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deepseek精华资料合集大全目录
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DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通.pdf
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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
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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
18
DeepSeek_RAGFlow构建个人知识库.pptx
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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
21
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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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】
口水话变口播文案【指令+视频教程】
历史人物轶事解说文案【指令+视频教程】
联网搜热门话题，生成故事性文案【指令+视频教程】
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）
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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
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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一、中文技术语境的 “潜规则”：DeepSeek 是如何 “听懂” 的？
中文技术语境的 “理解鸿沟”，本质上是对中文技术交流 “潜规则” 的掌握程度差异。这些 “潜规则” 是国内开发者在长期技术交流中形成的，没有明确的官方定义，但大家都默认遵守。DeepSeek 之所以能精准理解中文技术提问，就是因为它掌握了这些 “潜规则”。
1. 口语化表达与技术需求的对应规则
国内开发者常用的口语化表达，其实都有明确的技术需求对应，DeepSeek 通过学习大量数据，掌握了这些对应关系：
口语化表达
对应的技术需求
怎么搞个 XX
如何实现 XX 功能，要求方案简洁、可落地
怎么弄 XX
如何操作 XX（如配置、调试、优化）
求个 XX 方案
提供 XX 功能的实现方案，最好有代码示例
有没有办法 XX
是否存在实现 XX 功能的方法，推荐最优方案
XX 怎么优化
如何提升 XX 的性能、效率、稳定性等
怎么解决 XX 问题
提供 XX 技术问题的解决方案，包括排查步骤和解决方法
筛数据
对数据进行筛选、过滤，按条件提取目标数据
调索引
优化数据库索引，提升查询效率
解死锁
解决多线程编程中的死锁问题
搞爬虫
开发网页爬虫，获取目标网站数据
比如用户说 “怎么搞个 Python 爬虫”，DeepSeek 就知道用户需要的是 “用 Python 实现网页爬虫的方案，要求代码简洁、易于实现，最好能应对常见的反爬机制”；用户说 “怎么调 MySQL 索引”，DeepSeek 就知道用户需要的是 “优化 MySQL 索引的方法，包括索引设计、现有索引调整、查询语句优化等，最终提升查询效率”。
2. 行业 “黑话” 的语义解析规则
国内技术圈的 “黑话”，大多是专业术语的简化或约定俗成的简称，DeepSeek 掌握了这些 “黑话” 的语义解析规则：
简称类黑话：这类黑话是专业术语的缩写，比如 “反爬”=“反网页爬虫机制”，“埋点”=“数据采集点”，“脱敏”=“数据脱敏处理”，“压测”=“压力测试”，“联调”=“联合调试”，“上线”=“系统部署上线”，“回滚”=“版本回滚”，“重构”=“代码重构”，“适配”=“兼容性适配”，“兼容”=“向下兼容 / 跨平台兼容” 等。DeepSeek 在遇到这些黑话时，会自动将其解析为完整的专业术语，再基于专业术语提供解决方案。
场景类黑话：这类黑话是基于特定技术场景的约定俗成表述，比如 “抓数据”=“采集目标网站 / 系统的数据”，“爬评论”=“采集电商平台 / 社交媒体的用户评论数据”，“绕反爬”=“绕过目标网站的反爬虫机制”，“解耦”=“降低代码模块之间的耦合度”，“限流”=“限制接口的并发访问量”，“熔断”=“服务熔断机制（避免服务雪崩）” 等。DeepSeek 通过学习这些黑话的使用场景，能够精准理解其背后的技术需求。
