内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek从零开始的本地部署流程，涵盖环境准备、硬件要求、Ollama框架安装、DeepSeek模型部署、Web可视化配置以及数据投喂与模型训练六个方面。硬件配置方面，根据不同的模型参数，提供了基础、进阶和专业三种配置建议。软件依赖包括特定版本的操作系统、Python和Git。Ollama框架的安装步骤详尽，包括Windows系统的具体操作和验证方法。模型部署部分，针对不同显存大小推荐了合适的模型版本，并给出命令行部署指令。Web可视化配置既可以通过简单的Page Assist插件实现，也可以采用Open-WebUI进行高级部署。最后，文档还讲解了数据投喂与模型训练的方法，提供了模型管理命令和常见问题解决方案。 适合人群：对深度学习模型本地部署感兴趣的开发者，尤其是有一定Linux命令行基础、对深度学习框架有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①希望在本地环境中搭建DeepSeek模型并进行交互测试的研发人员；②需要将DeepSeek模型应用于特定业务场景，如文本处理、数据分析等领域的工程师；③希望通过Web可视化界面更直观地操作和监控模型运行状态的用户； 阅读建议：由于涉及到较多的命令行操作和环境配置，建议读者在阅读时准备好实验环境，边学边练，同时参考提供的命令和配置示例进行实际操作，遇到问题可以查阅文档中的常见问题解答部分。

根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测 根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测 根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测

lp__Python学习笔记之人脸识别

paddleocr是基于paddlepaddle的一个图文识别项目，为了对自己的数据进行标注训练，所以写了详细的步骤文档，感觉没看到有比我这份文档更加详细的了，不过可惜的是，因为我的硬盘不够大，训练部分无法完成，所以只到了训练的步骤。本来还想用那个c#实例来试试训练结果的。主要是做个记录，所以积分限定死了一分，不允许动态调分，用得上的同学尽管拿去看

基于yolov5算法行人检测计数源码(带GUI界面)+模型(40多万个人形数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+PyQt实现人头检测计数源码(带GUI界面)+模型(9万多个人头数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+PyQt5GUI界面瓶子识别检测源码+模型(1.7万多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足 3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 4、迭代200次，模型拟合较好。 5、识别一个类别：“电单车” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

中文word2vector词向量实现 说明：背后的原理暂时不做深究， 主要目的就是尽可能快的训练一个中文词向量模型。 环境 笔记本 i5-4210M CPU @ 2.60GHz × 4 , 8G RAM ubuntu16.04lts 独立系统, python 3.6.1 依赖：numpy, scipy, gensim, opencc, jieba 1.获取语料库 1.1维基百科 原始语料文件：zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 1.6G 1.2 SogouCA 全网新闻数据(SogouCA) 原始语料文件：'news_tensite_xml.full.tar.gz' 746.3 M 2.语料库预处理 2.1 搜狗新闻语料处理 来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据，提供URL和正文信息 格式说明：

智能油田课程数据训练集。属性包括：泵径 泵深 理论排量 泵效 套压 油压 日产液量 日产油量 含水率 冲程 冲次 额定冲程 额定冲次 示功图曲线数据 功图点数 示功图面积 示功图力比 示功图减程比 示功图分析结果 上行电流 下行电流 电流比 理论上载荷 理论下载荷 最大载荷 最小载荷 载荷利用率 额定扭矩 折算扭矩 扭矩利用率 油管规格长度 抽油杆规格长度 动液面