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
本文深度解析DeepSeek大模型对电脑硬件的性能需求，从CPU、GPU、内存到存储系统，提供不同场景下的配置建议与优化方案，助力开发者高效部署AI模型。
本文深入剖析人脸识别算法技术发展脉络，从早期几何特征法到现代深度学习，全面梳理技术演进，为开发者与企业用户提供技术选型与优化方向。
本文深入探讨基于人脸识别的智能门锁系统，从技术原理、安全性、应用场景及发展趋势多维度解析，为开发者与企业提供实用指南。
本文将手把手指导开发者在GpuGeek平台搭建专属大模型，涵盖环境配置、模型选择、训练优化全流程，帮助读者摆脱对第三方服务的依赖，实现AI能力的自主掌控。
针对开发者普遍遇到的DeepSeek本地部署卡顿问题，本文揭示Ollama方案的三大局限，提供基于云服务的标准化部署方案，涵盖GPU资源优化、API调用优化及成本控制策略。
本文对比ToDesk云电脑、顺网云、海马云三大平台部署DeepSeek AI助手的操作效率、性能表现与成本差异，提供分步指南与实测数据，帮助开发者10分钟内完成专属AI助手搭建。
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本文为开发者提供无服务器/显卡环境下使用DeepSeek的两种解决方案：通过轻量化模型实现本地部署，以及利用API接口调用满血版服务，涵盖技术原理、工具选择与实操步骤。
本文深入探讨DeepSeek模型训练所需的GPU数量，从模型架构、训练数据规模、分布式训练策略、硬件性能与成本优化四个维度展开分析，揭示其GPU资源使用的核心逻辑与实际考量。
本文详细介绍从零开始部署DeepSeek模型到本地环境，并实现本地API调用的完整流程，涵盖环境配置、模型下载、启动服务及API调用示例。
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