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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
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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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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）
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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】
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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】
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】
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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
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
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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
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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
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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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深度学习入门指南：从零基础到实战高手
前言：为什么你应该学深度学习？
如果你对人工智能感兴趣，或者想在未来5年抓住技术红利，深度学习（Deep Learning） 是你必须掌握的技能！
它不仅是AlphaGo、ChatGPT、自动驾驶的核心技术，还在医疗、金融、电商等领域大放异彩。薪资高、需求大、前景广，但很多人觉得它“太难了”，望而却步。
其实，深度学习入门并不难！关键在于**“三步走”策略**：
打好基础（数学+编程+机器学习）
选择框架（TensorFlow、PyTorch、Keras）
动手实践（经典项目+Kaggle竞赛+论文复现）
这篇文章，我会用3万字的篇幅，手把手带你从零开始，彻底掌握深度学习的核心技能！
第一部分：打好基础——数学、编程、机器学习
1.1 数学基础：深度学习的“底层逻辑”
很多人一听到“数学”就头疼，但其实深度学习用到的数学并不复杂，主要是以下三块：
（1）线性代数：矩阵运算是核心
为什么重要？ 神经网络的权重、数据输入输出，全是矩阵运算！
重点掌握：
向量、矩阵的加减乘除
矩阵转置、逆矩阵
特征值、特征向量（PCA降维会用到）
学习资源推荐：
《线性代数应该这样学》（书籍）
3Blue1Brown的“线性代数的本质”（B站/YouTube）
（2）概率统计：让AI学会“不确定性”
为什么重要？ 深度学习模型本质是概率模型，比如分类问题就是计算某个类别的概率。
重点掌握：
条件概率、贝叶斯定理（朴素贝叶斯分类器）
均值、方差、正态分布（数据标准化要用）
最大似然估计（MLE）
学习技巧： 不要死记公式，用实际案例理解（比如用贝叶斯定理做垃圾邮件过滤）。
（3）微积分：梯度下降的“灵魂”
为什么重要？ 神经网络的训练依赖梯度下降，而梯度就是微积分的概念！
重点掌握：
导数、偏导数（反向传播的基础）
链式法则（自动求导的核心）
梯度下降算法（SGD、Adam优化器）
学习建议： 用Python手动实现一个简单的梯度下降，比如拟合线性回归。
1.2 编程基础：Python是深度学习的“通行证”
深度学习99%的代码都是用Python写的，所以你必须熟练掌握它！
（1）Python基础语法
变量、循环、条件判断
函数、类、模块化编程
文件读写（处理数据集必备）
（2）必学Python库
NumPy：高性能数值计算（矩阵运算全靠它）
Pandas：数据处理神器（清洗、分析数据）
Matplotlib/Seaborn：数据可视化（画损失曲线、特征分布）
（3）学习路径建议
先学Python基础（1-2周）
再练NumPy/Pandas（1周）
最后用Matplotlib画几个图表（比如股票走势、房价分布）
小练习： 用Pandas加载一个CSV文件（比如鸢尾花数据集），用Matplotlib画出特征分布图。
1.3 机器学习基础：深度学习的“前奏”
深度学习是机器学习的子领域，所以你得先懂机器学习的基本概念：
（1）监督学习 vs. 无监督学习 vs. 强化学习
监督学习（Supervised Learning）：有标签数据，比如分类、回归（深度学习的主力）
无监督学习（Unsupervised Learning）：无标签数据，比如聚类、降维（GAN、自编码器）
强化学习（Reinforcement Learning）：AI通过试错学习，比如AlphaGo
