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DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf
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5
6
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
9
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）
12
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
26
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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】
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】
口水话变口播文案【指令+视频教程】
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联网搜索节日热点产生文案【指令+视频教程】
利用记忆宫殿背课文【指令+视频教程】
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】
小红书爆款文案【指令+视频教程】
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）
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
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
32
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
35
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
41
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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场景适配差距的核心根源：训练数据与训练逻辑的本质不同
通过前面三个具体的开发场景，我们能清晰地看到DeepSeek和通用大模型在「场景适配」上的巨大差距：同样的编程问题，通用大模型给出的是「语法正确但无法使用」的标准化代码，而DeepSeek给出的是「贴合国内实际且能直接落地」的实用代码。
很多人会好奇，这种差距的核心根源到底是什么？为什么同样是AI大模型，在场景适配能力上会有这么大的不同？
答案其实很简单：场景适配能力的差距，本质上是训练数据和训练逻辑的本质不同。AI大模型的能力，完全取决于它的训练数据和训练逻辑——训练数据决定了AI「知道什么」，训练逻辑决定了AI「怎么使用这些知识」。DeepSeek之所以能做到精准的场景适配，就是因为它在训练数据和训练逻辑上，都和通用大模型有着本质的区别，尤其是在「本土化」和「场景化」上，做了深度的优化。
接下来我们就从训练数据和训练逻辑两个核心维度，详细拆解场景适配差距的根源，看看DeepSeek是如何通过本土化的训练数据和场景化的训练逻辑，打造出强大的场景适配能力的。
训练数据：通用大模型的「国际中心化」vs DeepSeek的「本土化深耕」
训练数据是AI大模型的「知识源泉」，AI大模型的所有能力，都来自于它所训练的海量数据。可以说，有什么样的训练数据，就有什么样的AI大模型。而通用大模型和DeepSeek在训练数据上的核心差异，就是「国际中心化」和「本土化深耕」的差异。
这种差异，直接导致了通用大模型对国内开发场景的「无知」，也让DeepSeek拥有了对国内开发场景的「深度理解」。
#1. 通用大模型的训练数据：以英文内容为主，缺乏国内本土化技术知识
目前市面上的主流通用大模型，其训练数据主要有以下几个特点：
第一，语言上：以英文内容为主，中文内容占比极低
通用大模型的训练数据，绝大多数都是英文内容——比如英文的书籍、文章、技术文档、开源项目、社交平台内容等。中文内容在其训练数据中的占比极低，甚至不足5%。这种语言上的差异，直接导致了通用大模型在处理中文问题时，尤其是中文的技术问题时，能力不足。
比如，通用大模型能轻松理解英文的技术文档，能写出适配英文开发环境的代码，但对于中文的技术文档、国内的开发术语、国内的技术生态，却很难理解。就像一个从小在国外长大的人，虽然学了一点中文，但根本无法理解中文的方言、俚语、文化内涵，自然也就无法和中国人进行深度的交流。
第二，内容上：以国际通用知识为主，缺乏国内本土化技术知识
通用大模型的训练数据，内容上以国际通用知识为主——比如国际主流的技术框架、国际开源项目、国外的技术社区内容、全球通用的科学知识等。这些内容里，几乎没有任何国内的本土化技术知识，比如国产数据库的使用、国内网站的反爬机制、微信生态的开发规范、国内开发者社区的踩坑经验等。
以编程训练数据为例，通用大模型的编程训练数据，主要来自GitHub、Stack Overflow、Python官方文档等国际平台。这些平台上的内容，主要围绕国际主流的技术工具展开，比如Scrapy、Django、MySQL、PostgreSQL等，几乎没有关于requests-html、达梦数据库、微信小程序开发的内容。
