deepseek

利用豆包辅助编写数独隐式唯一数填充c程序在查看程宁先生的SQL中间过程时，发现他一轮迭代填充的唯一数要比我自己的程序多很多，以下面数据为例填充了5个唯一数，而我的唯一数程序只找到1个。请教程宁先生，他说他让AI实现了显式和隐式唯一数，我查了资料。看了隐性唯一数的定义，终于明白了，某数某宫group by后count(*)=1就是此数在此宫候选数出现了一次。行、列隐式唯一数同理。我的唯一数程序只实现了显式的。明白了原理，就让豆包辅助编写程序

[Unity] 仙剑源码-仙剑奇侠传移动版分析 - 开篇；[Lua] [A1相关]，DeepSeek学习脚手架源码仙剑奇侠传移动版，好像还没有工作室跑通2025年6月停服腾讯开发和运营比较老的项目了，说是腾讯开发，其实都是层层外包

华为昇腾适配DeepSeek实战：FP8转BF16权重与FlashMLA加速配置详解华为昇腾系列AI处理器基于达芬奇架构，采用多核异构计算设计。其核心计算单元包含：计算性能可通过张量运算公式表示： $$ P = N_{core} \times F_{clk} \times OPS_{core} $$ 其中$N_{core}$为计算核心数量，$F_{clk}$为运行频率，$OPS_{core}$为单核运算能力。

Engram: DeepSeek最新工作解读1.从MLA,到NSA,DSA(lightning Indexer),DeepSeek做了很多稀疏化的工作,从计算层面更加高效,节省,试图压榨尽所有的硬件资源; 2.从transformer到MoE------谁来算但是对于一些简单问题,稠密模型可能存在资源浪费的情况,因为需要不加区分的过一遍所有参数,这对于小模型或许可以接受,但是对于超大量参数的模型难以忍受,因此转为只对部分参数激活; 3.从MoE到Engram------一定程度解耦计算和记忆过去的transformer只有显示的链接,计算,没有

技术文档合著：DeepSeek辅助多人协作文档的风格统一与内容补全技术文档合著：DeepSeek辅助多人协作文档的风格统一与内容补全摘要在当今技术驱动的环境中，高效、准确且风格统一的技术文档是项目成功和知识传承的关键要素。然而，多人协作撰写大型技术文档常常面临风格不一致、内容冗余或缺失、术语混淆、逻辑断层等挑战。传统的人工校对和编辑流程耗时耗力，且难以保证完全的一致性。本文探讨了如何利用大型语言模型（LLM），特别是以DeepSeek为代表的技术文档辅助工具，在多人协作文档的创作过程中实现风格统一与内容智能补全。文章详细分析了DeepSeek在文档结构规范、术语管理、

快讯｜DeepSeek Engram论文详解存算分离，华为SWE-Lego开源轻量级代码智能体全栈方案，🐾 具身智能赛道，架构革新、巨头合纵、芯片突围的戏码接连上演，热度从没降过，好了，让我们直接发车。1. 八部门联合发文，养老服务机器人获明确政策支持

七牛云行业应用

重构实录：我删了 5 家大模型 SDK，只留了 OpenAI 标准库今天是 2026 年 1 月 12 日。如果你正在维护一个接入了 AI 能力的 Python 后端项目，我猜你的 requirements.txt 可能已经肿得看不下去了。为了同时兼容 DeepSeek V3 的高性价比和 GPT-5 的逻辑能力，你是不是引入了五六个厂家的 SDK？一旦某个接口出现 502 报错，整个服务就得挂。

ChatGPT与DeepSeek全场景实操指南：覆盖科研、建模与日常应用ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面，这些模型能够迅速处理和分析大量数据，帮助提取有价值的规律，提升实验效率。

DeepSeek ：基于 Schema 推理与自愈机制的智能 ETL在数据工程领域，最脏最累的活莫过于 ETL (Extract-Transform-Load)。面对格式千奇百怪的日志、扫描件 OCR 出来的乱码文本、或是不断变更的 API 响应，传统的做法是写正则表达式 (Regex)。

