deepseek

最新推荐文章于 2025-07-22 21:20:35 发布
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Deepseek is a term that does not currently have a specific or widely recognized meaning. It could be a fictional concept, a name of a company or product, or a term used in a specific context or field of study. If you can provide more context or information, I may be able to offer a more detailed explanation or assistance.

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DeepSeek 2.5本地部署的实战教程
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本文主要介绍了DeepSeek 2.5本地部署的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行DeepSeek 2.5 3.1 简单测试 3.2 启动API服务
DeepSeek本地部署详细指南
m0_56896669的博客
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通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
DeepSeek 超全面指南！入门 DeepSeek 必看
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Z987421的博客
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最近，AI界出现了一匹黑马——DeepSeek。这个名字可能对很多人来说还比较陌生，但它已经在全球范围内引发了巨大的关注，甚至让一些科技巨头感到了压力。今天，就让我们一起走进DeepSeek的世界，看看它到底有多厉害！DeepSeek（中文名：深度求索）是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型。它的英文名“DeepSeek”可以读作“深思”（Deep）和“探索”（Seek），寓意着通过深度学习技术探索未知的领域。
【DeepSeek应用】DeepSeek R1 本地部署（Ollama+Docker+OpenWebUI）
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DeepSeek 本地部署在性能、成本和安全等方面具有显著优势。本文详细讲解 基于 Ollama+Docker+OpenWebUI 的本地化部署流程，并通过实例代码演示。
前沿AI助手：DeepSeek大模型本地安装使用教程
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人工智能、AI、大模型、使用教程、前沿AI助手，DeepSeek大模型本地一键安装使用，在DeepSeek官网爆火的当下，官方的网站经常遇到卡顿延迟，许多人都开始本地部署DeepSeek大模型，但是过程的繁杂和不解，难道了许多看官，今天推荐一款一键配置本地使用DeepSeek大模型的，多版本选择，实时更新，跟DeepSeek官网同步，让我们一起来了解一下吧。
DeepSeek 介绍
风起云涌
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DeepSeek是一家专注于**通用人工智能（AGI）**技术研发的中国公司，成立于2023年，致力于通过底层技术突破推动AGI发展与应用。面向企业提供个性化模型训练，应用于金融、医疗、教育等领域的智能分析和决策支持。使用Python示例（需安装。通过在API请求中添加。
DeepSeek-V3 模型到底强在哪，以及如何运行它？
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
01-02 27万+
近日，“杭州深度求索”推出了其最新的大型语言模型DeepSeek V3，这是一款强大的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）架构语言模型，总参数量达到671B，每个token激活的参数量为37B。经过综合测试它的性能已经比肩GPT-4o、Claude。这个消息在AI圈像一个新年烟花一样炸开。本文将来看看这个新的模型的特性，以及与其它模型的指标对比。然后在最后，我们在 H800 GPU上运行 DeepSeek v3，让我们来体验一下。
我的笔记本配置比较低，怎么快速部署一个自己的DeepSeek应用服务器
横竖撇折点
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我的笔记本配置确实不高，想要搭建一个DeepSeek服务器，感觉有点力不从心。那怎么办呢？我突然想到，现在不是有很多云服务嘛，说不定可以租个云服务器来跑。这样既能满足高性能的需求，又不用升级我的笔记本。说干就干，我开始在网上找合适的云服务。我找到了一个叫蓝耕GPU智算云平台的，看起来挺靠谱的。我仔细看了下它的文档，发现它支持一键部署应用，这对我来说太方便了。下面详细说一下我的操作步骤。
零门槛，轻松体验阿里云 DeepSeek-R1 满血版：快速部署，立享超强推理能力
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02-12 15万+
DeepSeek-R1 是阿里云推出的先进推理模型，专为解决复杂任务设计，尤其在数学推理、代码生成与修复、自然语言处理等领域表现出色。通过阿里云的“零门槛”解决方案，用户无需编写代码即可快速部署 DeepSeek-R1，大幅简化了部署流程并提升了使用效率。该方案提供了详尽的文档和可视化界面，使开发者能轻松上手。DeepSeek-R1 支持多种模型尺寸，适用于不同场景，如智能客服、代码自动化生成、数学问题求解和跨领域知识推理。
企业级API集成方案：基于阿里云函数计算调用DeepSeek全解析
2301_80863610的博客
02-16 13万+
当前，DeepSeek 的在线使用需求迅猛增长，导致出现服务器资源紧张，响应延迟增加，甚至无法响应的情况，我推荐选择大模型服务平台百炼，其提供了 DeepSeek 满血版调用的平替方案。若您希望进一步降低延迟，或需要基于私有数据微调模型、调整模型参数适配垂直领域，可选择独立部署 DeepSeek 模型。相比于本地部署所面临的高昂硬件和运维成本，还缺乏弹性扩缩容能力，难以应对业务量的波动等问题。
DeepSeek-V3-deepseek
01-24
标题为"DeepSeek-V3-deepseek"的文件包，暗示它可能与DeepSeek技术或者项目相关，尤其是版本三的相关资料。描述部分不断重复"deepseek"这一关键词，可能意味着该项目或者产品专注于"deepseek"这一主题，虽然描述本身...
