哇!DeepSeek-V3又更新了!代码数学飙升剑指GPT-5,一台Mac可跑

DeepSeek V3与R1双引擎实战指南:工作流提效与认知升级 DeepSeek作为国产大模型代表,正重塑普通人处理信息、构建知识和产出成果的基础能力。其核心价值不在于替代人类思考,而在于突破人类在模式匹配、长文本分析与确定性推理上的生理瓶颈。V3凭借128K上下文与中文语义保真能力,擅长复杂文档理解、多轮逻辑推演与结构化输出;R1则聚焦代码生成、数学推导与API级精准推理,具备可验证、可追溯的技术确定性。二者协同可覆盖信息输入、知识加工、成果输出三大关键工作流节点,在技术开发、学术研究、内容运营与个人管理等场景中实现从‘低阶搬运’到‘高阶设计’的认知跃迁。 阅读详情


  新智元报道  

编辑:编辑部

685B的DeepSeek-V3新版本,就在昨夜悄悄上线了。参数量685B的V3,代码数学推理再次显著提升,甚至代码追平Claude 3.7,网友们实测后大呼强到离谱!有人预测说,按照此前的节奏,DeepSeek-R2大概率几周内就将上线。

昨晚,DeepSeek-V3悄然升级!

新模型版本为DeepSeek-V3-0324,参数量为6850亿,相较上个版本参数增幅不大(6710亿)。

从发布时间和技术特点来看,DeepSeek-V3-0324,很可能是DeepSeek-R2的基础架构。

所以按照DeepSeek一贯的产品发布节奏(先推出基础模型,几周后再发布专门的推理增强版)来看,DeepSeek-R2很可能在几周后就将上线!

升级后的V3在代码、数学推理能力上,得到显著提升。尤其是代码领域,不少网友直呼「眼前一亮」。

相较于上一版,从一个球在超立方体弹跳的Python脚本,即可看出V3代码性能的改善。

甚至,它还能解锁Claude 3.7 Sonnet很多玩法,代码可以与之正面较量。

值得一提的是,DeepSeek V3另一大亮点在于采用MIT开源协议,上个版本还是自定义许可证。

这不仅可以自由修改、分发模型,还支持模型蒸馏、商业化应用。

模型文件总计641GB,主要以model-00035-of-000163.safetensors形式存在

685B虽大,但也能在消费级设备上跑起来。

这不,苹果机器学习工程师Awni Hannun就基于MLX框架和4-bit量化,在512GB M3 Ultra实现了超过20 token/s的运行速度。

这种量化方式直接将模型的磁盘占用空间减少到352GB。

有M3 Ultra的童鞋们,可以按照下面的方式使用llm-mlx跑起来:

llm mlx download-model mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bitllm chat -m mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit

若是本地跑不了的朋友,除了官网之外,还可以在OpenRouter上体验。

体验地址:openrouter.ai/chat?models=deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free

相比起某些会在发布前数月就开始大肆宣传造势的O和A开头的AI公司,DeepSeek这种低调办大事的风格可谓是天壤之别。

没有白皮书,没有博客文章,只有一个空白的README文件和模型权重本身——上线即可直接可以下载使用。

新版V3代码能力飙升,追平Claude 3.7

遗憾的是,DeepSeek尚未公布新版模型的系统卡,暂时无法窥探更多技术细节。

官方小助手的更新提示

不过,这并未阻挡全网对新模型的热情,已有机构、网友纷纷对V3展开通用能力、代码、数学等多维度的测评。

根据网友Xeophon的自测,DeepSeek-V3-0324所有指标性能暴涨,击败了Claude 3.5 Sonnet,成为目前最强的非推理模型。

就代码能力来看,DeepSeek-V3-0324同样能够与Claude 3.5 Sonnet一决高下。

另外,在Aider的多语言基准测试中,DeepSeek-V3-0324拿下55%成绩,较前代版本显著提升,成为仅次于Sonnet 3.7的非推理类模型第二名。

其表现已可媲美R1和o3-mini等具备推理能力的模型。

网友「karminski-牙医」还带来了全网最速的代码实测,新模型直接干翻了DeepSeek R1,与Claude 3.7相匹敌。

在 KCORES大模型竞技场中,Claude-3.7-Sonnet-Thinking无疑是LLM当之无愧的王者,DeepSeek-V3-0324以328.3分拿下第三名,仅次于Claude 3.5 Sonnet。

