能将DeepSeek嵌入到Excel吗？当然可以了，我们需要借助VBA代码来实现，以下的代码都是由DeepSeek自动生成的，我们还需要调用DeepSeek的API，实现在A1单元格中输入数据，然后点击按钮执行，在B1单元格中输出结果的效果，我们来看下具体怎么做的一、获取API首先我们需要获取DeepSeek的API，只需来到官网，右上角点击【API开放平台】，然后在右侧找到【API keys】然后在中间点击【API keys】，就会显示窗口，我们需要为其设置一个名字，然后复制下API，等下需要

最近 DeepSeek出来了，很火，说是能跟ChatGpt o1 媲美，结果，用了DeepSeek的官方服务，提示“服务器繁忙 请稍后再试。”，我就想，算了，自己部署个吧。我这个是基于docker部署的，首先要docker 支持 显卡，这样才会跑的更快，基于CPU 还是比较卡的，耗费的内存也比较多。部署非常方便，除了下载很慢，基本都是环境问题，环境解决完就没啥大问题。服务器基础资源这就来个服务器部署，目前服务器资源大致如下:操作系统 : Ubuntu 24.04显卡：Tesla P100-PCI

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人开始探索如何利用 AI 工具提升工作效率和个人知识管理水平。在众多开源AI模型中，DeepSeek-R1 凭借其强大的本地部署能力和多功能性脱颖而出。结合 AnythingLLM 这一功能强大的文档处理工具，我们可以轻松搭建一个属于自己的个性化 AI 知识管理系统。一、什么是 DeepSeek-R1？DeepSeek-R1 是一款基于深度学习的开源 AI 模型，默认支持文本生成、对话交互等多种任务。与依赖云服务的大模型相比，DeepSeek-R1 具有以下

当 DeepSeek-R1 在本地成功部署那一刻，兴奋与激动如潮水般涌上心头，迫不及待地开启与它的热烈对话，话题一个接一个，畅聊不停。出于探索的热情，还按照自己的思路给它共享了不少知识，它也能依此精准切入，给出令人满意的答案。可谁能想到，第二天再聊，它竟像失忆一般，昨天共享的数据全然没了印象，一切又回到最初状态。在 AI 的奇妙世界里，其记忆机制别有一番特点。以 DeepSeek、GPT 为代表的大多数 AI 模型，默认无状态，无持久化记忆。每次对话都是全新开场，不会记住上一次聊了啥。单次会话中

项目介绍 iBizEHR是一款高性能、全面开源、免费（MIT License开源协议）的人力资源管理系统，iBizEHR依托iBiz生产体系，不仅提供源码开放，更可提供EHR全面的业务模型，包括每一个数据实体、每一个服务设计、每一个页面UI、每一个流程模型，源码和业务模型完全对应。本系统100%开源，遵守MIT协议。 项目功能 六大模块：人力资源规划、员工关系管理、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理。通过对人力资源的分析、规划、实施和调整，最大化企业人力资源的价值，助力企业发展。 开

使用ollama在linux服务器部署deepseek R1模型，并使用Chatbox远程连接。测试环境,测试centos7同样的设置也适用：centos:8ollama:0.5.7deepseek R1::1.5b安装ollama:# 需要root权限curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh测试服务器中没有GPU，会报警告。不会影响小数据测试使用。配置ollama可以外部ip访问：vi /etc/syst

本文仅供学习使用，首先你得有N卡，检查一下你的电脑是否有N卡，有就继续往下看，没有就回家吧孩子，回家吧！开个玩笑，我们可以白嫖好兄弟的呀。本次环境内存：32G显卡:  GTX 3060  6G windows11配置要求本次部署8b，因为小下载快，只有5g。如果配置跟得上推荐使用32B的模型, 基本上可以达到原版9成水平本地部署下载ollamaollama是一个开源的人工智能框架，旨在为开发者提供一个灵活、高效的工具，可以轻松将大语言模型集成到自己的应用中。访问:&

前言最近 DeepSeek 非常火爆，和 22 年 ChatGPT 横空出世一样，官方的服务器动不动就会“服务器繁忙，请稍后再试”。但和 ChatGPT 不同的是，DeepSeek 的官方 API 价格便宜，并且开源模型权重，允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。这也就意味着在官方网站或者 API 繁忙时，我们还可以使用第三方的 API，甚至是本地运行蒸馏后的模型来运行 DeepSeek R1。对于习惯使用 API 的用户，最近 DeepSeek 官方暂停了

DeepSeek部署完后，除了正常的聊天使用，实际上更想基于它做一些更符合预期的事情，比如基于某些事实或者数据，能给我推理出来相关的结果或者尽量限制在某一部分进行回答，这个比较突出的表现方式就是知识库，其中，最新最新出来的开源 RAGFlow 很不错，这就部署出来瞅一下。当然，DeepSeek的部署就需要参考《基于Ubuntu Ollama 部署 DeepSeek-R132B 聊天大模型（附带流式接口调用示例）》这篇文章了。RAGFlow简单介绍下它，RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的

Debian12安装nvidia闭源驱动1.查询自己安装的显卡型号2. 下载Nvidia linux驱动3. 安装驱动依赖项4.安装驱动run1.查询自己安装的显卡型号下面展示一些 内联代码片。// 查询当前使用的显卡 lspci | grep VGA // 查询nvidia显卡 lspci | grep -i nvidia// 以笔记本RTX2050显卡为例In: lspc

1.Linux查看显卡信息：1.1查询显卡信息 lspci | grep -i vga前边的序号 “04:00.0″是显卡的代号ASPEED Technology, Inc. ASPEED Graphics Family 即为GPU型号1.2查看指定显卡的详细信息用以下指令：lspci -v -s  04:00.01.3使用nvidia GPU可以：lspci | grep -

Ubuntu安装NVIDIA驱动安装NVIDIA驱动apt命令安装安装包安装同时安装驱动和CUDA自动安装（推荐）准备操作禁用nouveau显卡驱动安装NVIDIA显卡驱动验证安装NVIDIA驱动准备操作确定系统识别到了显卡root@master:~# lspci | grep -i nvidia 03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU1

如何在 Linux 中添加路由（Linux route）本文翻译、删改自：How To Add Route on Linux – devconnected若觉得本译文中缺了什么东西，请自行参考原文，不再单独标出关于 Linux 路由管理的详细内容，可参阅：基于策略的路由 (Policy Based Routing)、 主路由表（rt_table）、内置路由表、ip route 输出详解、增删路由，路由优先级处理本教程中所有的命令都需要使用 root 执行。使用 ip 添加路由这是最简单

在实现Bing搜索功能的过程中，获取Microsoft API密钥是至关重要的一步。Microsoft的API服务依赖于密钥来确保用户能够安全、高效地访问其强大的搜索功能。凭借其先进的技术和广泛的数据资源，Microsoft的Bing搜索API为用户带来了精准的搜索体验和丰富的信息获取途径。因此，获取Microsoft API密钥成为实现Bing搜索功能的首要任务。接下来，本文将详细指导你如何逐步获取这一密钥，帮助你顺利接入并使用Bing搜索API，同时还会简要提及一些在使用过程中可能需要注意的

介绍SearXNG是聚合了七十多种搜索服务的开源搜索工具。我们可以匿名浏览页面，不会被记录和追踪。作为开发者，SearXNG也提供了清晰的API接口以及完整的开发文档。部署我们可以很方便地使用Docker和Docker compose部署SearXNG。下面给出Docker部署SearXNG的步骤。拉取Docker部署代码工程：git clone https://github.com/searxng/searxng-docker.git拉取代码前需要安装git。这里的工程因为