简单来说，通用大模型的「知识库」里，根本没有国内的本土化技术知识，自然也就无法给出适配国内开发场景的解决方案。就像一个从来没有去过中国的人，你让他介绍中国的风土人情，他肯定只能靠想象，无法给出准确的描述。
第三，来源上：以官方和开源内容为主，缺乏国内开发者的实战经验
通用大模型的训练数据，来源上以官方技术文档、开源项目代码、标准化的技术内容为主，这些内容虽然规范、准确，但缺乏实际的实战经验。而国内的开发场景，有很多「潜规则」和「踩坑经验」，这些内容不会出现在官方技术文档里，只会出现在国内开发者的社区帖子、技术博客、实战项目中。
比如，爬取国内网站时需要设置国内的User-Agent池、对接国产数据库时需要设置GBK字符集、开发微信小程序时需要注意AppID的安全管理，这些都是国内开发者在实战中总结出来的经验，不会出现在国际通用的技术文档里。通用大模型因为缺乏这些实战经验的训练数据，自然也就无法给出这些关键的适配细节。
#2. DeepSeek的训练数据：深耕国内本土化内容，融入海量国内开发者实战经验
和通用大模型不同，DeepSeek的训练数据，从一开始就坚持本土化深耕的原则，将大量的国内本土化技术内容、国内开发者的实战经验融入到训练数据中，让DeepSeek的「知识库」里，有丰富的国内开发场景相关知识，能精准理解国内开发者的实际需求。
具体来说，DeepSeek的训练数据，主要包含以下几个方面的国内本土化内容：
第一，海量的国内开发者社区内容，覆盖国内主流技术平台
DeepSeek的训练数据，包含了大量的国内开发者社区内容，这些内容是国内开发者实战经验的核心载体，也是DeepSeek场景适配能力的重要来源。主要包括：
- CSDN：国内最大的程序员社区，包含了海量的技术问题解答、实战项目教程、踩坑经验分享，几乎覆盖了国内所有的开发场景；
- 掘金：国内优质的技术社区，内容以实战教程、技术博客、项目解析为主，内容质量高，贴合国内的开发实际；
- 知乎：国内主流的知识分享平台，包含了很多关于国内开发场景的深度分析、技术选型建议、实战经验总结；
- 开源中国：国内的开源社区，包含了大量的国内开源项目、国产技术工具的使用案例、本土化的开发解决方案；
- 国内技术博客：比如廖雪峰的Python教程、菜鸟教程、各种个人技术博客，这些内容贴合国内开发者的学习习惯，包含了大量的本土化技术知识。
这些国内开发者社区的内容，覆盖了国内主流的开发场景，包含了大量的实战经验、踩坑技巧、本土化适配细节，让DeepSeek能精准理解国内开发场景的「潜规则」，给出贴合实际的解决方案。
第二，国内技术厂商的官方文档，适配国内的本土化技术工具
DeepSeek的训练数据，包含了国内主流技术厂商的官方技术文档，这些内容让DeepSeek能熟悉国内的本土化技术工具，比如国产数据库、国内的云服务平台、国内的开发框架等。主要包括：
- 国产数据库厂商的官方文档：达梦、人大金仓、神通、瀚高等国产数据库的官方开发手册、API文档、使用教程；
- 国内互联网企业的开放平台文档：微信开放平台、支付宝开放平台、抖音开放平台等的官方文档，让DeepSeek能熟悉国内主流的生态开发规范；
- 国内云服务平台的官方文档：阿里云、腾讯云、华为云等国内云服务平台的官方文档，让DeepSeek能适配国内的云部署环境；
- 国内开发框架的官方文档：比如FastAPI、Sanic等国内开发者常用的轻量框架，以及一些国产的开发工具的官方文档。
这些国内技术厂商的官方文档，让DeepSeek能熟悉国内本土化技术工具的使用规范，给出准确的对接代码，避免出现语法错误、接口调用失败等问题。
第三，国内企业的实战项目代码，贴合国内的业务需求
DeepSeek的训练数据，包含了大量的国内企业的实战项目代码，这些代码来自于国内的中小企业、互联网公司、政企单位，贴合国内的业务需求和开发场景。主要包括：
- Python爬虫实战项目：针对国内网站的爬虫项目，包含了应对国内反爬机制的配置、国内代理IP的使用、动态数据的解析等；
- 国产数据库对接项目：国内企业对接达梦、人大金仓等国产数据库的实战项目，包含了字符集设置、语法适配、性能优化等；
- 微信小程序/公众号开发项目：国内企业开发微信小程序、微信公众号的实战项目，包含了微信授权登录、微信支付、模板消息推送等核心功能的实现；
- 国内Web开发项目：使用Python、Java等语言开发的国内Web项目，包含了国内的接口规范、数据存储方式、业务逻辑处理等。
这些国内企业的实战项目代码，让DeepSeek能熟悉国内的业务需求和开发习惯，给出的代码能直接贴合国内企业的实际使用场景，做到「拿来就用」。
第四，国内开发者的踩坑经验和问题解答，规避常见的技术风险
DeepSeek的训练数据，还包含了大量的国内开发者的踩坑经验和问题解答——这些内容是国内开发场景中最有价值的部分，也是通用大模型最缺乏的部分。这些内容主要来自于CSDN的问题解答、掘金的踩坑分享、知乎的技术讨论，涵盖了国内开发场景中最常见的技术问题和解决方案。
比如，爬取微博数据时如何避免被封IP、对接达梦数据库时如何避免中文乱码、开发微信小程序时如何保证AppID的安全、部署Python项目时如何解决国内的依赖安装问题等。这些踩坑经验，被DeepSeek融入到训练数据中，让DeepSeek能在给出代码的同时，提醒开发者潜在的技术风险，给出规避方案，做到「不仅能解决问题，还能避免问题」。
#3. 训练数据的本土化，让DeepSeek拥有了「懂国内开发者」的核心能力
