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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
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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
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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
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DeepSeek券商报告合集（170份）
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DeepSeek-30条喂饭指令.docx
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DeepSeek-R1使用指南（简版）.pdf
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DeepSeek_V3_搭建个人知识库教程.pdf
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Deepseek_V3从零基础到精通学习手册.pdf
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DeepSeek_与_DeepSeek-R1_专业研究报告.pdf
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DeepSeek案例大全.pdf
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DeepSeek学习大全及7日进阶计划【_最新最全】.pdf
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DeepSeek指令公式大全.pdf
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小白入门DeepSeek必备的50个高阶提示词.pdf
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DeepSeek指导手册(24页).pdf
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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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单词记忆【指令+视频教程】
对标博主账号拆解【指令+视频教程】
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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】
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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】
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公文写作【指令+视频教程】
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会议纪要【指令+视频教程】
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朋友圈软广文案【指令+视频教程】
情绪化爆款标题【指令+视频教程】
情绪化爆款文案【指令+视频教程】
视频内容分析【指令+视频教程】
头条号大文章仿写指令【指令+视频教程】
文案违禁词审查【指令+视频教程】
文字排版【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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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
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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）
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deepseek本地部署相关的报错处理以及解除限制教程.mp4
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deepseek教师模式手机版.apk
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DeepSeek 保姆级新手教程
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08、DeepSeek的使用技巧 - 04.docx
09、DeepSeek的使用技巧 - 05.docx
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11、DeepSeek的使用技巧 - 07.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
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AI可视化软件Chatbox-1.9.7-Setup.exe
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DeepSeek各大学指南
