夜雨聆风
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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
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
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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
15
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
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DeepSeek案例大全.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
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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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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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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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
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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
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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
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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
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
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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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训练逻辑：通用大模型的「通用化适配」vs DeepSeek的「场景化优化」
如果说训练数据决定了AI大模型「知道什么」，那么训练逻辑就决定了AI大模型「怎么使用这些知识」。同样的知识，不同的训练逻辑，会让AI大模型呈现出完全不同的能力。
通用大模型和DeepSeek在训练逻辑上的核心差异，就是「通用化适配」和「场景化优化」的差异。通用大模型的训练逻辑，是让AI适配所有的场景，结果就是所有场景都适配得不好；而DeepSeek的训练逻辑，是让AI聚焦于具体的场景，尤其是国内的开发场景，做深度的场景化优化，结果就是在国内开发场景中适配得极好。
#1. 通用大模型的训练逻辑：追求「全场景覆盖」，结果「全场景平庸」
通用大模型的训练目标，是成为一个「通用的人工智能助手」，能处理所有类型的问题——比如聊天、写作、编程、翻译、数据分析等。为了实现这个目标，通用大模型的训练逻辑是追求全场景覆盖，试图让AI在所有场景中都能有不错的表现。
但这种训练逻辑，存在一个致命的问题：精力分散，所有场景都适配得不好。尤其是在编程这种需要深度专业知识和场景适配能力的领域，通用大模型的「全场景覆盖」训练逻辑，导致它无法在某个具体的场景中做深度的优化，只能停留在「语法正确」的表面。
具体来说，通用大模型的训练逻辑，在编程领域主要有以下几个问题：
第一，训练目标是「输出正确的代码」，而不是「输出能用的代码」
通用大模型的编程训练目标，非常简单：根据用户的问题，输出语法正确、逻辑自洽的代码。它的训练过程，主要是让AI学习代码的语法规则、逻辑结构、框架使用方法，而不是让AI学习代码的场景适配能力、实际使用价值。
在这种训练目标下，通用大模型只关注代码的「正确性」，不关注代码的「实用性」。它不会考虑代码的运行环境、使用场景、业务需求，也不会考虑代码的潜在风险、优化空间。只要代码语法正确，逻辑自洽，就算完成了训练目标。
这就像一个学生，学习的目标只是「背会知识点」，而不是「学会运用知识点解决实际问题」。虽然他能背会所有的公式和定理，但在实际考试中，却无法解决复杂的应用题。
第二，训练过程缺乏「场景化标注」，无法理解场景的核心需求
通用大模型的编程训练过程，主要是无监督的预训练和少量的有监督微调。在训练过程中，AI只是学习大量的代码片段，拼接出语法正确的代码，但缺乏「场景化标注」——也就是没有告诉AI，这段代码适用于什么场景，不适用于什么场景，在这个场景中需要注意什么细节。