他还展开了四项评测,20个小球碰撞测试,上个版本结果挤成一团,DeepSeek-V3-0324在物理模拟上表现更好。

在mandelbrot-set-meet-libai测试中,DeepSeek-V3-0324没有过多变化,较初版仅仅低了2分,完成度提升很高。

还有火星任务测试中,DeepSeek-V3-0324星球渲染正确,所有模型中位列第三。

九大行星测试,DeepSeek-V3-0324真正绘制出了太阳系的完整图。

此外,DeepSeek-V3-0324在Misguided Attention基准上,跃居非推理类模型榜首,甚至超越了Claude Sonnet 3.7(非推理模型)。

令人惊讶的是,它现在能解决一些此前只有推理模型才能处理的提示,比如「4升水壶问题」。

V3-0324似乎学会了识别推理循环,并跳出循环——这种能力甚至是许多专业推理模型都不具备的。

颜色越深代表特定提示的正确响应次数越多

接下来,看看DeepSeek-V3-0324在多项实测中的具体表现如何。

网友实测,一个提示即出网页

网友「Deepanshu Sharma」表示,更新后的DeepSeek-V3-0324简直「强的过分了」。

他用这个新模型一气呵成创建了一个新网站,编写了800多行代码,一次都没有出错!

「看到这些厉害的开源模型不断给大公司施加压力,迫使他们以低成本构建更好的模型,真是太棒了!」Deepanshu写道。

网友「Risphere」体验完新的DeepSeek-V3-0324后表示,其在编码方面已经与Claude 3.7 Sonnet处于同一水平上了。

要知道,Claude模型一直以来都是公认的代码能力最强的模型。

不仅如此,Risphere甚至认为DeepSeek-V3-0324在前端开发方面超越了o1-pro和GPT-4.5!

要知道,o1-pro可是需要付费200美元每月的ChatGPT Pro会员才可以体验的模型。

Petri Kuittinen体验完DeepSeek-V3-0324后认为,「Anthropic和OpenAI遇上麻烦了!」。

他使用了一段非常简短的提示词就制作出了一个精美的响应式网页,提示词如下:

Create a great-looking responsive front page for AI company. Include everything in one HTML5 file. 

为AI公司创建一个看起来很棒的响应式首页。将所有内容包含在一个HTML5文件中。

Petri认为,DeepSeek-V3-0324是在前端编程上也优于DeepSeek-R1。

他完成的这个网站共有958行代码,包括所有图像,而且也适合手机上观看。

 

 

 

 

左右滑动查看

不只是编程问题,数学竞赛也难不倒它。

数学博士、奥赛金牌得主Jasper用AIME 2025中的题目测试了一下DeepSeek-V3-0324,它顺利解决了。

Jasper表示,他现在对开源AI模型最终获胜更有信心了!

编码智能体Cline的速度很快,第一时间更新了DeepSeek-V3-0324。

他们还给出了使用的理由,DeepSeek-V3-0324在编码任务上性能与Claude 3.7 Sonnet不相上下,价格却低了53倍。

不止如此,Cline还表示,DeepSeek-V3-0324较之前的版本增加了60%的专家(从160增加到256),使用了FP8精度训练将计算效率翻倍,不仅使前端编码能力增强,数学与逻辑能力也有所提升。

DeepSeek注定改变全球AI格局

这次DeepSeek-V3的突然上线,节奏也与过去他们在圣诞节期间发布V3、几周后推出R1的模式完全吻合。

本来,业界就一直传闻R2将在4月亮相,V3的上线基本吹响了R2的前奏。

先进开源推理模型的影响,已经不必多说了。如果它们能免费提供,那原本只有财力雄厚的大型机构才能获得的高级AI系统,会变得人人可用。

而如果DeepSeek-R2能延续R1的发展路线,但它很可能会直接单挑OpenAI捂着的大炸弹GPT-5。这就让OpenAI靠封闭生态和雄厚资金支持带来的垄断,被彻底打破。

