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跨境科技服务的基石：DeepSeek赋能多语言技术文档与合规性说明的深度实践跨境科技服务的基石：DeepSeek赋能多语言技术文档与合规性说明的深度实践摘要：在全球化浪潮的推动下，跨境科技服务已成为企业拓展国际市场、实现技术输出与协作的关键路径。然而，跨越国界的技术服务面临着语言障碍与合规性壁垒的双重挑战。高质量、准确的多语言技术文档，以及符合目标市场法律法规的合规性说明，构成了跨境科技服务成功的核心要素。本文深入探讨了在跨境科技服务场景下，技术文档多语言化与合规性管理的复杂性、关键挑战及最佳实践。特别聚焦于以DeepSeek为代表的人工智能技术如何革新传统流程，提升文档生成、

豆包输出word指令在日常办公、写报告、写方案、写总结的过程中，很多人已经习惯用大模型生成内容，但真正的痛点并不在“写不出来”，而在写完之后怎么变成一份规范、可直接交付的 Word 文档。

Agent skill 大白话，从零到1，范例解析Agent skill 从程序员的角度说，skill 就是类似C 语言的.h公共库，或 Java 里的 import 的公共库。就是常用的函数打包成库，然后在不同的agent里调用被import。对于程序员来说，还不是那一套吗？！现在就是在agent 环境里，怎样调用md 文件，文件里定义了一些常用库，那么每一个agent里就不用重写一遍了。让我们来看一个chatGPT生成的实例：

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【开源工具】DeepSeek-Raw-Export｜油猴脚本使用 DeepSeek 的复制按键直接导出最近在使用 DeepSeek 时，我发现市面上虽然已经有一些导出工具，但它们的设计思路让我有点“强迫症”发作。

文旅行业：DeepSeek处理客流数据生成预测模型与调度建议1.1 文旅产业数字化升级趋势随着5G、物联网、人工智能技术的深度融合，文旅行业正经历从经验驱动向数据驱动的转型。据文化和旅游部2023年统计，全国A级景区日均客流数据处理量已达2.3亿条，传统人工调度模式面临三大核心挑战：

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ChatGPT和Gemini转pdf在生成式 AI（AIGC）的生产力革命中，ChatGPT (OpenAI) 与 Gemini (Google) 无疑代表了当前全球大模型的第一梯队。无论是利用 ChatGPT 进行复杂的架构设计，还是通过 Gemini 强大的多模态能力分析长篇工程文档，开发者们每天都在产生海量的高质量技术资产。

deepseek输出word指令DeepSeek 输出 Word 指令：让大模型真正进入办公生产力场景在大模型能力不断提升的当下，越来越多的开发者开始思考一个现实问题：模型很聪明，但怎么把它的输出真正变成可直接使用的办公成果？

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-创建RAG问答实战（LangChain+DeepSeek+Faiss）ChatPDF-Faiss 是一个基于 FAISS 向量数据库的 PDF 文档智能问答系统，能够从 PDF 文档中提取信息并回答用户的问题。该系统利用了阿里云 DashScope API 提供的文本嵌入和大语言模型能力，实现了对 PDF 文档的高效检索和智能问答。

Docker+DeepSeek：生成镜像优化Dockerfile与容器健康检查脚本在现代软件开发中，容器化技术已成为部署和运行应用的标准方式。Docker作为领先的容器平台，通过镜像和容器机制简化了环境配置和部署流程。然而，构建高效的Docker镜像和确保容器健康运行并非易事，需要精心设计的Dockerfile和健康检查脚本。DeepSeek作为一款强大的AI助手，能辅助开发者优化这些脚本，提升开发效率。本文将详细探讨Dockerfile的优化技巧、容器健康检查脚本的编写方法，并结合DeepSeek AI的智能生成能力，提供实用指南。

DeepSeek DeepEP学习（五）Hybrid-EP dispatchnvidia官方最近发布了Hybrid-EP，已经开源在DeepEP仓库，整体架构类似DeepEP的normal，相对DeepEP，Hybrid-EP降低了对SM的占用，并且在超节点表现更好。