比如，通用大模型学习了Scrapy框架的使用方法，知道如何写出Scrapy的爬虫代码，但它不知道Scrapy框架不适用于爬取国内的动态网站，不知道在爬取国内网站时需要设置User-Agent池和IP代理。因为在它的训练过程中，没有人告诉它这些场景化的知识。
缺乏「场景化标注」的训练过程，让通用大模型无法理解具体场景的核心需求，只能给出标准化的代码，无法给出场景化的适配方案。
第三，训练评估标准单一，只关注「代码正确性」，不关注「场景适配性」
通用大模型的编程训练评估标准，非常单一：只关注代码的正确性，比如代码是否能运行、是否能得到正确的结果、是否存在语法错误。而对于代码的「场景适配性」，比如代码是否贴合实际场景、是否能解决实际问题、是否存在潜在风险，却没有任何评估标准。
在这种单一的评估标准下，通用大模型的训练过程，只会不断优化代码的正确性，而不会优化代码的场景适配性。就算它给出的代码在实际场景中无法使用，只要语法正确，就能通过评估。
这种单一的评估标准，直接导致了通用大模型的代码「中看不中用」，只能在测试环境中运行，无法在实际开发中使用。
#2. DeepSeek的训练逻辑：聚焦「具体场景优化」，尤其是国内开发场景
和通用大模型不同，DeepSeek的训练逻辑，从一开始就放弃了「全场景覆盖」的目标，而是选择聚焦于具体的场景，做深度的场景化优化。尤其是在编程领域，DeepSeek将训练重点放在了国内的开发场景上，通过场景化的训练目标、场景化的标注、多维度的评估标准，让DeepSeek的代码能精准贴合国内开发者的实际需求。
具体来说，DeepSeek的编程训练逻辑，主要有以下几个特点：
第一，训练目标明确：从「输出正确的代码」升级为「输出能用的代码」
DeepSeek的编程训练目标，和通用大模型有本质的区别：它的目标不是简单地「输出正确的代码」，而是输出能解决实际问题、贴合具体场景、可以直接落地使用的代码。
在这个训练目标的引导下，DeepSeek的训练过程，不仅让AI学习代码的语法规则和逻辑结构，还让AI学习代码的场景适配能力、实际使用价值、风险规避能力。AI需要学会根据用户的问题，分析具体的使用场景，结合场景的特点，给出针对性的代码和解决方案。
比如，当用户提出爬取微博数据的需求时，DeepSeek的训练目标不是让AI写出Scrapy的爬虫代码，而是让AI写出能应对微博反爬机制、能爬取动态数据、可以直接运行的requests-html代码。当用户提出对接达梦数据库的需求时，训练目标不是让AI写出MySQL的代码，而是让AI写出能适配达梦数据库、能解决中文乱码、包含增删改查的完整代码。
这种训练目标的升级，让DeepSeek的代码从「语法正确」走向了「实际可用」，这也是它场景适配能力的核心来源。
第二，训练过程加入「场景化标注」，让AI理解具体场景的核心需求
为了让DeepSeek能理解具体场景的核心需求，在训练过程中，DeepSeek加入了大量的场景化标注——也就是在训练数据中，为每一个编程问题和解决方案，标注出具体的使用场景、场景的核心需求、场景的适配细节、潜在的技术风险。
比如，在爬取微博数据的训练数据中，会标注出：
– 场景：国内社交平台数据爬取，微博反爬机制严格；
– 核心需求：爬取动态加载数据，规避UA检测、IP封禁、请求频率检测；
– 适配细节：使用requests-html库、设置国内User-Agent池、使用国内代理IP、加入随机请求延迟；
– 技术风险：爬取频率过高会被封IP、登录爬取会被封账号、数据不可用于商业用途。
在对接达梦数据库的训练数据中，会标注出：
– 场景：国内企业国产数据库对接，核心需求是中文存储；
– 核心需求：实现数据的增删改查，避免中文乱码，适配达梦数据库的语法；
– 适配细节：使用dmPython驱动、设置字符集为GBK、注意达梦和MySQL的语法差异；
– 技术风险：权限管理不当会导致数据泄露、字符集设置错误会导致中文乱码。
这些场景化标注，让DeepSeek能精准理解具体场景的核心需求和适配细节，在回答用户问题时，能给出贴合场景的解决方案，而不是标准化的模板代码。
第三，训练评估标准多维度，兼顾「代码正确性」和「场景适配性」
DeepSeek的编程训练评估标准，不再是单一的「代码正确性」，而是多维度的评估体系，兼顾了代码的正确性、场景适配性、实用性、安全性等多个方面。
具体来说，DeepSeek的评估标准主要包括以下几个维度：
1. 代码正确性：代码语法是否正确、逻辑是否自洽、是否能正常运行、是否能得到正确的结果；
2. 场景适配性：代码是否贴合用户的实际使用场景、是否考虑了场景的核心需求、是否加入了场景的适配细节；
3. 实用性：代码是否能直接落地使用、是否需要大量的修改调试、是否贴合国内开发者的使用习惯；
4. 安全性：代码是否存在潜在的技术风险、是否加入了异常处理、是否考虑了数据安全和隐私保护；
5. 完整性：代码是否包含了核心功能、是否加入了必要的注释、是否给出了使用说明和优化建议。
在这种多维度的评估标准下，DeepSeek的训练过程，会不断优化代码的场景适配性、实用性和安全性。如果一段代码只是语法正确，但场景适配性差、无法实际使用，就无法通过评估。只有那些贴合场景、能直接落地、安全可靠的代码，才能通过评估。
这种多维度的评估标准，让DeepSeek的代码质量远高于通用大模型，真正做到了「能用、好用、安全用」。
第四，针对国内开发场景做「专项微调」，强化本土化适配能力
在完成基础的预训练后，DeepSeek还会针对国内的开发场景做专项的微调训练——也就是收集国内开发场景中的高频问题、典型案例、踩坑经验，作为微调数据，对DeepSeek进行针对性的训练，强化它的本土化适配能力。
比如，DeepSeek会专门收集以下国内开发场景的微调数据：