当OpenAI和Anthropic还在为模型设置付费访问限制时,DeepSeek已经实现了封闭模型无法达到的爆发式创新。

而中美AI差异,已经日渐缩小,全球AI格局已被重塑。几个月前,大部分分析师估计,中国在AI能力上落后美国1-2年,今天这一差距已经缩小至3-6个月,甚至呈现中国领先的趋势。

而开源的方式,甚至还解决了中国公司的特殊挑战(受限于英伟达先进芯片),因为更注重在算力有限的情况下达到有竞争力的性能,现在这已成为中国企业的潜在优势。

就像Android系统一样,凭着广泛的普及性和数千开发者的集体创新,DeepSeek很可能最终超越封闭系统。

谁将通过AI拥有对世界最大的影响力?让我们拭目以待。

参考资料:HNYZ

https://venturebeat.com/ai/deepseek-v3-now-runs-at-20-tokens-per-second-on-mac-studio-and-thats-a-nightmare-for-openai/

https://x.com/TheXeophon/status/1904225899957936314

https://x.com/cline/status/1904275590678786545

https://x.com/karminski3/status/1904212084306653648

DeepSeek-V4 Pro本地接入与IDE集成实战指南 大模型API接入是当前AI工程化的核心环节,其本质是将远程推理能力无缝嵌入开发者日常工具链。DeepSeek-V4 Pro凭借OpenAI兼容协议、低延迟响应与原生Tool Calling支持,显著降低了模型集成门槛。相比传统闭源方案,它允许开发者通过标准HTTP调用、VS Code插件扩展或轻量代理(如Tauri/Rust)实现快速对接,兼顾安全性与可定制性。该技术路径不仅适用于代码补全、智能提交等编程场景,还可延伸至本地化部署、多模型协同(如CCSwitch)及边缘侧轻量推理(Ollama+量化模型)。 阅读详情

相关推荐

Python+Ollama+DeepSeek本地部署实战:3分钟跑通DeepSeek-R1

大语言模型本地化部署是当前AI工程落地的核心路径之一,其本质是将模型推理能力从云端API迁移至终端设备,实现低延迟、高隐私、可控成本的技术闭环。关键技术原理涵盖模型量化(如GGUF格式)、轻量级运行时调度(如Ollama的分块加载与硬件自适应后端)以及中文优化架构(如DeepSeek-R1的GQA注意力与专用tokenizer)。该方案显著降低企业级AI应用门槛,尤其适用于金融量化分析、私有知识库构建、自动化办公等对数据安全与响应确定性要求严苛的场景。本文聚焦Python生态下Ollama与DeepSeek

weixin_34234721的博客 402

DeepSeek-R2 推迟发布?一场关于性能、芯片与时机的博弈

DeepSeek-R2 推迟发布?一场关于性能、芯片与时机的博弈

hunteritself的博客 8755

DeepSider:一款支持Claude/Gemini/Grok/GPT/DeepSeek的浏览器AI插件

AI插件是当前开发者、内容创作者与学生高效调用大模型的核心入口。其本质是通过浏览器扩展技术,将多源大模型能力(如代码理解、多语言翻译、长文本解析、图像生成)封装为低门槛、高集成度的交互界面。关键技术原理包括模型能力图谱建模、请求路由调度、前端代理优化与本地缓存策略,显著降低地域访问限制与网络延迟影响。相比桌面App或网页版,浏览器侧边栏模式天然契合用户‘浏览中即问’的工作流断点,实现DOM上下文感知与双屏协同。DeepSider正是这一范式的典型代表,它支持Claude、Gemini、Grok、GPT、De

ctk87443的博客 496

DeepSeek开源了哪些模型,你知道吗?