简单来说，通用大模型的训练数据，是「面向全球的通用知识库」，而DeepSeek的训练数据，是「面向国内的本土化知识库」。这种训练数据的差异，直接让DeepSeek拥有了「懂国内开发者」的核心能力。
当国内开发者提出一个编程问题时，通用大模型只能从「国际通用知识」中寻找答案，给出标准化的解决方案；而DeepSeek能从「国内本土化知识」中寻找答案，结合国内的开发环境、反爬机制、技术生态、业务需求，给出贴合实际的落地解决方案。
这就像一个国内的导游和一个国外的导游：国外的导游只能给你介绍全球通用的旅游景点，而国内的导游能给你介绍国内的小众景点、当地的美食、旅游的避坑技巧，让你的旅行更贴合实际需求。
达梦数据库的Python对接，需要使用官方提供的dmPython驱动——这是国内开发者对接达梦数据库的标准驱动，而DeepSeek的代码会首先提醒开发者安装这个驱动：
```bash
安装达梦数据库官方Python驱动
pip install dmPython
```
然后，给出完整的数据库连接配置和增删改查代码，代码中包含了异常处理、连接关闭等细节，确保代码的健壮性：
```python
导入达梦数据库驱动
import dmPython
配置达梦数据库连接信息
DM_CONFIG = {
"host": "127.0.0.1", 数据库地址
"port": 5236, 达梦数据库默认端口
"user": "SYSDBA", 达梦数据库默认管理员账号
"password": "Dameng123", 数据库密码
"database": "TESTDB" 要连接的数据库名
}
连接达梦数据库并实现增删改查
def dm_db_operation():
conn = None
cursor = None
try:
建立数据库连接
conn = dmPython.connect(
host=DM_CONFIG["host"],
port=DM_CONFIG["port"],
user=DM_CONFIG["user"],
password=DM_CONFIG["password"],
database=DM_CONFIG["database"]
)
print("达梦数据库连接成功！")
创建游标对象
cursor = conn.cursor()
1. 创建表（示例：创建用户表）
create_table_sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_info (
id INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1),
name VARCHAR(50) NOT NULL,
age INT,
phone VARCHAR(20),
create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
"""
cursor.execute(create_table_sql)
print("用户表创建成功！")
2. 插入数据（增）
insert_sql = "INSERT INTO user_info (name, age, phone) VALUES (?, ?, ?)"
insert_data = [("张三", 25, "13800138000"), ("李四", 30, "13900139000")]
cursor.executemany(insert_sql, insert_data)
conn.commit()
print(f"成功插入{cursor.rowcount}条数据！")
3. 查询数据（查）
select_sql = "SELECT * FROM user_info"
cursor.execute(select_sql)
获取查询结果
result = cursor.fetchall()
print("查询到的用户数据：")
for row in result:
4. 修改数据（改）
update_sql = "UPDATE user_info SET age = ? WHERE name = ?"
update_data = (26, "张三")
cursor.execute(update_sql, update_data)
conn.commit()
print(f"成功修改{cursor.rowcount}条数据！")
5. 删除数据（删）
delete_sql = "DELETE FROM user_info WHERE age > ?"
delete_data = (28,)
cursor.execute(delete_sql, delete_data)
conn.commit()
print(f"成功删除{cursor.rowcount}条数据！")
except dmPython.Error as e:
数据库异常处理
print(f"达梦数据库操作失败：{e}")
if conn:
conn.rollback() 异常时回滚事务
finally:
关闭游标和连接
if cursor:
cursor.close()
if conn:
conn.close()
print("达梦数据库连接已关闭！")
执行数据库操作
if __name__ == "__main__":
dm_db_operation()
```
这套代码完全基于达梦数据库的官方驱动和语法规范编写，包含了创建表、插入数据、查询数据、修改数据、删除数据全功能，还加入了异常处理和事务回滚机制，能确保在实际使用中不会出现问题。开发者只需要替换自己的数据库配置信息，就能直接运行，实现和达梦数据库的对接。
