deepseek

python3GUI--【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的智能球体检测系统：（详细介绍）朋友们好！今天给大家带来我给大家带来基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的智能球体检测系统，这款软件系统支持对不同输入内容中的球体进行检测，本系统使用PyQt5制作界面，使用YOLOv8进行计算机视觉检测，配合DeepSeek的AI加持，横向拓展了软件系统的功能！

爱听歌的周童鞋

斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 11: Scaling laws 2学习斯坦福的 CS336 课程，本篇文章记录课程第十一讲：推理，记录下个人学习笔记，仅供自己参考😄website：https://stanford-cs336.github.io/spring2025

明知道的博客

解决WSL环境下DeepSeek-OCR运行时内存不足问题在WSL环境中运行DeepSeek-OCR时出现以下错误：这是由于WSL默认分配的内存不足以加载大型模型导致的。

前端直连大模型：用原生 JavaScript 调用 DeepSeek API在 AI 应用快速普及的今天，大语言模型（LLM）不再只是后端服务的专属能力。通过标准的 HTTP 接口，前端应用也能直接与模型对话——无需中间服务器，只需一个 API Key 和几行代码。本文将带你从零开始，使用原生 HTML/JavaScript 搭建一个能调用 DeepSeek 大模型的前端项目，并深入解析如何安全、规范地发起复杂请求。

模型启动机

DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR：谁更胜一筹？在数字化转型加速推进的当下，企业对高效AI文档处理系统的需求日益迫切。然而，面对市场上多款功能相近的光学字符识别（OCR）模型，开发人员在选型过程中往往面临决策困境。模型在处理速度、识别精度、成本控制等关键维度的表现，直接影响文档处理系统的整体效能与业务落地价值，因此筛选兼具高效性与适配性的模型成为核心诉求。

在本地部署DeepSeek‑R1‑0528 超大模型全流程指南！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。DeepSeek-R1-0528 是一款表现优异的大规模开源推理模型，参数量达到 671B。虽然模型规模庞大，但通过极致的量化技术，它现在可以在配置合理的本地设备上运行。这一进展使得开发者和研究者无需依赖云服务，即可在本地部署强大的语言模型，实现私有化、安全性和效率的平衡。

90%的OKR都写成了KPI？其实你缺的不是表格，而是"教练"很多团队推行OKR（目标与关键结果）最后都变成了一场"填空游戏"。每到季度初，大家对着空白表格抓耳挠腮，最后填进去的往往还是换了层皮的KPI： "完成10个销售线索" —— 这是任务，不是结果。 "上线新版本APP" —— 这是产出，不是价值。 "客户满意度达到100%" —— 这是幻想，不是挑战。

大模型真好玩

Gemini3.0深度解析，它在重新定义智能，会是前端工程师噩梦吗？大家是否曾畅想过，通用人工智能（AGI）真正到来时会是什么样子？对笔者而言，希望它是一个真正懂用户的“私人教师”：当用户希望学习某个知识点时，它能一键生成可交互的前端应用，通过动态演示与引导式操作，让用户在实践过程中深入理解；更进一步，笔者期待 AGI 能成为一位“全能程序工程师”。无论是根据一张设计图还原出完整应用，还是将创意转化为可游玩的游戏，甚至是协助完成操作系统级别的开发任务——它都能高效响应。哪怕只是实现一个简单的前端页面，它也能在细节与视觉效果上做到极致。而这一切，已不仅是想象。在谷歌最新发布

与大模型共舞：从 DeepSeek 到模块化智能应用开发在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为开发者探索智能应用的重要工具。以 DeepSeek 为代表的开源大模型，依托海量预训练数据中的文本模式进行推理与回答，展现出强大的语言理解与生成能力。然而，正如所有基于静态数据训练的模型一样，DeepSeek 并不具备对新闻、股价等实时信息的感知能力——这恰恰引出了一个关键命题：如何让大模型“走出封闭”，与真实世界互动？本文将结合 ModelScope（魔搭）、Jupyter Notebook 与 OpenAI SDK 等技术生态，探讨构建模块化、可扩

