全网最全DeepSeek资料集合总结(网盘资料免费领取)!

1,清华大学 DeepSeek:从入门到精通

这个大家都陌生了,网上很多资料,之前也有发的资料,这里再发一次,有些新朋友可能没有保存或者没有看到!

9a583b4e72ef75730cb09dcb32260410.png

6ed4e0224b2f094899089bf05bc86a17.png

0f3121677a610a1169c7b33e77bfc3e0.png

15a86c561c095fa4846aec2f3ea752b3.png

【清华大学】DeepSeek从入门到精通(字幕附件)

链接:https://pan.quark.cn/s/9c77e9605cf7

2,清华大学第二谈:DeepSeek如何赋能职场应用?

181e58e5ed7f98803fffe0a7163b6998.png

a3df4e963a0a3adcfe8213c86fceec28.png

e06022c5e422bee88b069b093a18bcc7.png

4e4175d12ed2e2d63528b5f9b1e0b9c8.png

清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场.pdf

链接:https://pan.quark.cn/s/5807a9784588

3,DeepSeek中小学生使用手册

颠覆传统学习模式,这款专为中小学生设计的AI工具将作业效率提升300%。无论是数学难题的快速解答,还是作文的自动批改,以及知识点的智能梳理,都能轻松完成。适用于6至18岁的各个学段,让孩子们从被动接受知识转变为主动探索,激发他们的学习兴趣和创造力。这款AI神器,助力学生在学习上更高效、更轻松,开启全新的学习体验。

581e12b9d1f81f4df26933796b33aadc.png

175f9fb0faa74966402c911c02adbe57.png

a7a53f106a157a2510d1b68be4259825.png

3本电子书

链接:https://pan.quark.cn/s/ddb99167181b

4,DeepSeek+Coze深度应用

本教程系统讲解DeepSeek-R1-Lite-Preview模型与Coze平台深度整合应用,提供视频+图文双通道学习方案。视频教程通过实战演示环境配置、模型调用和API对接流程;文字教程则详细解析核心原理、参数调优及常见问题解决方案。建议先观看15分钟操作演示建立框架认知,再结合图文指南进行拓展学习,配套源码和调试工具可帮助开发者快速实现AI能力集成;

963eb809f1ea759ab9dc4f49c30b9146.png

DeepSeek+Coze深度应用

链接:https://pan.quark.cn/s/04ad3bc626bc

5,DeepSeek其他资源

20250209DeepSeek+Coze深度应用

链接:https://pan.quark.cn/s/3f9b2a371363

少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》

链接:https://pan.quark.cn/s/323438efe6a9

3本电子书

链接:https://pan.quark.cn/s/d774bef7e40d

DeepSeek从入门到精通(20250204版).pdf

链接:https://pan.quark.cn/s/5f91f58623fa

【03】2025年Deepseek桌面版(安装文件)

链接:https://pan.quark.cn/s/6d68f7653d9a

DeepSeek一键部署

链接:https://pan.quark.cn/s/8e18d90092c6

DeepSeek新资源

链接:https://pan.quark.cn/s/bd82710fac1c

chatGPT视频教程

链接:https://pan.quark.cn/s/0c52e0b262b0

【清华大学】DeepSeek从入门到精通(字幕附PPT)

链接:https://pan.quark.cn/s/7889b54ccc69

完整版  Deepseek从入门到精通附最全指令汇总+各版本安装包+一键整合包【7.5G】

链接:https://pan.quark.cn/s/8a8c80763137

Office AI 助手 v0.3.08 免费版 2024增强ExcelAI功能工具

链接:https://pan.quark.cn/s/6adfdeb55326

deepseek使用技巧大全

链接:https://pan.quark.cn/s/d9eb2ca57a20

Deepseek大合集

链接:https://pan.quark.cn/s/5637b912b904

25年DeepSeek本地部署视频教程+全套安装包

链接:https://pan.quark.cn/s/f674a8cd6b4b

deepseek部分教程资料,小白必备

链接:https://pan.quark.cn/s/a9d2d6691fc9

2025年最火AI大模型DeepSeek资源资料汇总

链接:https://pan.quark.cn/s/e840cda9fb0e

deepseek

链接:https://pan.quark.cn/s/09efcc69719e

DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通

链接:https://pan.quark.cn/s/0c0593472dc5

【01】DeepSeek使用技巧大全(更新中)

链接:https://pan.quark.cn/s/cb20ec3cca7a

【02】DeepSeek R1 7b模型 整合包(完整)

链接:https://pan.quark.cn/s/51abf493fe32

【04】Deepseek破除限制文件补丁

链接:https://pan.quark.cn/s/53b6a5286f63

【05】Sora相关资料汇总

链接:https://pan.quark.cn/s/83137a76133e

【06】2025AI人工智能课程精选

链接:https://pan.quark.cn/s/7ecc73273fd0

【07】Deepseek指令合集(更新中)大合集汇总

链接:https://pan.quark.cn/s/4d3d832ee029

【08】Deepseek安装包

链接:https://pan.quark.cn/s/ed060f26a42f

DeepSeek使用技巧大全

链接:https://pan.quark.cn/s/5a242fe5be83

deepseek.apk

链接:https://pan.quark.cn/s/1d53d823db2c

教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词.zip

链接:https://pan.quark.cn/s/25848ab82c00


### 关于 DeepSeek资料、文档、教程及概述 #### DeepSeek 性能表现 DeepSeek-R1 在多个知识基准测试中展现了卓越性能,特别是在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA Diamond 测试中超过了 DeepSeek-V3 版本。这种优势源于在 STEM 领域问题上的高精度解答能力,这得益于大规模强化学习的应用[^1]。 对于长上下文依赖的任务,如 FRAMES 数据集中的问答挑战,DeepSeek-R1 展现出优秀的文档解析技能,进一步证实了其作为推理工具的价值所在。同样地,在 SimpleQA 这样的事实型查询评测里,DeepSeek-R1 不仅胜过了自家早期版本 V3,甚至超越了 OpenAI-o1 对比 GPT-4o 的成绩。 不过值得注意的是,在针对中文环境设计的事实检索任务 C-SimpleQA 上,由于实施了严格的安全策略调整机制——即当遇到不确定因素时会选择放弃作答而非给出错误信息——使得最终得分低于预期水平;但如果绕过这些限制,则可以达到至少 70%以上的正确率。 #### 技术争议与市场反应 近期围绕着 DeepSeek 发生了一起备受瞩目的事件:有关方面指控该公司利用了来自竞争对手 OpenAI 的私有资源来进行自身产品的改进工作,此消息一经传出便引发了股市动荡以及官方层面的高度关注。目前相关部门正着手调查此事的真实性及其潜在后果[^2]。 #### 应用案例研究 除了上述理论探讨外,实际应用场景也是衡量任何新技术成功与否的重要标准之一。在这方面,DeepSeek 已经取得了一些令人印象深刻的成果。例如,通过与国内知名金融科技企业拓尔思合作推出的金融舆情监测解决方案,不仅实现了对海量数据流的实时监控,而且提供了精准度极高的趋势预测服务,帮助客户更好地把握投资机会并规避风险[^3]。 ```python # Python 示例代码展示如何调用 DeepSeek API 获取股票新闻情感分析结果 import requests def get_stock_sentiment(stock_code): url = f"https://api.deepseek.com/v1/financial-sentiment?stock={stock_code}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() sentiment_score = data['sentiment'] return sentiment_score else: raise Exception(f"Error fetching data: {response.text}") print(get_stock_sentiment('AAPL')) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

码农乐园

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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