【AI驱动】 本文探讨了如何利用DeepSeek和企业架构模型，帮助IT咨询顾问快速熟悉和深入洞察新行业。通过构建知识地图和规划学习路线，AI可以辅助学习者系统化学习新领域的知识。企业架构提供了一个高度浓缩的模型，使顾问能够迅速理解行业的核心商业逻辑。文章强调了从观察者到洞察者的思维转变，并通过AI与企业架构的结合，展示了在手机行业中如何实现端到端流程的系统规划和业务架构能力的构建。

【AI驱动】 本文介绍了如何使用.NET 6和Visual Studio 2022开发工具，通过修改项目文件中的为并指定多个框架版本，实现一套代码同时生成.NET Core和.NET Framework程序。需要注意的是，要确保本机安装了所需框架版本，并可能需要调整语言版本以避免兼容性问题。最终，项目会在debug目录下生成不同框架的文件夹，实现混合框架程序的生成。

【AI驱动】 本文介绍了如何使用AI编程工具Trae和Dify构建一个能够处理Excel数据的智能Agent。首先，通过Trae生成代码，需配置DeepSeek API以实现数据处理需求转化为pandas代码。随后，搭建McpServer并将其服务集成到Dify中，形成Excel智能助手工作流。整个过程涉及修复代码错误和配置环境，可将工作流发布为工具以便在对话中使用。

【AI驱动】 本文详细介绍了DeepSeek的本地部署过程，包括使用Ollama进行部署、安装和配置Page Assist浏览器插件以及通过C#接口调用DeepSeek。Ollama支持跨平台，兼容多个主流开源模型，提供REST API，并拥有完善的生态系统。文章还展示了如何修改Ollama配置以适应不同需求，下载并安装DeepSeek模型，以及如何通过API进行接口调用。最后，介绍了Page Assist浏览器插件的安装和配置，以便在浏览器中便捷地使用DeepSeek。

【AI驱动】 本文介绍了如何在PyCharm中结合Test Automation插件和Playwright实现自动化测试框架，以进行UI回归验证。通过安装插件和Node.js，创建并初始化Playwright项目，开发人员可快速实现截图对比功能。项目结构化后，通过编写代码捕获页面截图，与基准截图对比，自动化验证页面是否有不期望的变动。该流程提高了回归测试效率，减少人工参与，适合开发人员和测试人员使用。

【AI驱动】 基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG应用实践。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型，实现智能告警处理，自动识别告警信息并生成处置建议。借助AnythingLLM搭建RAG系统，结合检索增强生成技术，提升回答精准度。方案支持私有化部署，降低AI应用开发门槛，展现AI技术落地价值。

【AI驱动】 本文探讨了Deepseek模型引擎在本地部署时因其输出思维链的新增字段所导致的技术债务问题。这一变更需要各类开源和闭源产品进行适配，导致了显示问题和思维中断现象。文章还提供了几种解决方案，包括等待工具更新、手动修改API和使用one-api统一接口。虽然这些方法短期有效，但从长远来看，统一API标准是更理想的解决方案。此问题的根本原因在于不同模型引擎间的输出格式不一致。

【AI驱动】 本文介绍了在Windows上快速部署.NET Core Web项目的步骤和优势。首先强调了Windows环境的集成优势，如与现有基础设施的兼容性和特定软件依赖。接着，讨论了Kestrel服务器的高性能特性，包括轻量级、异步非阻塞编程模型、HTTP/2支持和易于配置。文章还介绍了如何将.NET Core项目作为Windows服务部署，推荐使用WinSW工具，其简单易用、轻量级和开源免费的特点。最后，通过案例演示了使用WinSW部署项目的详细步骤和效果。

【AI驱动】 DeepSeek SDK for .NET是为.NET开发者设计的软件开发工具包，简化了与DeepSeek AI平台的集成过程。它支持模型管理、对话交互、FIM实例调用、余额查询、本地模型调用和ASP.NET Core集成。开发者可以轻松地调用DeepSeek的模型和功能，快速构建基于自然语言处理的应用程序。使用DeepSeek SDK之前，需要注册DeepSeek账号并获取API Key。在.NET项目中，通过安装NuGet包并实例化DeepSeekClient，即可开始与DeepSeek AI平台的交互。

【AI驱动】 本文介绍了Java AI应用开源框架LangChain4j和Spring AI，旨在帮助Java开发者将大型语言模型集成到企业级应用程序中。LangChain4j提供统一API、综合工具箱和多模态支持，而Spring AI简化了AI模型在Spring应用中的集成。文章还探讨了技术架构、集成能力和兼容性，并通过实战案例展示了如何使用这些框架构建企业级AI应用。

【AI驱动】 本文是面向后端开发人员的Docker快速入门指南。文章首先介绍了Docker的概念，即通过创建镜像来打包应用及其依赖，实现跨平台运行。接着，以CentOS7为例，详细讲解了Docker的安装步骤，包括卸载旧版本、配置yum库、安装Docker、启动校验以及配置镜像加速。文章还介绍了Docker的基本概念，如镜像、容器和镜像仓库，并列举了常用Docker命令。此外，还探讨了数据卷的使用，包括创建数据卷、挂载本地目录等。文章进一步解释了Docker镜像的结构和Dockerfile的编写方法。最后，介绍了Docker网络和Docker Compose的使用，帮助管理多个容器。总之，本文为后端开发人员提供了一个Docker的快速入门，涵盖了Docker的核心概念和常用操作。

【AI驱动】 DeepSeek和Playwright的结合为自动化测试带来了新突破。通过AI驱动的代码生成，自动生成高质量测试脚本，提升测试效率和覆盖率。DeepSeek能够解析自然语言需求，生成满足业务需求的测试脚本，并通过机器学习优化覆盖率。实测数据显示，与手工编写测试相比，DeepSeek大幅降低编写和维护时间，提高了初始和边界用例覆盖率。这种方法适用于复杂交互验证、异常流测试和跨平台兼容性场景，建议从非核心模块试点推广。

【AI驱动】 本文介绍了Spring AI框架，旨在将Spring的设计原则应用于AI领域，支持主流大语言模型平台，实现文本对话、图像生成等功能。通过项目搭建、代码测试等步骤，基于DeepSeek和智谱AI大模型实现了聊天应用。文章提供了项目结构图、环境配置和完整代码，鼓励技术交流和学习。

【AI驱动】 本文通过结合Playwright和DeepSeek，演示了如何利用AI技术将Xmind生成的高覆盖测试用例转换为自动化测试代码。文章详细介绍了从用例生成到代码实现的步骤，包括页面对象生成、数据驱动和异常场景扩展。针对元素定位频繁变更、支付超时等异步场景和复杂场景覆盖率低的问题，提供了AI驱动的解决方案，提升了用例生成效率、异常覆盖率和维护成本。

【AI驱动】 文章介绍了Markdown与AI结合的效率优势，强调Markdown作为轻量级标记语言，因其简洁的语法和跨平台的通用性，在AI时代显得尤为重要。Markdown帮助AI理解文本结构，适用于生成结构化文档、技术文档和学习笔记。熟练使用Markdown可以提升工作效率，特别是在文档协作、笔记管理和内容创作中。通过这篇指南，读者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在与AI大模型的协作中有效运用这一工具。