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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
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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
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deepseek官方原始提示词和技巧.txt
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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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评判AI编程能力的核心标准：从「会不会写」到「能不能用」
在聊「场景适配」之前，我们首先要纠正一个认知误区：评判一个AI的编程能力好坏，绝对不能把「能否输出语法正确的代码」当作唯一标准。
就像评判一个程序员的水平，不能只看他会不会敲代码、会不会用框架，还要看他能不能根据业务需求设计合理的架构、能不能规避潜在的技术风险、能不能写出易维护、高适配的生产级代码。AI编程也是如此，「写代码」只是最基础的能力，「写能用的代码」才是核心竞争力。
（一）AI编程的三个能力层级，多数通用模型只停留在第一层
如果给AI的编程能力分个层级，从低到高大概能分为三个阶段，而目前市面上很多通用大模型，其实只停留在最基础的第一层，这也是为什么它们的代码总让人觉得「中看不中用」。
第一层：语法正确，逻辑自洽
这是AI编程的入门门槛，也是目前绝大多数大模型都能达到的水平。在这个层级，AI能根据用户的问题，调用训练数据里的代码片段，拼接出语法没有错误、逻辑上能讲得通的代码。比如你让它写一个「Python实现两数相加」的代码，它能准确输出函数定义、参数传递、返回结果的完整代码，运行后能得到正确答案。
但这种代码的问题在于，它只是「为了写代码而写代码」，完全脱离实际使用场景，没有考虑到代码的运行环境、业务需求、潜在风险，只能在「纯测试环境」里运行，放到实际开发中毫无价值。
第二层：贴合需求，适配环境
这是AI编程能力的进阶阶段，也是DeepSeek能达到的核心层级。在这个层级，AI不仅能写出语法正确的代码，还能精准理解用户的实际需求，结合代码的运行环境、使用场景，做出针对性的适配。比如用户要爬取国内网站的数据，AI会考虑到国内的反爬机制、网络环境；用户要对接国产数据库，AI会熟悉对应的操作语法、字符集设置。
这个阶段的代码，已经具备了「实用性」，用户复制粘贴后，只需要做少量的参数修改，就能直接在实际开发中使用，大幅节省开发时间。
第三层：优化体验，规避风险
这是AI编程能力的最高阶段，也是接近专业程序员的水平。在这个层级，AI不仅能写出适配场景的代码，还能根据行业经验、踩坑经历，对代码进行优化，同时提醒用户潜在的技术风险、使用注意事项。比如爬取数据时提醒「控制请求频率，避免账号封禁」；操作数据库时提醒「添加事务处理，防止数据丢失」；使用框架时提醒「注意版本兼容，避免出现依赖冲突」。
这个阶段的代码，已经不仅仅是「解决问题」，更是「高效、安全地解决问题」，甚至能给用户提供额外的技术建议，相当于一个「随身的技术顾问」。
而我们平时用的很多通用大模型，之所以写的代码「不好用」，就是因为它们只做到了第一层，停留在「语法正确」的表面，没有深入到「贴合需求、适配环境」的核心层面。而DeepSeek的核心优势，就是跳过了「纯语法输出」的阶段，直接瞄准国内开发者的实际使用场景，做到了「第二层甚至第三层」的编程能力。
（二）国内开发环境的特殊性，让「场景适配」变得更加重要
如果说在国际通用的开发环境里，「语法正确」的代码还能勉强用一用，那在国内的开发环境里，「场景适配」几乎是决定代码能不能用的唯一标准。
为什么这么说？因为国内的开发环境，和国际通用的开发环境相比，有太多「本土化」的特点：
比如国内的网站有独特的反爬机制，和国外的网站完全不同；国内的中小企业大量使用国产数据库，而不是国际主流的MySQL、PostgreSQL；国内的开发者有自己的技术社区和使用习惯，更偏爱轻量、简单、易上手的工具库；甚至国内的网络环境、字符集设置、接口规范，都有自己的「潜规则」。
这些「本土化」的特点，不是靠「语法正确」就能解决的，而是需要AI对国内的开发环境有深入的理解，对国内开发者的实际需求有精准的把握。而很多通用大模型，因为训练数据、训练逻辑的原因，对这些「本土化」特点几乎一无所知，写出来的代码自然也就无法适配国内的开发场景。
举个最简单的例子：你让通用大模型写一个「Python发送邮件」的代码，它大概率会推荐使用SMTP协议，给出基于Gmail邮箱的配置代码。语法完全正确，逻辑也没问题，但在国内的环境里，几乎没人用Gmail邮箱，大家用的都是QQ邮箱、163邮箱、企业微信邮箱，而这些邮箱的SMTP服务器地址、端口号、授权方式，和Gmail完全不同。你直接用通用大模型的代码，不仅发不出邮件，还会因为配置错误报一堆错。
而DeepSeek在写这个代码时，会优先推荐国内开发者常用的QQ邮箱、163邮箱，直接给出对应的SMTP服务器地址、端口号，甚至会详细说明「如何开启邮箱的SMTP服务」「如何获取授权码」，这些细节看似简单，却是国内开发者实际使用中必须面对的问题，也是「场景适配」的核心体现。
所以说，在国内的开发环境里，评判AI编程能力的标准，必须从「会不会写代码」升级为「写的代码能不能用」。而「能不能用」的关键，就在于AI能不能做到「场景适配」。
DeepSeek的回答：深耕国内技术生态，国产数据库适配「一步到位」
和通用大模型不同，DeepSeek在对接国产数据库这个场景里，展现出了极强的「本土优势」——它不仅熟悉国内主流的国产数据库（达梦、人大金仓、神通、瀚高等），能给出完整的增删改查代码，还能提醒开发者国产数据库的使用细节，比如字符集设置、连接配置、语法差异等，让开发者能直接对接，无需额外修改。
DeepSeek能做到这一点，核心原因在于它的训练数据本土化和训练逻辑场景化——它的训练数据包含了大量国内开发者社区的内容，对国内的技术生态有深入的理解，训练目标就是适配国内开发者的实际使用场景。
具体来说，DeepSeek对接国产数据库的回答，主要有以下几个特点：
第一，对国内主流国产数据库的支持全覆盖，无知识盲区