（2）经典算法体验
线性回归（预测房价）
逻辑回归（垃圾邮件分类）
决策树/Random Forest（Kaggle比赛常用）
（3）模型评估指标
准确率（Accuracy）
精确率 & 召回率（Precision & Recall）
ROC曲线、AUC值
建议： 先在Scikit-learn上跑通几个经典模型（比如用KNN做鸢尾花分类），再进军深度学习。
第二部分：选择框架——TensorFlow、PyTorch、Keras
深度学习框架就像“赛车”，选对了才能跑得快！目前主流的有三个：
2.1 TensorFlow：工业界的“老大哥”
开发者：Google
优点：
适合部署生产环境（比如谷歌搜索、推荐系统）
社区庞大，教程多
缺点： 代码稍显复杂，调试不太友好
适合人群： 想进大厂做AI工程的同学
2.2 PyTorch：学术界的“新宠”
开发者：Facebook
优点：
动态计算图，调试方便
论文复现的首选（90%的新论文用PyTorch）
缺点： 部署不如TensorFlow成熟
适合人群： 想发论文、做科研的同学
2.3 Keras：新手的“福音”
定位： 高层API，基于TensorFlow/PyTorch
优点：
代码极其简洁，5行实现一个神经网络
适合快速原型开发
缺点： 灵活性较低，不适合复杂模型
适合人群： 零基础小白，想快速入门
我的建议：
如果是新手，先用Keras快速上手（比如MNIST手写数字识别）。
如果想深入，转PyTorch（更适合研究）。
如果目标是工业界，学TensorFlow。
第三部分：动手实践——从经典项目到Kaggle竞赛
“看100遍教程，不如自己跑通1个模型！” 实践才是王道！
3.1 经典入门项目
（1）MNIST手写数字识别
目标： 让AI识别0-9的手写数字
技术点：
全连接神经网络（DNN）
卷积神经网络（CNN）
学习价值： 理解数据预处理、模型训练、评估全流程
（2）猫狗分类（CNN实战）
数据集： Kaggle上的“Dogs vs. Cats”
技术点：
图像增强（Image Augmentation）
迁移学习（用ResNet/VGG16微调）
（3）房价预测（回归问题）
数据集： Boston Housing Dataset
技术点：
特征工程（标准化、归一化）
多层感知机（MLP）
3.2 Kaggle竞赛：实战提升
Kaggle是全球最大的数据科学竞赛平台，适合练手：
入门赛： Titanic生存预测、Digit Recognizer
进阶赛： NLP、图像分类、时间序列预测
学习技巧： 多看别人的Notebook（比如金牌解决方案）
3.3 复现论文：走向高阶
如何找论文： arXiv、Google Scholar
如何复现：
先读懂论文的模型结构
用PyTorch/TensorFlow实现
调试参数，对比实验结果
第四部分：深度学习核心模型详解
4.1 神经网络基础：从感知机到深度学习
（1）单层感知机：AI的"婴儿学步"
1943年McCulloch-Pitts提出首个神经元模型
1958年Rosenblatt实现首个可学习感知机
致命缺陷：无法解决异或问题（XOR）
（2）多层感知机（MLP）：突破性进展
1986年Rumelhart提出反向传播算法
典型结构：输入层+隐藏层（至少1层）+输出层
激活函数进化史：
Sigmoid（梯度消失问题严重）
ReLU（2012年ImageNet夺冠关键）
Swish（Google Brain 2017年提出）
（3）为什么需要深度？
理论证明：深层网络具有指数级更强的表示能力
实际案例：
浅层网络需要O(n²)神经元解决的问题
深层网络只需O(n)神经元即可解决
4.2 卷积神经网络（CNN）：计算机视觉的基石
（1）核心设计思想
局部感受野（仿生学原理）
权值共享（大幅减少参数量）
池化操作（平移不变性）
（2）经典架构演进
模型
年份
创新点
Top-5错误率
LeNet-5
1998
首个成功CNN
-
AlexNet
2012
ReLU/Dropout
16.4%
VGG
2014
小卷积核堆叠
7.3%
ResNet
2015
残差连接
3.57%
（3）实战调参技巧
数据增强的20种方法（旋转/裁剪/颜色抖动）
学习率warmup策略
混合精度训练（节省显存50%）
第五部分：自然语言处理（NLP）核心技术
5.1 词向量革命：从one-hot到BERT
（1）Word2Vec的两种模型
CBOW（用上下文预测当前词）
Skip-gram（用当前词预测上下文）
（2）Attention机制详解
2014年首次提出于机器翻译
核心公式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d)V
（3）Transformer架构解析
编码器-解码器结构
多头注意力机制的可视化解释
位置编码的数学原理
5.2 大语言模型实战
（1）Prompt工程指南
5种基础prompt模板
思维链（Chain-of-Thought）技巧
自洽性（Self-consistency）提升方法
（2）模型微调实战
LoRA微调原理（低秩适应）
4-bit量化推理技术
使用Colab免费微调LLaMA2
第六部分：工业级部署与优化
6.1 模型压缩技术
（1）量化训练原理
FP32 → FP16 → INT8 精度变化对比
TensorRT量化实操演示
（2）知识蒸馏
Teacher-Student框架
温度系数τ的调参实验
6.2 部署实战
（1）ONNX格式转换
PyTorch → ONNX → TensorRT全流程
动态轴处理技巧
（2）Web服务化
FastAPI后端开发
Gradio前端界面制作
第七部分：前沿技术追踪
7.1 多模态学习
CLIP模型的图文匹配原理
Stable Diffusion的潜在扩散过程
7.2 强化学习新进展
DeepMind的AlphaTensor
OpenAI的GPT+RLHF技术
