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
本文深入探讨Cline与DeepSeek这对AI程序员组合的技术优势与经济价值，从代码生成、调试优化到多语言支持，解析其如何以低成本实现高效开发，为中小团队提供可落地的技术方案。
清华大学推出的《DeepSeek：从入门到精通》104页教程，覆盖从基础理论到工程实践的全流程，无套路直接下载，助力开发者快速掌握深度搜索技术。
清华大学发布的《DeepSeek如何赋能职场应用》第二版教程已开放无套路下载，聚焦AI工具与职场场景的深度融合，提供从技术原理到实践落地的全流程指导，助力开发者与企业用户快速掌握智能化转型方法。
本文详细解析如何在NVIDIA RTX 4090 24G显存环境下部署DeepSeek-R1-14B/32B模型，包含环境配置、模型量化、推理优化等关键步骤，提供完整代码示例和性能调优建议。
本文深入对比DeepSeek-R1与V3的幻觉问题，揭示R1在生成任务中更易产生事实性错误的根源，并提出优化方案。
本文深入探讨PyTorch模型参数统计的多种方法，包括基础统计、可视化分析及性能优化技巧，助力开发者高效管理模型参数。
本文详细解析了模型权重参数更改的全流程，包括参数定义、重要性、调整场景、工具与方法，以及实践建议，旨在为开发者提供实用的指导。
本文围绕"修改模型参数名"展开，系统阐述参数命名规范、修改场景、技术实现与风险控制，提供可落地的优化方案，助力开发者提升模型可维护性与协作效率。
DeepSeek V3.1版本发布，带来多模态交互、分布式训练优化等核心升级，开发者可通过API快速集成，企业用户可提升AI应用效率与稳定性。
本文全面解析XGBoost回归模型的核心参数，涵盖通用参数、提升器参数及任务特定参数，结合数学原理与实战经验，提供系统化的调参策略和代码示例，助力数据科学家优化模型性能。
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