总结蛇年春节期间,中国AI公司深度求索(DeepSeek)凭借其低成本、高性能的开源大模型引发全球热潮。其应用日活跃用户数突破2000万,上线仅20天即登顶全球140个国家应用商店下载榜,用户增速达ChatGPT同期的13倍。DeepSeek的爆火源于多元化的应用场景:超60%用户用于旅行攻略、翻译及方言学习,40%用于学习各地麻将规则,30%尝试“赛博算命”等娱乐功能。

DBdoctor_off的博客 4756

DeepSeek V4实战指南:从API兼容到RAG落地的工程化避坑手册

大语言模型升级已从参数竞赛转向工程落地效能比拼。DeepSeek V4作为典型代表,其128K上下文、MoE稀疏激活与LaTeX-aware tokenization等能力,并非单纯性能跃升,而是对推理稳定性、长尾场景响应、结构化内容理解等工程刚需的系统性回应。技术价值不再体现于单点benchmark提升,而在于降低RAG构建门槛、提升提示词调试精度、优化模型调用成本——这正是当前开发者最关注的‘可用性’与‘可控性’双维度突破。本文聚焦V4在API层兼容性变更、模型层MoE调度策略、工具层数学符号识别、部署

weixin_33735077的博客 510

OpenAI API实战避坑指南:GPT-4o调用、token计算与第三方兼容

OpenAI API是当前大模型工程落地的核心接口协议,其本质是一套涵盖协议层(HTTPS/REST)、数据层(JSON Schema)和语义层(token计费逻辑)的三重契约。理解GPT-4o的上下文窗口机制、o200k_base分词规则及max_tokens真实含义,是避免截断、超限与计费异常的前提;而codex配置第三方api、deepseek api如何调用等需求,实则指向统一OpenAI兼容接口的网关设计能力。该技术路径广泛应用于合同审查、客服问答、工单结构化等生产系统,尤其适合需稳定接入多模型、

weixin_36250534的博客 457

整理DeepSeek最新资讯:技术突破与市场表现双丰收

2025年2月7日,DeepSeek在技术、市场和行业合作方面均取得了显著进展。其低成本、高性能的模式正在重塑AI行业的格局,未来有望在全球AI领域占据更重要的地位。

The God Of BigData 的博客 2061

MoE稀疏激活原理与工程实践:从GPT-4到DeepSeek-R1的推理优化

混合专家(MoE)是一种通过稀疏激活实现大模型高效推理的核心架构,其本质是在保持海量总参数的同时,仅动态调用少量专家参与单次前向计算。该机制依赖路由算法实现token级专家选择,使活跃参数远低于总量,从而显著降低显存占用与计算开销。技术价值体现在吞吐提升、长上下文支持及硬件利用率优化,广泛应用于千亿级大模型如DeepSeek-R1、Mixtral和GPT-4 Turbo等生产系统。本文聚焦MoE在真实推理场景中的调度逻辑、负载均衡、量化部署与性能调优,结合A100实测数据解析稀疏激活如何将‘1.8万亿参数’

lizaochengwen的专栏 556

DeepSeek R2要来了!大摩率先曝光,参数翻倍、推理成本暴降88%

这次R2的核心变化有两个:参数翻倍和成本下降。 先说前者,R2 模型的体量直接飙到1.2万亿参数,是之前 R1 的两倍多,活跃参数也从370亿 涨到了780亿,推理时调用更多“脑细胞”,意味着模型思考得更深,输出质量自然也水涨船高。 这种思路,其实和 Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude 类似——通过增加每次调用中参与运算的参数量来增强推理质量。例如,Gemini 2.5 Pro使用的Token比R1-0528多30%。 虽然这会提升计算成本,但对于终端用户来说,换来的

bugyinyin的博客 1502

PCIe ATS介绍

主机侧使用IOMMU完成设备地址到物理memory地址的转换,以及设备访问权限的检查。但如果所有PCIe设备都在进行DMA操作,则TA(Translation Agent)和ATPT(Address Translation and Protection Table)则会成为瓶颈,从而影响系统的latency。

maxwell2ic的博客 6025

基于FPGA的TDC延迟链优化与码密度校准方法(1)——原理与实现

本文深入探讨了基于FPGA的时间数字转换器(TDC)延迟链非均匀性问题及其码密度校准方法。通过分析工艺偏差、温度电压影响等根源,详细介绍了码密度测试原理、逐位校准技术及气泡消除算法,并分享了自适应校准策略与多场景应用实践,有效提升TDC测量精度至皮秒级。