3. 歧义表述的识别与处理规则
中文技术语境中的歧义表述，通常可以通过上下文、提问场景、用户身份等信息来判断，DeepSeek 掌握了这些识别与处理规则：
基于上下文判断：如果用户的提问中包含 “系统响应慢”“接口调用耗时” 等上下文，那么 “优化接口性能” 大概率指的是优化软件 API 接口；如果用户的提问中包含 “硬件传输速度”“设备连接稳定性” 等上下文，那么 “优化接口性能” 大概率指的是优化硬件物理接口。
基于提问场景判断：如果用户是前端、后端、移动端开发者，那么 “接口” 大概率指软件 API 接口；如果用户是硬件工程师、嵌入式开发者，那么 “接口” 大概率指硬件物理接口。
基于用户身份判断：DeepSeek 可以通过用户的历史提问记录、使用场景等信息，判断用户的身份（如开发者类型、技术栈等），从而更准确地解读歧义表述。
主动追问确认：如果通过上述方式仍无法准确判断歧义表述的含义，DeepSeek 会主动向用户追问，确认用户的真实需求，避免答非所问。
4. 解决方案的落地性适配规则
国内开发者在提问时，往往更关注解决方案的 “落地性”—— 是否有完整的代码示例、是否符合国内的技术栈和使用环境、是否能应对国内的特殊场景（如反爬机制、网络环境等）。DeepSeek 掌握了这些适配规则，能够提供更贴合国内开发者需求的解决方案：
代码示例的完整性：提供的代码示例包含完整的导入语句、核心逻辑、注释说明，甚至包含测试方法，用户可以直接复制粘贴使用，无需额外补充代码；
技术栈的适配性：优先推荐国内开发者常用的技术栈和工具（如 Python、Java、JavaScript、Scrapy、Redis、MySQL 等），避免推荐国内使用较少或无法访问的工具和服务；
场景的针对性：针对国内的特殊场景（如国内电商平台的反爬机制、微信小程序开发、支付宝支付集成等），提供专门的解决方案，确保方案的可行性；
合规性的考虑：在提供爬虫、数据采集等相关方案时，会提醒用户遵守相关法律法规和平台的 robots 协议，避免违规操作。
二、真实场景还原：不同技术岗位开发者的使用体验
为了更全面地展现 DeepSeek 在中文技术语境理解上的优势，我们采访了来自不同技术岗位的开发者，听听他们在实际使用过程中的真实体验和感受。
1. 爬虫工程师：“DeepSeek 能听懂我的「反爬黑话」，ChatGPT 却要我反复解释”
张工是一名资深爬虫工程师，主要负责电商数据采集、舆情监控等工作。他分享道：“做爬虫这行，每天都要和各种反爬机制打交道，提问时经常会用到「绕反爬」「破验证码」「防封 IP」「抓动态数据」这些黑话。之前用 ChatGPT 提问时，每次都要解释半天 —— 我说「绕反爬」，它问我「什么是反爬」；我说「抓动态数据」，它问我「动态数据是指什么类型的数据」。有时候解释完，我自己都忘了原本要问什么了。”
“后来换成 DeepSeek，体验完全不一样。我问「Python 爬虫怎么绕电商的滑块验证码，还要防封 IP」，它直接给出了用 Playwright 模拟人工滑动、结合代理 IP 池和请求头伪装的方案，还附上了完整的代码，包括滑块轨迹生成的逻辑、IP 池的配置方法、请求频率的控制策略。更贴心的是，它还提醒我「某些电商平台的滑块验证码有风控机制，建议使用真实的浏览器环境和低频率请求，避免使用过于规律的滑块轨迹」，这些都是我们实际爬取过程中会遇到的问题。”
“还有一次，我问「怎么抓某电商 APP 的评论数据，它是 APP 端的，不是网页端」，ChatGPT 的回复是「请提供 APP 的名称、接口文档等信息」，而 DeepSeek 直接给出了用 Fiddler 抓包分析 APP 接口、用 Python 的 requests 库模拟请求的方案，还详细说明了如何处理 APP 的签名验证、Token 过期等问题。这些方案都是拿来就能用的，省去了我很多摸索的时间。”
2. 后端开发者：“歧义表述不用再解释，DeepSeek 懂我的真实需求”
李工是一名后端开发者，主要负责 Java 后端系统的开发和维护。他说：“后端开发中经常会遇到一些歧义表述，比如「优化接口性能」「解决数据库瓶颈」等。之前用 ChatGPT 时，它经常会误解我的意思。比如我问「如何优化接口性能，我们的系统在高并发下响应很慢」，它默认按 API 接口优化来回复，但其实我们的问题出在数据库连接池配置不合理，导致高并发时连接数不足。结果就是它的回复完全不相关，我还要重新解释。”
“换成 DeepSeek 后，这种情况就再也没有发生过。有一次我问「如何优化数据库性能，查询耗时太长」，它没有直接给出方案，而是先问我「请问是查询语句本身的问题，还是数据库配置、索引设计的问题？是否有具体的慢查询日志可以参考？」。我回复「有慢查询日志，主要是联合查询耗时太长」，它立刻给出了优化 SQL 语句（拆分联合查询、添加覆盖索引）、调整数据库参数（增大查询缓存、优化连接池）等方案，还附上了慢查询分析的方法和工具推荐。”