DeepSeek的训练数据，包含了大量国内数据库厂商的官方技术文档、国内开发者社区的国产数据库使用案例、国内企业的国产数据库对接项目——比如达梦数据库的官方开发手册、人大金仓的Python对接教程、CSDN上的国产数据库问题解答、掘金上的国产数据库实战项目等。
这些本土化的训练数据，让DeepSeek的「知识库」里，有丰富的国产数据库相关知识，能支持国内主流的所有国产数据库。不管你是要对接达梦、人大金仓，还是神通、瀚高，DeepSeek都能给出对应的解决方案，没有任何知识盲区。
比如你提出「Python对接达梦数据库」的需求，DeepSeek不会像通用大模型那样推荐MySQL，而是会直接给出基于达梦数据库官方驱动的代码；你提出「Python对接人大金仓数据库」的需求，它会给出基于人大金仓psycopg2驱动的代码，完全贴合实际需求。
第二，给出完整的落地代码，包含连接配置、增删改查全功能
在对接国产数据库时，DeepSeek会给出完整的、可直接运行的落地代码，包含数据库的连接配置、数据的增加、删除、修改、查询全功能，开发者只需要替换自己的数据库地址、端口、账号、密码，就能直接使用。
第三，针对国产数据库的特点，加入关键的适配细节提醒
国产数据库和国际主流数据库相比，虽然核心功能类似，但在一些细节上存在差异——比如字符集设置、语法规范、连接配置、数据类型等。这些细节看似微小，但如果不注意，很容易导致代码运行失败，或者出现数据乱码、查询异常等问题。
通用大模型因为对国产数据库一无所知，自然也就无法提醒这些细节；而DeepSeek因为熟悉国产数据库的特点，会在给出代码后，加上关键的适配细节提醒，帮开发者规避这些问题。
还是以达梦数据库为例，DeepSeek会给出以下几个核心的适配细节提醒，这些都是国内开发者对接达梦数据库时最容易踩坑的点：
#（1）字符集设置：优先设置为GBK，完美兼容中文存储
中文存储是国内企业使用数据库时的核心需求，而达梦数据库的默认字符集可能不是GBK，如果不手动设置，很容易出现中文乱码的问题。而国际主流的MySQL数据库，默认字符集是UTF-8，很多开发者会习惯性地将达梦数据库的字符集也设置为UTF-8，结果导致中文乱码。
DeepSeek会专门提醒开发者：「达梦数据库在创建库和表时，优先将字符集设置为GBK，因为GBK是国内最常用的中文字符集，能完美兼容所有中文内容的存储，避免出现中文乱码的问题。如果需要和其他系统对接，确需使用UTF-8，需确保整个数据链路的字符集一致」。
同时，DeepSeek还会给出设置字符集的具体SQL语句：
```sql
-- 创建达梦数据库时设置字符集为GBK
CREATE DATABASE TESTDB DEFAULT CHARACTER SET GBK;
-- 创建表时指定字符集为GBK
CREATE TABLE user_info (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL
) DEFAULT CHARACTER SET GBK;
#（2）语法差异：注意达梦数据库和MySQL的核心语法区别
达梦数据库虽然在很多语法上和MySQL兼容，但在一些核心语法上存在差异，如果开发者按照MySQL的语法来编写达梦数据库的SQL语句，很容易出现语法错误。
DeepSeek会梳理出达梦数据库和MySQL的核心语法差异，并给出对应的修改建议，比如：
- 自增列：MySQL使用`AUTO_INCREMENT`，达梦数据库使用`IDENTITY(1,1)`；
- 分页查询：MySQL使用`LIMIT`，达梦数据库使用`ROW_NUMBER()`窗口函数或`TOP N`；
- 日期函数：MySQL使用`NOW()`获取当前时间，达梦数据库使用`CURRENT_TIMESTAMP`或`SYSDATE`；
- 字符串拼接：MySQL使用`CONCAT()`函数，达梦数据库除了支持`CONCAT()`，还支持`||`运算符。
这些语法差异的提醒，能帮开发者避免因「惯性思维」而导致的语法错误，大幅节省调试时间。
#（3）连接配置：注意端口号和驱动参数的设置
达梦数据库的默认端口号是5236，而MySQL的默认端口号是3306，很多开发者会习惯性地将达梦数据库的端口号设置为3306，结果导致连接失败。同时，达梦数据库的dmPython驱动，在连接时有一些特殊的参数，比如超时时间、字符集参数，需要手动设置。
DeepSeek会提醒开发者：「达梦数据库的默认端口号是5236，不要和MySQL的3306端口混淆；使用dmPython驱动连接时，可根据需要设置超时时间（timeout）、字符集（charset）等参数，确保连接的稳定性和数据的正确性」。
#（4）权限管理：注意达梦数据库的用户权限体系
达梦数据库的用户权限体系和MySQL不同，它有更严格的权限控制，比如默认的管理员账号是SYSDBA，而不是root。很多开发者会按照MySQL的权限管理方式来操作达梦数据库，结果导致权限不足的问题。
DeepSeek会提醒开发者：「达梦数据库的默认超级管理员账号是SYSDBA，拥有最高权限；在实际生产环境中，不要直接使用SYSDBA账号进行业务操作，应创建专用的业务账号，并分配最小必要的权限，提高数据库的安全性」。
第四，结合企业实际需求，给出针对性的优化建议
除了代码编写和细节提醒，DeepSeek还会结合国内企业的实际使用需求，给出国产数据库的针对性优化建议，让代码不仅能「用起来」，还能「用得好」。
比如，DeepSeek会提醒：
1. 「国内中小企业在使用达梦数据库时，建议开启数据库的缓存功能，提高数据查询的效率，因为中小企业的业务数据量通常不大，缓存能大幅提升系统性能」；
2. 「政企单位在使用国产数据库时，需严格遵守信创产业的相关规范，确保数据库的部署环境、配套软件都符合信创要求，实现全链路的自主可控」；
3. 「在对接国产数据库的项目中，建议使用数据库连接池（比如DBUtils），避免频繁创建和关闭数据库连接，提高系统的并发处理能力」；
4. 「定期对国产数据库进行备份，达梦数据库提供了完整的备份恢复工具，建议每天进行增量备份，每周进行全量备份，防止数据丢失」。
这些优化建议，都是基于国内企业的实际使用场景提出的，能让开发者的代码更贴合企业的业务需求，提升项目的稳定性和性能。
在对接国产数据库这个场景里，DeepSeek的核心优势，就是深耕国内的技术生态，把国产数据库的本土化知识和国内企业的实际需求，融入到代码和回答中。而通用大模型，因为训练数据和训练逻辑的限制，根本无法做到这一点，只能给出脱离实际的国际方案。
