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清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》.pdf

DeepSeek：从入门到精通，清华大学新闻与传播学院，104页PDF

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识掌握和对语言的理解。

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DeepSeek从入门到精通-清华大学-202502

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《DeepSeek从入门到精通》是一本全面贯通深度学习理论与实践的指南型著作，旨在帮助读者从零基础逐步成长为具备工程化能力的开发者。全书以“基础搭建—技术进阶—应用落地—前沿探索”为主线，将复杂的知识体系拆解为层层递进的学习路径，同时强调理论与实践的高度融合，通过大量代码实例和行业案例降低学习门槛。全书开篇从深度学习的数学基础与编程工具切入，系统梳理线性代数、概率统计等核心数学概念，并结合Python、PyTorch等工具快速构建实践能力。随后围绕神经网络展开，详细解析全连接网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）以及注意力机制等经典模型的设计原理，通过手写数字识别、图像分类等案例演示数据预处理、模型训练与调优的全流程。在进阶部分，深入探讨梯度消失、过拟合等常见问题的解决方案，对比不同优化算法的适用场景，并剖析ResNet、Transformer、GAN等现代模型的创新逻辑，结合生成式AI与强化学习的实战场景，展现深度学习在图像生成、游戏决策等领域的潜力。为弥合学术研究与产业应用的鸿沟，书中重点剖析了工程化落地的关键技术链。从数据标注、特征工程到模型压缩与部署，详细讲解如何

第二版Science Research Writing for Non-Native Speakers of English

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这是我学习机器学习西瓜书的思维导图笔记，这个只是绪论的思维导图，思维导图更加明了，但博客上看不到所以我就上传成资源了

内容概要：本文档是关于 DeepSeek 平台的详细指导手册，旨在帮助用户迅速掌握其各项功能，提高生产力并应对现实问题。内容包括注册和登录步骤、基础对话的有效提问规则、复杂文本的高效处理方法以及自动化工单系统的搭建，还提供了从开题论证到论文答辩的一站式学术支持，同时涵盖了自媒体运营的具体操作与技巧。最后深入探讨了高阶用户可以构建个人知识库和实现跨语言无缝切换的方式。适用人群：本文档适合初次接触AI助理的新手用户，希望通过AI助手提升工作效率的知识工作者、学术研究人员、内容创作者和技术开发者。使用场景及目标：1. 对AI初学者而言，在工作中快速学习如何使用DeepSeek解决常见任务，提高工作流程效率；2. 科研领域用户利用DeepSeek提供的强大工具进行文献综述撰写、实验设计及数据分析，从而更好地推进科学研究进程；3. 自媒体从业者则能够借助这一平台创造出高质量的文章和视频作品，增加受众黏性和关注度。其他说明：文中不仅包含了大量的操作指引和实践案例分享，还有针对不同应用场景的避坑指南，以确保使用者能在安全可靠的环境中享受DeepSeek带来的便利之处。