2026原创Electron39.2+Vue3+DeepSeek从0-1手搓AI模板桌面应用Exe2026最新研发跨平台Electron39.2结合Vite7全家桶调用DeepSeek-Chat客户端AI对话系统。

DeepSeek ：提示词工程 (Prompt Engineering) —— 人机交互时代的“新编程语言”在使用 DeepSeek 或 GPT 时，你是否遇到过这些情况？“这 AI 好像听不懂人话，写的代码总是跑不通。”

利用DeepSeek辅助拉取GitHub存储库目录跳过特定文件方法拉取github目录的时候能跳过某些文件吗？比如https://github.com/hackerzhuli/tdoku-lib ，我不想要其中的data.zip

DeepSeek-V4 即将登场，编程之王与架构革新能否重塑 AI 格局随着人工智能技术的飞速发展，大模型领域竞争日益白热化。作为开源社区的领军者，DeepSeek 团队的每一次动作都牵动着全球开发者的目光。近期，关于其下一代旗舰模型 DeepSeek-V4 的消息甚嚣尘上，预示着一场新的技术革新即将到来。本文将结合现有爆料与技术趋势，对 DeepSeek-V4 的核心亮点、潜在架构创新及深远影响进行深度解析。

医疗数据安全处理：DeepSeek实现敏感信息脱敏与结构化提取医疗数据安全处理：DeepSeek实现敏感信息脱敏与结构化提取摘要在数字医疗时代，海量医疗数据的产生与应用为疾病研究、精准医疗和公共卫生管理提供了前所未有的机遇。然而，这些数据中包含大量患者敏感信息（如身份信息、疾病史、基因数据等），其安全性直接关系到患者隐私权、医疗机构声誉和法律合规性。如何在保障数据安全的前提下最大化利用其价值，成为医疗信息化领域的关键挑战。本文将深入探讨DeepSeek在医疗数据安全处理中的核心技术——敏感信息脱敏与结构化提取，阐述其技术原理、实现流程、应用场景、面临的挑战及未来发

深度推理力量：用 DeepSeek V3.2 Speciale 打造自动数据分析系统在传统数据分析流程中，我们通常需要手动编写 SQL 或 Pandas 代码来回答业务问题。这不仅对非技术人员不友好，而且每次分析过程都难以复用。随着大模型能力的增强，我们终于可以构建一种全新的范式：让 AI 像分析师一样思考，让代码像工程师一样执行。

DeepSeek ：基于 AST 与 AI 的遗留系统“手术刀”式治理方案在软件工程中，最令人头秃的不是写新代码，而是维护**“遗留系统” (Legacy System)。那些长达 2000 行的 utils.py，那些嵌套了 10 层 if-else 的“上帝函数”，就像一颗颗定时炸弹。

构建基于 DeepEval 的 LLM 自动化评估流水线在 AI 开发圈子里，有一种很危险的现象叫 “Vibe-based Development”（凭感觉开发）。

DeepSeek 私有化部署避坑指南：敏感数据本地化处理与合规性检测详解摘要随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）如 DeepSeek 因其强大的文本生成、问答、代码编写等能力，正被越来越多的企业纳入核心业务流程。出于对数据主权、隐私保护和定制化需求的考虑，私有化部署成为许多企业，特别是金融、医疗、政府等高度敏感行业用户的首选方案。然而，私有化部署并非简单的软件安装，其过程涉及复杂的敏感数据处理流程、严格的合规性要求以及潜在的部署陷阱。本文旨在提供一个全面的指南，深入探讨 DeepSeek 私有化部署中敏感数据的本地化处理策略、关键合规性检测要点，并揭示常见的“坑

Unity游戏开发实战指南：核心逻辑与场景构建详解玩家角色控制是游戏开发的核心模块，以下实现包含移动、跳跃及动画控制：技术要点说明：智能敌人需要复杂的行为决策，以下实现包含巡逻、追击、攻击三状态机：