Dify工作流+DeepSeek：运维自动化闭环（数据采集→报告生成）在数字化时代，运维工作已成为企业IT基础设施稳定运行的核心保障。随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升，传统的手工运维方式已无法满足效率与准确性的需求。自动化运维（AIOps）应运而生，成为提升运维效能的关键技术路径。本文将详细介绍如何利用Dify工作流平台与DeepSeek智能模型构建一套完整的运维自动化闭环系统，实现从数据采集到报告生成的全流程智能化处理。

新一代Transformer 架构MAT: Engram-STEM-PLE本文介绍一篇与DeepSeek颇有渊源的一片工作,来自meta; 同样使用了embedding table 来存储词向量,在FFN层作为改进,进行memory 注入;

ELK栈联动：DeepSeek编写Logstash过滤规则与ES日志分析逻辑ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）是当前主流的日志管理解决方案，其核心价值在于实现日志的采集→处理→存储→可视化全链路闭环。本章将解析各组件协同机制：

Prometheus + DeepSeek：自动生成巡检脚本与告警规则配置实战在现代 IT 基础设施日益复杂化的背景下，监控与告警已成为保障系统稳定、高效运行的核心环节。Prometheus 作为云原生时代领先的开源监控解决方案，以其强大的数据模型、灵活的查询语言（PromQL）和高效的时序数据库，在监控领域占据了重要地位。然而，随着监控对象（主机、容器、中间件、微服务等）数量和复杂性的激增，传统的手动配置巡检脚本和告警规则方式变得愈发低效且容易出错。如何实现监控配置的自动化、智能化，成为提升运维效率的关键挑战。

Kubernetes 与 DeepSeek：高效 Pod 部署配置与资源调度优化指南摘要：随着大语言模型（Large Language Model, LLM）在自然语言处理、内容生成、代码辅助等领域的广泛应用，如何高效、稳定、经济地在生产环境中部署和管理这些模型成为关键挑战。Kubernetes（K8s）作为领先的容器编排平台，结合 DeepSeek 系列模型的能力，为构建大规模 AI 服务提供了强大的基础设施。本文将深入探讨在 Kubernetes 集群中部署 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖 Pod 配置模板、资源请求与限制设定、调度器优化策略（包括拓扑感知调度、抢占策略、P

【LLM】一文理解推理大模型2024年，大语言模型领域呈现出日益细化的趋势。除了预训练和微调之外，我们还见证了各种专业化应用的兴起，从检索增强生成到代码助手，不一而足。我预计这一趋势将在2025年进一步加速，对特定领域和应用场景的优化（即“专业化”）将得到更加重视。图1：阶段1至阶段3是开发大型语言模型的通用步骤。阶段4则针对特定用例对大型语言模型进行专门化处理。

Langchain4j 系列之二十七 - Ollama集成Deepseek上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

低代码开发中的高效调试：基于 DeepSeek 的报错日志解析与自动修复方案生成低代码开发中的高效调试：基于 DeepSeek 的报错日志解析与自动修复方案生成摘要低代码开发平台（Low-Code Development Platform, LCDP）以其可视化、拖拽式的开发方式，显著降低了应用开发的准入门槛，提升了开发效率，成为数字化转型的重要工具。然而，低代码平台生成的应用程序同样可能存在缺陷（Bug），其调试过程相比传统编码开发具有特殊性。传统的调试手段，如手动查看堆栈信息、分析日志文件，在低代码环境下可能效率不高或不够直观。本文将探讨一种结合人工智能（AI）技术，特别是利用类

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【技术前瞻】Edge 浏览器深度集成 DS随心转：AI 搜索与笔记流转的一站式生产力革命在 AI 大模型重构应用生态的背景下，浏览器作为信息分发的入口，正迎来从“检索工具”向“智能工作站”的质变。近日，微软 Edge 浏览器正式宣布完成对 DS随心转模型满血版的原生接入。此次更新不仅强化了深度思考与联网搜索能力，更通过底层链路打通了 AI 生成内容到 Word、PDF 的一键收录流程，实现了从提问到文档产出的闭环体验。

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