kiwi8的博客 490

DeepSeek R2 全方位解析:一篇文章带你全面了解

DeepSeek-R2是由中国AI初创企业深度求索(DeepSeek)即将发布的AI模型,它在多语言推理、代码生成和多模态能力方面均实现了重大突破。DeepSeek-R2计划于2025年初发布,它结合了创新的训练技术和高效的资源利用,定位于成为硅谷顶级AI技术的有力竞争者。

2401_84494441的博客 4182

WebUI自动化测试框架搭建(python+pytest+selenium+allure)

将鼠标移动到要定位的元素上面>右键>点击“检查”>在元素代码上右键>复制>复制XPath。

m0_63729339的博客 1281

DeepSeek-V3深夜惊爆上新!代码数学飙升剑指GPT-5,一台Mac可跑

DeepSeek-V3悄然升级!新模型版本为DeepSeek-V3-0324,参数量为6850亿,相较上个版本参数增幅不大(6710亿)。从发布时间和技术特点来看,DeepSeek-V3-0324,很可能是DeepSeek-R2的基础架构。所以按照DeepSeek一贯的产品发布节奏(先推出基础模型,几周后再发布专门的推理增强版)来看,DeepSeek-R2很可能在几周后就将上线!升级后的V3在代码、数学推理能力上,得到显著提升。尤其是代码领域,不少网友直呼「眼前一亮」。

lijinbo_233的博客 1467

GCdepth散点图绘制

基因组组装完成后,需要对组装结果进行评估,其中GC_depth图是一个比较重要的指标,改图的横坐标是GC含量,纵坐标是平均深度。以30k为窗口(window)无overlap计算其GC含量和平均深度。如果存在样品污染,通常能够从GC含量分析中呈现出来。下文探索了几种绘制GC_depth散点图的方法思路。

huangliangbo的专栏 8993

Coze实战:解锁多Bot协同与条件分支工作流的奥秘

本文详细介绍了在字节跳动Coze平台实现多Bot协同与条件分支工作流的方法。首先阐述了Coze平台的功能优势,包括丰富的插件、知识库和工作流功能。随后分步骤讲解了多Bot协同的实现:从准备工作、创建Bot到协同配置,并提供了电商客服的实例演示。在条件分支工作流部分,详细说明了条件节点的作用类型、条件设定方法以及具体配置操作,强调测试优化的重要性。最后通过电商平台综合案例,展示了多Bot协同与条件分支的实际应用效果,并针对常见问题提供解决方案。文章为开发者在Coze平台上构建智能应用提供了实用指导,有助于提升

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 451

DeepSeek V4 Pro涨价264%:开发者如何应对大模型API成本飙升

大语言模型API作为人工智能应用的核心接口,其工作原理是通过RESTful API将用户请求传输到云端模型服务器进行处理。从技术实现角度看,API调用涉及token化、模型推理和结果返回三个关键环节,其中token消耗直接决定了使用成本。在工程实践中,合理的API调用策略和成本监控成为保障应用可持续性的关键技术价值。随着大模型行业进入商业化深水区,API定价策略的调整直接影响着开发者的技术选型决策。近期DeepSeek V4 Pro版本的价格调整引发广泛关注,其264%的涨幅与性能微升形成鲜明对比,这促使开

weixin_30635053的博客 670

一文搞懂 JavaScript 模块化规范:CommonJS、AMD、ES6 Module

在现代 JavaScript 开发中,模块化是提升代码组织性和可维护性的关键。本文深入解析三种主流的模块化规范——CommonJS、AMD 和 ES6 Module。

