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DeepSeek从入门到精通:7大场景+50大案例+全套提示词
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deepseek精华资料合集大全目录
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零基础使用DeepSeek高效提问技巧.docx
3个DeepSeek隐藏玩法,99%的人都不知道!.docx
1000个DeepSeek神级提示词,让你轻松驾驭AI.docx
DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf
Deepseek 高效使用指南.docx
deepseek 应该怎样提问.docx
DeepSeek-R1使用指南(简版).pdf
Deepseek不好用,是你真的不会用啊!.docx
DeepSeek彻底火了,如何用,有多强,一文带你看懂.pdf
DeepSeek小白使用指南,99% 的人都不知道的使用技巧.docx
DeepSeek最强使用攻略,放弃复杂提示词,直接提问效果反而更好?.docx
当我用 DeepSeek 学习、工作和玩,惊艳!含提问攻略、使用实例和心得.docx
教大家如何使用Deepseek AI进行超级降维知识输出V1.0版.pdf
如何正确使用deepseek?99%的人都错了.docx
让你的DeepSeek能力翻倍的使用指南.docx
3
deepseek提示词技巧保姆级新手教程.docx
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7
DeepSeek R1 7b模型 整合包(含本地部署大礼包)
DeepSeek R1 7b模型 整合包.rar
DeepSeek-R1模型下载器(通用)
DeepSeek大模型本地部署大礼包
8
2025年Deepseek桌面版(安装文件)
DeepSeek.dmg
DeepSeek_x64.msi
DeepSeek_x86_64.deb
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清华大学deepseek指南
清华大学第一弹-DeepSeek 从入门到精通.pdf
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场.pdf
清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf
清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单.pdf
清华大学第五弹:DeepSeek与AI幻觉.pdf
清华大学第六弹:AIGC发展研究3.0版.pdf
10
Deepseek零基础AI编程课
01 工具初体验.mp4
02 语法指令拆解.mp4
03 算法类工具设计.mp4
04 文件打开新建与输出.mp4
05 定制工具设计流程分析.mp4
06 定制工具设计流程分析.mp4
07 工具的迭代思维.mp4
11
Deepseek破除限制文件补丁(打包下载)
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少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》.pdf
13
DeepSeek券商报告合集(170份)
14
DeepSeek-30条喂饭指令.docx
15
DeepSeek-R1使用指南(简版).pdf
16
DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf
17
Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf
18
DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx
19

DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf
20
DeepSeek案例大全.pdf
21
DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf
22
DeepSeek指令公式大全.pdf
23
小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf
24
DeepSeek指导手册(24页).pdf
25
DeepSeek本地部署所需文件备用
1、Ollama本地部署
2、Chatbox本地应用
3、Cherry Studio本地应用
4、VScode对话写代码
mac
windows
教程
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deepseek,豆包,文心等主流AI提示词指令+视频教程合集
单词记忆【指令+视频教程】
对标博主账号拆解【指令+视频教程】
赛道关键词组合选题指令【指令+视频教程】
AI写小说指令【指令+视频教程】
评论区金句引导回复指令【指令+视频教程】
10种框架5种风格暖心治愈情感文案【指令+视频教程】
5000字民间故事小说指令【指令+视频教程】
AI生成PPT【指令+视频教程】
AI生成散文【指令+视频教程】
爆款短视频脚本文案【指令+视频教程】
爆款文案优化助手【指令+视频教程】
播客整理助手【指令+视频教程】
爆款作品黄金发布时间指令【指令+视频教程】
读书博主书单号文案【指令+视频教程】
打造个人IP文案指令【指令+视频教程】
仿写名人语录【指令+视频教程】
仿写文章指令【指令+视频教程】
公文写作【指令+视频教程】
公众号推文【指令+视频教程】
高质量广告语【指令+视频教程】
会议纪要【指令+视频教程】
教案板书【指令+视频教程】
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朋友圈软广文案【指令+视频教程】
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视频内容分析【指令+视频教程】
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文案违禁词审查【指令+视频教程】
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小红书种草类文案【指令+视频教程】
项目复盘报告【指令+视频教程】
英文文献阅读指令【指令+视频教程】
长文章变爆款口播文案【指令+视频教程】
【微头条】10种框架文案【指令+视频教程】
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清华大学 deepseek 视频课
DeeepSeek 是什么?.mp4
DeepSeek多个应用场景讲解.mp4
DeepSeek实用节能发分享.mp4