“还有一次，我问「Java 多线程怎么处理任务队列，避免数据重复处理」，ChatGPT 的回复比较笼统，只是说「使用锁机制或原子类」，而 DeepSeek 直接给出了用 Redis 实现分布式锁、用消息队列的幂等性设计、用 ThreadLocal 存储线程私有数据等 3 种方案，每种方案都有详细的代码示例和适用场景分析，还提醒我「在分布式环境下，推荐使用 Redis 分布式锁，配合过期时间避免死锁」。这些细节都非常贴合我们的实际开发需求。”
3. 前端开发者：“口语化提问也能精准响应，效率提升太多了”
王工是一名前端开发者，主要负责 Web 端和移动端的前端开发。他分享道：“前端开发节奏比较快，遇到问题时喜欢用口语化的方式提问，比如「怎么搞个下拉刷新组件」「怎么适配不同屏幕尺寸」「怎么解决跨域问题，简单点的方案」。之前用 ChatGPT 时，它总是要我把问题说清楚，比如「下拉刷新组件是基于哪个框架？Vue 还是 React？」「适配屏幕尺寸是指响应式布局还是自适应布局？」，有时候我只是想快速得到一个简单的实现方案，结果要花很多时间解释。”
“用了 DeepSeek 之后，效率提升太多了。我问「Vue3 怎么搞个下拉刷新组件，不用第三方库」，它直接给出了用 Vue3 的 Composition API 实现的方案，包括模板结构、样式设计、逻辑实现（触摸事件监听、下拉距离计算、刷新状态管理），还附上了完整的代码和注释，我直接复制到项目里稍微修改一下就能用。”
“还有一次，我问「前端怎么适配不同手机屏幕，避免布局错乱」，ChatGPT 的回复比较理论化，说「使用 rem、vw/vh 单位，配合媒体查询」，而 DeepSeek 不仅给出了具体的实现方案（用 postcss-px-to-viewport 将 px 转换为 vw，配合 flex 布局和媒体查询），还提供了相关插件的配置方法、常见问题的解决方案（如字体适配、1px 边框问题），甚至还推荐了几个常用的适配框架，让我可以根据项目需求选择。这些都是我们前端开发者在实际开发中经常遇到的问题，非常实用。”
4. 数据分析工程师：“简化表达也能 get 核心需求，代码示例直接能用”
刘工是一名数据分析工程师，主要负责数据采集、清洗、分析和可视化。他说：“数据分析工作中经常要处理各种数据，提问时会用到很多简化表达，比如「Pandas 怎么筛数据，按多个条件」「怎么用 Matplotlib 画个折线图，美化一下」「怎么处理缺失值，简单高效的方法」。之前用 ChatGPT 时，它经常会误解我的意思，比如我问「Pandas 筛数据，按多个条件」，它问我「多个条件是 AND 还是 OR 关系？数据格式是什么样的？」，而我只是想知道基本的语法和用法。”
“DeepSeek 完全不一样，我问「Pandas 怎么筛数据，按多个条件，比如年龄大于 18 且性别为男」，它直接给出了 3 种实现方案（使用布尔索引、query () 方法、loc [] 方法），每种方案都有完整的代码示例，包括数据准备、筛选逻辑、结果输出，还对比了每种方案的优缺点，比如「布尔索引适合简单条件筛选，query () 方法适合复杂条件，语法更简洁」。我直接把代码复制到 Jupyter Notebook 里，替换成自己的数据就能运行。”
“还有一次，我问「怎么用 Python 处理 Excel 数据，批量修改单元格内容」，ChatGPT 的回复比较复杂，涉及到 openpyxl、xlrd 等多个库的使用，而 DeepSeek 推荐了用 pandas 结合 openpyxl 的方案，代码非常简洁，还处理了 Excel 文件的读写、单元格格式保留等问题，我按照它的方案很快就完成了数据处理任务。”
三、中文技术语境理解的核心：不止是 “听懂”，更是 “懂你”
从上述案例和分析可以看出，DeepSeek 在中文技术语境理解上的优势，不仅仅是 “听懂” 了口语化表达、行业黑话和歧义表述，更重要的是 “懂” 国内开发者的真实需求和使用习惯 —— 它知道开发者想要的是 “拿来就能用” 的解决方案，而不是空泛的理论；它知道开发者关注的是方案的落地性和实用性，而不是复杂的原理；它知道开发者需要的是高效的沟通，而不是反复的追问。
这种 “懂你” 的能力，源于 DeepSeek 对中文技术语境的深度洞察和对国内开发者需求的精准把握。它没有局限于标准的书面语和官方文档，而是深入到国内开发者的真实交流场景中，学习他们的沟通方式、理解他们的技术痛点、掌握他们的使用习惯，最终形成了一套贴合中文技术语境的理解体系。
对于国内开发者来说，这种 “懂你” 的 AI 工具无疑是提升工作效率的 “神器”—— 它能让你在遇到问题时，无需花费时间组织语言、解释需求，只需用自己习惯的方式提问，就能快速得到精准、实用的解决方案；它能让你在开发过程中，少走弯路、少踩坑，将更多的时间和精力投入到核心业务中；它能让你在技术成长的道路上，快速获取所需的知识和技能，加速自己的成长。
在 AI 技术日益普及的今天，AI 工具的 “本土化” 和 “场景化” 越来越重要。对于国内开发者来说，一款能够精准理解中文技术语境的 AI 工具，不仅能提升工作效率，还能让技术交流变得更加顺畅、高效。而 DeepSeek 在这方面的表现，无疑为国内开发者提供了一个更好的选择。