Allen- 3480

GPT-5.5不存在?一文厘清GPT-4o真实能力与模型验证方法

大语言模型(LLM)作为当前AI应用的核心底座,其版本演进直接影响系统性能、成本与落地可靠性。理解模型代际差异的关键,在于掌握其技术原理——包括架构升级、训练数据迭代与推理能力跃迁的耦合关系。真正的模型升级必然伴随API接口变更、官方技术报告发布与可验证的响应头标识。而所谓‘GPT-5.5’并非OpenAI发布的正式版本,实为社区对GPT-4o灰度更新、第三方套壳营销及开源模型局部超越等现象的语义误用。本文聚焦GPT-4o这一当前最先进公开模型,系统解析其语音原生架构、多模态理解边界、长文本有效记忆阈值及中

weixin_33743248的博客 372

24、中性原子量子计算:原理、方法与实验

本文系统介绍了中性原子量子计算的原理、方法与实验进展。重点阐述了利用碱金属原子作为量子比特,通过磁光阱、光偶极阱和光晶格等技术实现原子捕获与控制的方法。同时,详细分析了单量子比特门操作和量子态工程的实现手段,并总结了相关实验结果与未来发展方向。该技术路线为构建大规模量子计算系统提供了可行方案。

ol789012的博客 248

Linux ARM平台开发系列讲解(摄像头V4L2子系统) 2.12.5 V4L2 control的原理和实现

既然涉及到视频输入,就会有很多与 相关的效果,比如对比度、饱和度、色温、白平衡等等,这些都是通用的、必须的控制项,并且大多数仅需要设置一个整数值即可。 内核中已经为我们提供了这个控制类型的,我们只需要明确自己需要添加什么控制类型,然后将其添加进内核中即可。该部分摄像头代码一半厂家会提供驱动或者相对应的参数,否则没有图像处理知识很难开发出来。 返回总目录...

DSMGUOGUO的博客 1437

GPT-5.5是假消息?揭穿幻觉背后的模型轨道真相

大型语言模型(LLM)的版本演进并非简单数字叠加,而是由推理范式、参数约束与成本结构共同定义的技术轨道分化。当前主流模型已从统一架构转向多轨道并行:如纯推理型模型禁用temperature以保障确定性,对话优化型则保留采样自由度但受reasoning_effort条件制约。这种设计差异直接决定API调用稳定性、输出一致性与企业级落地可行性。理解gpt-5-reasoning与gpt-5-chat-latest的本质区别,比追逐不存在的'GPT-5.5'更关乎真实业务效能——它关系到金融风控文案的合规率、教育

weixin_33802505的博客 354

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

DeepSeek-V4大模型架构解析:万亿参数下的高效推理与国产AI技术主权

大模型已从单纯追求参数规模,演进为在确定硬件约束下最大化有效知识容量的系统工程。其核心在于长上下文处理、稀疏激活、混合注意力与流形约束等底层技术创新。DeepSeek-V4通过CSA+HCA分层缓存、动态专家路由(DER)和mHC稳定训练等机制,在1M上下文、A100显存仅21.3GB占用下实现毫秒级响应与高事实一致性,标志着国产大模型从CUDA生态适配者跃升为昇腾/NPU指令集定义者。该技术路径不仅支撑金融、医疗等高合规场景的私有化部署,更推动AI从黑盒服务转向可审计、可验证、可定制的基础设施。本文深入解

weixin_30787531的博客 389

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

DeepSeek-V4满血版API实战:分钟级接入与生产避坑指南

大语言模型API调用是当前AI工程落地的核心技术路径,其本质是将模型能力封装为可编排、可监控、可降级的云服务。理解API调用原理,关键在于掌握请求生命周期、Token计量逻辑、流式响应机制与错误恢复策略。相比本地部署或微调,托管API显著降低启动成本与运维复杂度,尤其适合MVP验证、RAG系统基座、自动化文档处理等场景。本文聚焦DeepSeek-V4满血版API——支持128K上下文与高精度代码生成的国产强模型——详解从注册认证、环境安全配置、curl验证、Python SDK封装到Token监控与降级策略

dianqi0560的博客 464

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

上一篇: 什么情况,后端开发今年又爆了。。。
下一篇: GPT-4o「吉卜力风」一夜爆火,奥特曼连夜换头像!宫崎骏痛批AI侮辱生命
公众号:【GitHub爱好者社区】
博客等级 码龄6年 357粉丝 48原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值