Deepseek行业应用与实践.mp4
28
DeepSeek指令合集word版
教育学习类(5份)
商务办公类(5份)
营销推广类(7份)
自媒体创作类(17份)
20
deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4
30
deepseek教师模式手机版.apk
31
DeepSeek 保姆级新手教程
01、Deepseek是什么?.docx
02、DEEPSEEK之【文学】.docx
03、DEEPSEEK之【做题】.docx
04、DeepSeek的使用方法 .docx
05、DeepSeek的使用技巧 - 01.docx
06、DeepSeek的使用技巧 - 02.docx
07、DeepSeek的使用技巧 - 03.docx
08、DeepSeek的使用技巧 - 04.docx
09、DeepSeek的使用技巧 - 05.docx
10、DeepSeek的使用技巧 - 06.docx
11、DeepSeek的使用技巧 - 07.docx
12、DeepSeek的使用技巧 - 08.docx
13、DeepSeek的使用技巧 - 09.docx
14、DeepSeek的使用技巧 - 10.docx
15、DeepSeek的使用技巧 - 11.docx
16、DeepSeek的使用注意事项.docx
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DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动出图标注+模型库
BOM功能详解+视频教程20241024.pdf
开拔网工具箱材质库.sldmat
DeepSeek开发的SolidWorks插件,自动打孔装螺丝出图+模型库2025.01.01.rar
33
DeepSeek最新离线版PC+手机版+本地化可视化教程
视频教程.rar
Ollama-darwin-for-macOS.zip
DeepSeek Win安装程序.rar
官方各种模型下载.rar
one-step-deepseek-r1-1119.rar
Linux安装DeepSeek.rar
DeepSeek手机版 v1.0.12安卓版.apk
DeepSeek 安卓App.apk
DeepSeek v1.1.0.apk
AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe
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DeepSeek各大学指南
北京大学Deepseek指南3本全集
1. 北京大学DS指南:DeepSeek与AIGC应用.pdf
2. 北京大学DS指南:DeepSeek提示词工程和落地场景.pdf
3. 北京大学DS指南:DeepSeek原理与落地应用.pdf
厦门大学Deepseek指南2本全集
1. 厦门大学DS指南:大模型概念、技术与应用实践.pdf
2. 厦门大学DS指南:DeepSeek大模型赋能高校教学和科研.pdf
浙江大学Deepseek指南5本全集
1. 浙江大学DS指南:DeepSeek模型解读.pdf
2. 浙江大学DS指南:DEEPSEEK行业应用案例集.pdf
3. 浙江大学DS指南:Chatting or Acting—DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景.pdf
4. 浙江大学DS指南:DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态.pdf
5. 浙江大学DS指南:DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育.pdf
天津大学DS指南:深度解读DeepSeek——原理与效应.pdf
山东大学DS指南:DeepSeek应用与部署.pdf
湖南大学DS指南:我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next.pdf
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AI赋能金融营销:Deepseek与飞书多维表格的高效应用
01.Deepseek与飞书多维表格的高效应用(上)[时长:22分钟] .mp4
02.Deepseek与飞书多维表格的高效应用(下)[时长:49分钟] .mp4
参考提示词.txt
客户信息表.txt
36
DeepSeek满血版使用教程-送两千万算力
DeepSeek满血版视频注册教程.mp4
CherryStudio
37
deepseek官方原始提示词和技巧.txt
38
Deepseek官方提示词【纯文本完整版】.txt
39
科学网—DeepSeek-R1的100问 - 王雄的博文.pdf
40
厦大团队:大模型概念、技术与应用实践(140页PPT读懂大模型).pptx
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deepseek20个提示词-1.pdf
deepseek 20个提示词-2.pdf
42
AI学术工具公测版.exe
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资料有偿不贵,加微信获取:16605168200
AI学习终极指南:从零基础到实战高手
第一部分:AI学习的黄金法则——动手!动手!动手!
1. 为什么“动手”比“听课”重要100倍?
很多人学AI,喜欢疯狂刷课、记笔记,但真正能做出东西的人,一定是边学边做的。
举个真实例子:
小白A:看了100小时Python教程,但从未写过代码。
小白B:学了10小时基础,立刻开始做小项目,比如爬虫、数据分析。
3个月后,小白B已经能独立开发AI应用,而小白A还在纠结“for循环怎么用”。
结论:
AI是技能,不是知识——就像学游泳,看再多的教程,不下水永远学不会。
动手能强化记忆——写代码时遇到的错误,比听课10遍都记得牢。
实战才能发现问题——很多AI概念(如梯度下降、神经网络)只有动手调参才能真正理解。
2. 如何高效动手?——3个黄金方法
(1)从“抄代码”开始
很多人觉得“抄代码”丢人,但所有程序员都是这么起步的!
正确做法:
找一个简单的AI项目(比如手写数字识别)。
逐行理解代码,不懂就查(推荐ChatGPT/DeepSeek辅助)。
自己重写一遍,哪怕只是改几个参数。
推荐资源:
GitHub热门AI项目(如TensorFlow官方示例)
Kaggle新手赛(如Titanic生存预测)
(2)用“小项目”驱动学习
不要一上来就搞大模型!从这些超简单但实用的项目开始:
Python+OpenCV:人脸检测(10行代码搞定)
Scikit-learn:预测房价(适合机器学习入门)
Hugging Face:用预训练模型做文本生成(比如写小红书文案)
关键:
每个项目不超过1天完成。
做完立刻分享(比如发知乎/B站),获得反馈。
(3)参加竞赛——最快的提升方式
Kaggle、天池、讯飞杯…… 这些竞赛为什么有用?
