• Deepseek联合Loomly,打造社交运营新策略
    Deepseek联合Loomly,打造社交运营新策略
    做社交媒体运营,关键在于内容规划和节奏安排。Deepseek满血版联合LoomlyPlans可以帮助你系统化制定策略、提升效率。一、用Deepseek快速生成内容创意,输入关键词生成标题建议、根据品牌调性输出文案草稿、提供不同风格版本适配不同平台。二、LoomlyPlans管理发布时间与节奏,设置固定时间段自动发布、根据不同平台调整频率、支持多账号统一管理。三、组合使用时可先定主题再生产内容、利用标签分类功能分析受欢迎类型、定期回顾优化内容方向。这些操作形成持续迭代机制,让内容运营更系统、有条理,坚持后能
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  • 绘蛙AI修图:老照片修复与变现技巧
    绘蛙AI修图:老照片修复与变现技巧
    利用绘蛙AI进行老照片修复是可行的生意,核心在于将AI作为生产力工具结合人工精修与情感化服务;2.业务流程包括照片评估、绘蛙AI预处理、人工精修、提供分级修复套餐、黑白上色、高清打印装裱、故事化定制及数字档案服务;3.确保质量的关键是理解AI局限性,保留照片年代感,通过人工微调并加强客户沟通以满足个性化情感需求;4.创新点包括利用AI实现老照片动态化、艺术化再创作(如油画风、动漫风),以及构建家族数字记忆档案,系统化整理家族历史;5.推广策略应聚焦情感营销,展示修复前后对比与背后故事,通过社交媒体、线上线
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  • 笔尖AI续写如何突破写作瓶颈?逻辑推导解析
    笔尖AI续写如何突破写作瓶颈?逻辑推导解析
    智能续写功能通过分析已有文本生成多个选项,激发灵感并突破写作瓶颈。1.明确写作目标和主题,确保续写内容贴合需求;2.善用关键词和短语引导AI理解意图;3.灵活选择和修改续写内容,结合个人风格进行润色;4.融入个人经验和思考,提升文章深度;5.避免同质化,注重原创观点、案例数据支撑、语言优化及参考文献引用;6.根据不同写作场景如学术论文、新闻报道、营销文案、创意写作等调整应用技巧,从而提升写作效率与质量。
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  • AI+豆包协作教程:高效设计展示指南
    AI+豆包协作教程:高效设计展示指南
    要让AI模型展示工具与豆包等AI助手融入设计流程,需明确目标、生成内容、筛选优化、导入整合、精修布局并持续迭代。首先明确展示主题和AI角色,如生成UI草图或文案;其次在豆包中输入详细指令生成初步内容;随后对结果进行筛选和优化,使其更规整;接着将内容导入Figma、Sketch等设计工具中整合排版;然后在设计软件中进行视觉精修与整体布局;最后通过反馈不断调整优化。AI提升效率体现在快速原型验证、内容填充自动化和拓宽创意边界。选择AI工具时应考虑其能力侧重、设计软件生态、项目需求及兼容性。使用AI生成内容时需
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  • 即梦AI音频导出方法与格式解析
    即梦AI音频导出方法与格式解析
    即梦AI导出无损音频的具体步骤是:1.在生成音频后,选择“导出”选项;2.在导出设置中,选择FLAC格式。FLAC是一种无损压缩格式,能够保留原始音频的所有细节,但音质可能受生成参数影响,导出后可进行后期处理以提升音质。
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  • 豆包AI调音工具,乐器调准更轻松
    豆包AI调音工具,乐器调准更轻松
    豆包与AI乐器调音工具结合能高效解决音准问题。具体方法为:1.在豆包中记录不同乐器各弦的标准频率、调音顺序及常见问题应对方案,如吉他标准调音EADGBE对应的频率;2.调音时同时打开AI调音App和豆包备忘录,实现“眼耳并用”,每完成一项及时打勾确认;3.建立“调音模板”,包含标准音高、步骤说明和疑难处理建议,方便反复使用并多端同步。
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  • Keras神经网络教程:快速建模入门指南
    Keras神经网络教程:快速建模入门指南
    使用Keras快速搭建神经网络模型需掌握以下步骤:1.安装Keras并确认后端环境,推荐通过tensorflow.keras导入模块;2.使用Sequential模型堆叠层,定义输入形状、神经元数量和激活函数;3.编译模型时选择合适的损失函数、优化器和评估指标;4.准备数据并调用.fit()开始训练,合理设置epochs和batch_size并划分验证集。
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  • 六种DeepSeek满血访问抗压方案
    六种DeepSeek满血访问抗压方案
    负载均衡通过将请求分发到多个服务器,避免单点故障,提高DeepSeek访问稳定性;CDN加速通过全球部署服务器,减少访问延迟,提升DeepSeek访问速度;SSL/TLS优化通过加密协议选择和配置,确保DeepSeek安全访问;缓存策略通过存储常用数据,减少服务器请求,提升DeepSeek访问效率;流量控制通过限制请求数量,防止服务器过载,保证DeepSeek稳定运行;故障转移通过自动切换到备用服务器,确保DeepSeek高可用性。
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  • 越野车为何也要智能化?
