卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习中处理两类核心数据的基石模型：CNN擅长捕捉空间特征（如图像），RNN擅长处理序列依赖（如文本、语音）。本文将从原理、结构、易错点到代码实现全面解析，适合作为学习笔记或技术博客参考。CNN通过卷积和池化捕捉空间规律，是计算机视觉的核心工具。RNN（及改进版）通过循环结构处理序列依赖，在自然语言处理中不可或缺。实际应用中两者常结合（如CNN提取

GitHub 大文件推送解决方案 GitHub 对单个文件默认限制为 100MB，推送大文件（如数据集、模型权重）时会被拒绝。本文提供三种解决方案： Git LFS（推荐）：安装 LFS 工具后追踪大文件，将实际文件存储在 LFS 服务器，仅保留引用在仓库中。 清理历史文件：若大文件无需保留，可通过 git rm --cached 或 git-filter-repo 彻底清除历史记录。 外部存储链

本次改造以「本地免费替代付费API」为核心，通过 Ollama 实现 DeepSeek 模型本地化部署，同时保持项目原有功能完整性。改造后项目更适合个人开发者、学生等无付费需求的用户，且部署流程简单，无需复杂环境配置，是一个低成本、高实用性的深度搜索工具。

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【代码】大模型调用完全指南（含免费资源汇总）

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通过上述资源，开发者可在无需科学上网的情况下，构建从代码获取、模型训练到部署的完整研发闭环。建议根据具体需求选择2-3个平台深度整合，并定期关注镜像站状态更新（如HF-Mirror的状态页：https://hf-mirror.com/status）。

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DocQA（Document-based Question Answering）即“基于文档的问答任务”，核心是从包含文本、图表、表格、图像的复杂文档中，精准回答用户自然语言问题。学术论文分析（提取实验数据、对比模型性能）自动化办公（解析报告、提取关键信息）信息检索（从长文档中定位核心答案）验证一致性：核对aG、aT、aI的核心事实（如三者是否均提到“0.600准确率”）；补充互补细节：整合单一模

DocQA（Document-based Question Answering）即“基于文档的问答任务”，核心是从包含文本、图表、表格、图像的复杂文档中，精准回答用户自然语言问题。学术论文分析（提取实验数据、对比模型性能）自动化办公（解析报告、提取关键信息）信息检索（从长文档中定位核心答案）验证一致性：核对aG、aT、aI的核心事实（如三者是否均提到“0.600准确率”）；补充互补细节：整合单一模