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
本文全面解析DeepSeek各版本的核心特性、技术差异及适用场景,结合性能对比、成本分析和行业案例,为开发者与企业用户提供选型决策框架。
本文深度解析DeepSeek V2中多头潜在注意力机制(MLA)的核心创新,通过改进传统MHA结构实现KV缓存压缩与推理加速,并探讨其对任意大语言模型(LLM)的适配潜力。
本文深度解析DeepSeek-R1本地部署方案,涵盖671B满血版及蒸馏版模型部署流程,支持联网检索与本地知识库问答功能,提供硬件配置、环境搭建、性能优化等全流程技术指导。
本文深度解析DeepSeek V2中多头潜在注意力(MLA)机制的创新设计,揭示其如何通过改进传统MHA架构实现KV缓存压缩与推理速度提升,并提供跨LLM模型的适配方案与实操建议。
本文详细解析如何通过DeepSeek大模型与VSCode编辑器及Cline插件的协同,实现代码的智能生成与高效开发,为开发者提供从环境配置到实战应用的完整方案。
本文详细解析在WPS、Word/Excel中直接调用DeepSeek功能的三种技术路径,涵盖API集成、插件开发及VBA自动化方案,提供完整的代码实现与异常处理机制。
本文详细阐述在本地计算机部署DeepSeek-R1大模型的完整流程,涵盖硬件配置、环境搭建、模型下载与优化、推理服务部署及性能调优等关键环节,助力开发者实现本地化AI应用。
本文深度解析DeepSeek如何引爆AI圈,从技术架构、训练优化到行业应用与挑战,全面剖析深度学习大模型的核心要素与发展趋势。
DeepSeek-R1正式发布,性能对标OpenAI o1,以全栈开源生态和MIT协议降低AI应用门槛,通过深度API整合为企业提供高性价比推理解决方案。
本文详细介绍如何在优云智算平台部署DeepSeek框架进行深度学习,涵盖环境配置、模型训练、优化及部署全流程,提供可复用的代码示例与实操建议,助力开发者高效利用平台资源。