前端开发者也能玩转大模型：使用HTTP请求调用DeepSeek全记录无需后端支持，纯前端技术栈也能集成人工智能大模型作为一名前端开发者，我最近探索了一个有趣的技术方案：如何在前端项目中直接调用大型语言模型。在这个过程中，我发现了不少值得分享的经验和技巧，今天就带大家一步步实现前端调用DeepSeek大模型的全过程。

啊？微博7800美元训的大模型，数学能力超了DeepSeek-R1当整个 AI 行业陷入 “参数竞赛” 的狂热时，微博 AI 交出了一份出乎意料的答卷，为沸腾的大模型战场开辟了一条充满想象力的新路径。

一个账号调用N个AI模型！从LLM到视频生成的丝滑解决方案前言：你是否遇到过这样的情况？项目需要接入多个AI模型，结果发现每个模型都要单独注册账号、申请API密钥、学习不同的SDK、写一大堆适配代码。OpenAI、DeepSeek、Claude、Qwen……光是维护这些平台的账号和代码就让人头大，更别提频繁切换测试时的效率损失了。

DeepSeek-OCR私有化部署—从零构建OCR服务环境光学字符识别（OCR）技术经历了从传统图像处理到深度学习的重要演进。早期OCR系统依赖于手工设计的特征提取器和规则引擎，在规整文档上表现良好，但在复杂场景下面临巨大挑战。随着深度学习技术的发展，特别是CNN和Transformer架构的兴起，OCR技术实现了质的飞跃。DeepSeek-OCR正是在这一技术背景下应运而生，代表了当前OCR领域的最先进水平。与传统OCR系统相比，DeepSeek-OCR摒弃了复杂的规则引擎，采用端到端的深度学习架构，在大规模多语言文本数据上训练，实现了更高的识别准确率和更强的

【提示词工程】PPT做得越用心，听众越想睡觉？别急着反驳，先看个数据。某调研机构对1000场职场演示做过统计：PPT制作精美度与听众注意力成反比。制作时间超过10小时的PPT，听众睡着率比"随便做的PPT"高出37%。

DeepSeek-OCR实战(06)：SpringBoot应用接入前一章部署了DeepSeek-OCR-WebUI ，它本身提供了API接口，这样在业务应用可以直接接入。本章将DeepSeek-OCR 接入到SpringBoot应用中，实现表格数据识别。

教程上新丨Deepseek-OCR 以极少视觉 token 数在端到端模型中实现 SOTA众所周知，大语言模型在处理千字、万字或是更长文本时，计算量往往急剧增加，甚至直接导致算力的「烧钱」游戏，也因此制约了 LLM 在处理高密度文本信息场景中的效率边界。

从年初DeepSeek的爆火🔥 - 到年底Trae solo 的上线⚙️ :2025 AI 大年,一个普通人的认知指南 ! 🧭2025年初，在还是欢庆的浓郁的新年氛围之中，DeepSeek 猛然爆火，但是他的爆火并非偶然，而是技术积累、产品策略与市场机遇共同作用的结果。核心原因可以概括为：以一个极具竞争力的开源模型，用远低于行业预期的成本，提供了顶尖的性能，并通过出色的产品体验迅速吸引了大量用户。

🚀微调的力量：看3B参数的DeepSeek-OCR如何蜕变为中文识别高手！零成本微调保姆级教程：用Google Colab免费GPU，十分钟打造一个专属领域的你是否遇到过这样的困境：想要识别图片中的文字，但大模型太"重"跑不动，小模型又经常认错字？比如把清晰的"一"识别成"二"，把重要的表格数据搞得面目全非……

DeepSeek-OCR实战(02)：DeepSeek-OCR模型介绍DeepSeek-OCR实战是一个系列文章，包含了从基础运行环境搭建到应用接入全过程。本章会对DeepSeek-OCR模型进行介绍

数据智能老司机

构建一个 DeepSeek 模型——通过键值缓存（Key-Value Cache, KV Cache）解决推理瓶颈要理解 DeepSeek 架构的关键创新，我们需要先看清这些创新要解决的技术痛点。本章对应全书开篇所述“四阶段路线图”的第 1 阶段：KV Cache 基础。它针对现代 LLM 推理中最根本的瓶颈。在进入第 2 阶段并理解 DeepSeek 的核心设计（如多头潜在注意力 MLA）之前，必须先掌握 KV Cache 的来龙去脉——以及它被设计出来要解决的问题。