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
本文聚焦低价大模型DeepSeek的实用技巧，从参数调优、数据压缩到场景适配，提供可落地的降本增效方案，助力开发者在有限预算下实现AI应用的高效开发。
本文探讨人类如何通过DeepSeek等大模型实现认知升级，提出结构化知识萃取、多模态思维迁移、动态优化反馈三大学习范式，结合代码示例与行业案例，为开发者提供可落地的能力提升路径。
本文聚焦深度学习模型压缩方法，从参数剪枝、量化、知识蒸馏、低秩分解及紧凑模型设计五个维度展开，探讨如何通过技术手段降低模型复杂度，提升部署效率，为开发者提供实用指南。
本文详细介绍如何通过Ollama框架在本地环境部署DeepSeek大模型，涵盖环境配置、模型加载、优化调参及生产级部署方案，帮助开发者快速构建高效AI推理服务。
本文系统梳理模型转换、压缩与加速领域的核心工具链，涵盖ONNX/TensorRT等转换工具、量化/剪枝压缩技术及TVM/OpenVINO等加速框架，提供技术选型建议与实操案例。
本文系统梳理深度学习模型全流程优化工具，涵盖模型转换、量化压缩、架构优化及硬件加速四大方向，提供工具特性对比、技术原理分析及实战建议，助力开发者实现模型高效部署。
本文从技术架构、应用场景、性能表现等维度全面对比ChatGLM、DeepSeek、Qwen、Llama四大主流AI模型，提供企业级选型建议及代码示例。
压缩感知理论通过少量采样重构信号，结合Python实现可高效处理图像、音频等数据。本文详解核心算法、库工具及实战案例，助力开发者快速掌握压缩感知模型的开发与应用。
本文深度解析DeepSeek-R1大模型的核心架构、技术突破及行业应用，通过技术原理拆解与实战案例分析，为开发者与企业用户提供从模型优化到落地部署的全流程指南。
本文详细探讨Java环境下机器学习模型压缩的核心技术与实践方案，从量化压缩、剪枝优化到模型转换工具链，提供可落地的优化策略与代码示例，助力开发者提升模型部署效率。
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