– 国内网站的爬虫开发（微博、知乎、小红书、抖音等）；
– 国产数据库的对接（达梦、人大金仓、神通等）；
– 国内生态的开发（微信小程序、公众号、支付宝小程序等）；
– 国内云服务的部署（阿里云、腾讯云、华为云等）；
– 国内Python开发者的高频问题（中文乱码、跨域问题、依赖安装问题等）。
通过这些专项的微调训练，DeepSeek能不断强化对国内开发场景的理解，优化代码的本土化适配细节，让它的回答越来越贴合国内开发者的实际需求。
#3. 场景化的训练逻辑，让DeepSeek的代码实现了「从通用到专属」的升级
如果说训练数据的本土化，让DeepSeek拥有了「懂国内开发者」的知识基础，那么场景化的训练逻辑，就让DeepSeek拥有了「会解决国内开发问题」的能力。
通用大模型的训练逻辑，是让代码「通用化」，试图让一段代码适用于所有场景，结果就是所有场景都不适用；而DeepSeek的训练逻辑，是让代码「场景化」，针对具体的国内开发场景，做专属的代码编写和适配，结果就是代码能精准贴合场景，直接落地使用。
这就像一个医生：通用大模型是一个「全科医生」，什么病都能看，但什么病都看不好；而DeepSeek是一个「专科医生」，专注于治疗国内开发者的「技术疾病」，能精准诊断问题，给出针对性的治疗方案，做到「药到病除」。
做开发的朋友大概率都有过这样的经历：对着AI提了个编程需求，它秒回的代码看起来语法工整、逻辑清晰，复制粘贴后却死活跑不起来；要么就是代码能运行，却在实际业务场景里漏洞百出，要花大把时间修改调试，到最后还不如自己从头写。
这种「看着能用，实际没用」的情况，在AI编程问答里太常见了。很多人吐槽AI编程能力「华而不实」，但其实问题根本不在于AI「会不会写代码」，而在于它写的代码能不能适配具体的使用场景，能不能真正解决开发者的实际问题。
同样是做AI技术问答，同样能输出代码，DeepSeek和一些通用大模型的核心差距，恰恰就体现在「场景适配」这四个字上。尤其是在国内的开发环境里，这种差距会被无限放大——通用大模型的代码往往停留在「语法正确」的层面，而DeepSeek的代码总能踩中国内开发者的实际需求，甚至能提前规避那些大家踩过无数次的坑，做到「拿来就用，落地即生效」。
@app.route(‘/api/user/info’, methods=[‘GET’])
@login_required 添加登录验证装饰器
def get_user_info():
try:
从request中获取用户的openid（由login_required装饰器设置）
openid = request.openid
模拟从数据库中查询用户信息（实际开发中替换为真实的数据库查询）
user_info = {
“openid”: openid,
“nickname”: “微信用户”, 实际开发中可通过微信用户信息接口获取
“avatar”: “https://wx.qlogo.cn/mmopen/vi_32/xxx.png”, 模拟头像地址
“create_time”: “2024-01-01 12:00:00”
}
return jsonify({
“code”: 200,
“msg”: “查询成功”,
“data”: user_info
})
except Exception as e:
return jsonify({“code”: 500, “msg”: f”查询失败：{str(e)}”})
启动应用
if __name__ == “__main__”:
app.run(host=”0.0.0.0″, port=5000, debug=True)
def login_required(f):
from functools import wraps
@wraps(f)
def decorated_function(*args, kwargs):
获取前端传递的JWT令牌，通常在Authorization请求头中
token = request.headers.get(“Authorization”)
if not token:
return jsonify({“code”: 401, “msg”: “未登录，请先登录”})
处理令牌格式，通常前端传递的是”Bearer token”
if token.startswith(“Bearer “):
token = token[7:]
try:
验证JWT令牌，获取payload中的openid
payload = jwt.decode(token, app.config[“JWT_SECRET_KEY”], algorithms=[“HS256”])
openid = payload.get(“openid”)
if not openid:
return jsonify({“code”: 401, “msg”: “令牌无效，未获取到openid”})
将openid传递给视图函数，方便后续业务处理
request.openid = openid
return f(*args, kwargs)
except jwt.ExpiredSignatureError:
return jsonify({“code”: 401, “msg”: “令牌已过期，请重新登录”})
except jwt.InvalidTokenError:
return jsonify({“code”: 401, “msg”: “令牌无效，请重新登录”})
except Exception as e:
return jsonify({“code”: 401, “msg”: f”登录验证失败：{str(e)}”})
return decorated_function