    越野车为何也要智能化?
    在传统印象中,越野车往往与“硬派”“机械”等标签紧密绑定,似乎与智能化技术格格不入。但随着消费者需求升级,单一功能已无法满足市场期待。现代用户既渴望强悍的越野性能,又追求城市驾驶的安全性和智能化体验。但由于对可靠性的苛刻要求,智能化依托的越野车电子系统设计难度大,在越野场景下面临续航不足、补能困难等问题,进展较慢。而智能化与电动化通常协同发展,因此越野车的智能化进程也相对滞后。这种“既要硬核越野,又要高阶智能”的矛盾诉求,曾让许多车企陷入鱼与熊掌不可兼得的困境。最近,东风猛士与华为联合打造的M817同时
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  • DeepSeek私有化部署教程内网安装步骤
    DeepSeek私有化部署教程内网安装步骤
    DeepSeek私有化部署的核心步骤包括模型获取、环境准备、推理服务搭建和API接口暴露。首先,从官方或HuggingFace等平台下载模型文件,选择合适版本如DeepSeek-Coder或DeepSeek-MoE,并确保存储空间充足。其次,准备高性能服务器,配备NVIDIAGPU(如RTX3090/4090或A100/H100)、兼容的Linux系统、CUDAToolkit和cuDNN等必要软件环境。接着,使用vLLM、TGI或Triton等高效推理框架搭建推理服务,推荐采用Docker容器化部署以简化
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  • 想将 AI 牌类教学工具与豆包联用掌握牌技?技巧传授​
    想将 AI 牌类教学工具与豆包联用掌握牌技?技巧传授​
    将AI牌类教学工具与豆包联用能系统提升牌技,关键在于构建精确场景、提出深入问题、实战复盘分析、深化规则理解。首先,需详细描述手牌、对手风格、筹码量等要素以确保AI分析质量;其次,提问要具体,如探讨加注的风险收益或对手反应;再次,实战后利用豆包复盘关键牌局,指出逻辑漏洞并量化失误影响;最后,通过AI解释复杂概念如EV、底池赔率,构建清晰决策模型。结合AI模拟与实战练习,形成“学-练-思-调”闭环,持续优化策略与心态,最终实现从理论到实战的融会贯通。
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  • 小白也能写课!Copy.ai打造高转化课程文案
    小白也能写课!Copy.ai打造高转化课程文案
    答案:利用Copy.ai可快速生成吸引人的课程介绍和大纲,提升转化率。首先明确课程定位与受众,如“Python零基础入门”面向无编程经验者;选择合适模板并输入课程名称、目标、内容等关键信息;生成多版文案后筛选优化,突出学员收获、实战项目、就业指导等价值点,结合数据、案例增强说服力;使用“零基础”“高薪就业”等关键词设计吸睛标题与开头;结尾添加“立即报名”“免费试听”等行动号召;持续测试不同版本优化效果。借助“博客大纲”等模板还可快速生成结构清晰的课程大纲,包含目标、内容、安排、练习等,确保由浅入深。为提升
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  • Grok2.5开源,前身是Grok2
    Grok2.5开源,前身是Grok2
    Grok2.5是什么Grok2.5是埃隆·马斯克旗下xAI公司开源的人工智能模型。模型文件可在HuggingFace下载,包含42个文件,总大小约500GB,需8张显存超40GB的GPU才能运行。开源采用Grok2社区许可证协议,允许非商业与年收入低于100万美元的商业使用,禁止用于训练其他基础模型,使用时需标识“PoweredbyxAI”。Grok2.5前身是2024年8月发布的Gro
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  • 特斯拉布局韩国方形电池,电动车电池格局生变
    特斯拉布局韩国方形电池,电动车电池格局生变
    特斯拉汽车据韩媒最新报道,特斯拉正积极寻求从韩国企业采购方形电池,意图打破此前solely依赖中国宁德时代(CATL)供应方形电池的格局。此举被视为特斯拉构建多元化供应链的重要一步,尤其聚焦于引入韩国电池制造商,以增强供应安全并减少对中国制造的依赖。知情人士透露,特斯拉已向多家韩国领先的电池生产商提出合作意向,要求其开发适用于电动汽车的方形电池。一旦达成合作,这将是韩国企业首次跻身特斯拉方形电池的供应体系。过去,特斯拉主要使用圆柱形电池,由松下、LG新能源或自研电池提供支持。而方形电池目前仅应用于部分
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    BigDLAI训练教程:分布式深度学习入门
    BigDL是一个基于ApacheSpark的分布式深度学习框架,适合熟悉Spark或需在大数据环境下进行深度学习的用户。其核心优势在于可直接运行于Spark集群,无需额外部署深度学习框架。1.安装时需先配置Java8、Scala和Spark(推荐3.1.2或3.3.0),并设置SPARK_HOME和JAVA_HOME;2.推荐使用pip安装BigDL(pipinstallbigdl);3.新手应从高层API入门,使用nncontext创建上下文并定义模型结构,注意数据需以SparkDataFrame或RD
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