DeepSeek学习资料/DeepSeek资料大全
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1000个DeepSeek神级提示词，让你轻松驾驭AI【赶紧收藏】.docx 3个DeepSeek隐藏玩法，99%的人都不知道！.docx deepseek 应该怎样提问.docx Deepseek+高效使用指南.docx Deepseek不好用，是你真的不会用啊！.docx ...
deepseek4j（DeepSeek Java SDK）
03-01
deepseek4j 是面向 DeepSeek 推出的 Java 开发 SDK，支持 DeepSeek R1 和 V3 全系列模型。提供对话推理、函数调用、JSON结构化输出、以及基于 OpenAI 兼容 API 协议的嵌入向量生成能力。通过 Spring Boot Starter ...
JAVA调用本地化DeepSeek
04-21
Java调用本地化DeepSeek的前提是必须拥有DeepSeek的API接口文件，该接口文件是实现Java与DeepSeek通信的关键。通过这个API，Java程序能够发送搜索请求到本地运行的DeepSeek服务，并接收搜索结果。实现Java调用...
【PTA数据结构 | C语言版】堆中的路径
等风来
07-20 589
将一系列给定数字插入一个初始为空的最小堆 h。随后对任意给定的下标 i，打印从第 i 个结点到根结点的路径。输入格式:每组测试第 1 行包含 2 个正整数 n 和 m (≤10^3)，分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间 [−10^4,10^4] 内的 n 个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数。最后一行给出 m 个下标。输出格式:对输入中给出的每个下标 i，在一行中输出从第 i 个结点到根结点的路径上的数据。数字间以 1 个空格分隔，行末不得有多余空格。
飞算JavaAI：基于算法的测评，飞算AI 初学者入门级实测体验
2302_81805546的博客
07-21 499
“别怕算法，它比你想象的要友好得多。只要你愿意动手写代码，飞算AI会陪你一起进步。”
OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
qq_36812406的博客
07-19 1020
特征对比ORB（推荐实时）SIFT（推荐精度）SURF（研究可选）开源许可✅ 免费✅ 免费❌ 专利受限描述子类型二进制浮点浮点匹配方式汉明距离欧氏距离欧氏距离稳定性中等非常好非常好速度很快慢中等。
时间轮算法
fanged的专栏
07-19 115
本文介绍了一种高效的时间轮算法（Timing Wheel）实现定时器管理。传统队列方式遍历所有任务效率低（O(N)），时间轮通过哈希表思想将任务分配到时间槽中（时间复杂度O(1)）。核心实现包括：1）循环队列处理长时间任务；2）槽位计算和圈数管理；3）多线程安全操作。文中提供了Python实现代码，并给出槽数计算公式（槽数=最大延迟/时间粒度）和典型场景配置建议。该算法适用于网络心跳、游戏逻辑等需要高效定时任务的场景，通过合理设置时间粒度和槽数可显著提升性能。
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
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本文提出了一种结合卷积神经网络、小波变换和自注意力机制的医学图像超分辨率算法。网络采用编码器-解码器结构，核心模块是残差小波注意力块(RWAB)，通过小波分解处理多频特征，并引入通道注意力机制增强特征表达能力。自注意力模块用于捕捉全局依赖关系，损失函数结合L1损失和感知损失。实验结果表明，该方法能有效提升医学图像分辨率，保留重要细节信息。文章详细介绍了网络结构和关键模块的PyTorch实现，包括小波变换层、通道注意力机制和自注意力模块等核心组件的代码实现。
DEEpseek
07-06
### 关于 DeepSeek 大语言模型及其应用 DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，致力于大语言模型的研发与应用。其核心目标是从零到一实现科研突破，并从一到百推动技术的实际落地[^1]。 #### ...
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