DeepSeek 作为定位「国民级 AI」的大语言模型，正试图让中文人工智能能力触手可及。很多读者第一次打开网页却卡在注册、提示词或插件配置细节。本篇将以全流程拆解方式，帮助大家十分钟上手并完成首轮高质量对话，为后续深度应用打下基础。文末有重磅推荐！！！

Transformer是现代深度学习的核心架构之一，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将从Attention原理讲起，逐步拆解Transformer架构，结合BERT、GPT等主流模型，通过实战示例讲透大模型训练的完整流程。

GPT-5 发布，统一系统与推理能力显著升级：400K 上下文、minimal reasoning、verbosity、新的 Custom Tools 与并行工具链。本文以工程师视角对比 GPT-5 与 DeepSeek，并给出可复制的实战方案与选型策略。文末有萌新推荐书籍，不容错过！

在我们的日常生活中，人工智能已经成为一种无处不在的力量，从智能家居到在线助手，再到高度个性化的服务和推荐，它无声地改变着我们的生活方式和习惯。随着技术的不断进步和普及，人工智能正以前所未有的速度和规模渗透到我们生活的每一个角落，开启了一个全新的智能时代。

随着“信创”战略的深入推进，国产数据库逐渐成为IT系统的重要组成部分。KingbaseES（金仓数据库）凭借其良好的Oracle兼容性和日益完善的生态，成为金融、政务等核心行业国产化替代的重要选项。本文将从语法兼容性分析出发，系统梳理从Oracle迁移至KingbaseES的全过程，分享迁移中遇到的典型问题与实战解决方案，帮助读者顺利完成系统国产化落地。

在深度学习项目的开发过程中，计算资源的选择对模型训练效率和成本控制至关重要。本文将以图像分类项目为例，详细解析如何利用GpuGeek平台的高性价比GPU资源和丰富的镜像市场，完成从数据预处理到模型部署的全流程，帮助读者高效推进深度学习项目。

本文探讨机器学习和深度学习之间的关键区别和相互联系，目的是为大家提供一个清晰的框架，帮助大家理解这两种技术的特点、应用场景以及选择适当方法的依据。（理论辨析，无实践代码，放心食用）

利用一个礼拜的时间自学深度学习，搭建了一个自己的图像分类框架（虽然目前正确率只有60%，我是分了六类，在一百张图片里有63张被正确分类），因为也是小白，所以很清楚一路上摸索有多么不容易，比如初学者很容易卡在第一关，连一个深度学习的环境都配不出来，或者是从GitHub上拿下来的模型怎么用，CPU和GPU、损失函数优化器都是什么，卷积和池化都在干什么，等等等等，我用了一个礼拜的时间搞清楚了这些，算是初

探讨在处理大规模数据集时如何有效地进行数据可视化，如何在大数据分析中有效传达信息，包括交互式探索、实时仪表板和复杂数据故事讲述

将在本节深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。