做出最优决策。
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在AI开发成本高企的当下，deepseek-r1 671B参数满血模型通过完全免费开放策略，为开发者与企业提供零成本获取顶级算力的解决方案。本文深度解析该模型的技术架构、性能优势及使用场景，结合真实开发案例与代码示例，指导用户高效利用这一革命性资源。
告别本地部署的繁琐与低效！本文揭秘如何通过云端方案5分钟部署满血版DeepSeek-R1，支持手机端使用，附详细操作步骤与避坑指南，打工人必备！
本文深入解析DeepSeek模型不同规模下的硬件配置需求，提供从7B到175B参数模型的显存、内存、算力需求对照表，并给出分布式训练的优化方案。通过实际案例说明如何根据业务场景选择最优配置，降低AI部署成本。
本文聚焦DeepSeek大模型实战训练营，系统解析其技术架构、开发流程与行业应用，通过代码示例与场景化案例，为开发者提供从基础环境搭建到模型优化部署的全流程指导。
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