真实数据:比教科书例子更有挑战性。
社区氛围:能看到高手的代码(学习他们的思路)。
简历加分:哪怕只是参与,也能证明你的实战能力。
新手建议:
先参加“Getting Started”赛(如Kaggle的Titanic)。
重点不是赢,而是学会如何优化模型。
第二部分:GitHub宝藏——如何找到最适合练手的AI项目?
GitHub搜索技巧(如何高效找到高质量代码?)
10个必练的AI开源项目(从图像识别到自然语言处理)
如何给开源项目贡献代码(哪怕你只是初学者)
第三部分:Kaggle竞赛实战——从提交第一份结果到Top 10%
Kaggle完整参赛指南(数据清洗、特征工程、模型选择)
如何“抄”大神代码并改进(合法合规的竞赛策略)
常见错误避坑(为什么你的模型总是过拟合?)
第四部分:AI求职——如何用实战经验碾压竞争对手?
没有学历,如何用项目经验打动HR?
如何打造个人AI作品集?(GitHub+技术博客+视频演示)
面试必问的10个实战问题(附参考答案)
第五部分:深度学习进阶——如何从“调参侠”变成“模型设计师”?
手搓Transformer(不用框架,从零实现)
大模型微调实战(用LoRA低成本训练自己的ChatGPT)
模型部署实战(让AI应用真正跑起来)
第六部分:AI工具链——打造你的高效开发环境
1. 开发环境配置:少走90%的弯路
很多新手卡在第一步——环境配置。常见的坑包括:
Python版本冲突
CUDA驱动不兼容
依赖库安装失败
终极解决方案:
使用Docker(避免环境污染)
推荐conda管理虚拟环境(不同项目隔离依赖)
云开发平台(如Colab/Kaggle Notebook零配置)
实操演示:
bash
# 创建独立环境(Python3.9示例)
conda create -n ai_py39 python=3.9
conda activate ai_py39
# 安装核心库
pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install jupyterlab scikit-learn pandas
2. 效率工具:提升10倍编码速度
VS Code插件推荐
GitHub Copilot(AI自动补全)
Jupyter(交互式调试)
Tabnine(代码预测)
命令行神器
tmux(会话管理)
fzf(模糊搜索)
可视化工具
Weights & Biases(实验追踪)
Netron(模型结构可视化)
第七部分:数据处理实战——高质量数据集的获取与清洗
1. 数据获取的10个黄金渠道
类型
推荐资源
特点
通用数据集
Kaggle数据集/Awesome公共数据集
结构化程度高
图像数据
COCO/ImageNet
标注完善
文本数据
HuggingFace数据集/Common Crawl
多语言支持
音频数据
LibriSpeech/UrbanSound8K
专业标注
2. 数据清洗的七个关键步骤
缺失值处理
数值型:均值/中位数填充
类别型:单独设为"Unknown"类别
异常值检测
箱线图可视化
3σ原则过滤
特征工程
时间特征分解(年/月/日/星期)
文本向量化(TF-IDF/BERT嵌入)
案例:电商用户行为数据清洗
python
# 处理购买金额异常值
Q1 = df['amount'].quantile(0.25)
Q3 = df['amount'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df['amount'] < (Q1 - 1.5*IQR)) | (df['amount'] > (Q3 + 1.5*IQR)))]
第八部分:模型训练技巧——突破准确率瓶颈
1. 超参数优化实战
学习率:使用Cyclical LR策略
python
from torch.optim.lr_scheduler import CyclicLR
scheduler = CyclicLR(optimizer, base_lr=0.001, max_lr=0.01, step_size_up=2000)
批大小:GPU显存允许范围内尽量调大
早停机制:监控验证集loss停止下降
2. 模型融合高级技巧
Stacking流程:
用K折交叉验证生成元特征
第二层模型学习特征组合
Blending示例:
python
# 第一层模型预测
lgb_pred = lgb_model.predict(X_test)
xgb_pred = xgb_model.predict(X_test)
# 第二层逻辑回归
blend_X = np.column_stack([lgb_pred, xgb_pred])
final_model = LogisticRegression().fit(blend_X, y_test)
第九部分:模型部署——从Jupyter Notebook到生产环境
1. 轻量化部署方案对比
方案
适用场景
优缺点
Flask API
小型项目快速上线
简单但性能有限
ONNX Runtime
跨平台推理
需要模型转换
TensorRT
NVIDIA GPU加速
极致性能但配置复杂
AWS Lambda
无服务器架构
按需付费成本低
2. 性能优化实战
量化压缩:FP32 → INT8(精度损失<1%)
python
torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
剪枝示例:
python
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.3)
第十部分:前沿技术追踪——保持竞争力的秘密
1. 高效学习法
论文精读三步法:
先看摘要+图表(5分钟掌握核心)
复现关键实验(GitHub找实现)
思考改进方向(写技术博客输出)
技术雷达构建:
2. 2024年重点跟踪方向
多模态大模型:GPT-4V、Fuyu-8B
AI生成视频:Stable Video Diffusion
边缘计算:手机端LLM推理优化