本书全面系统地阐述了DeepSeek大模型的核心原理与实际应用，从理论到实践，为读者提供了一个完整的技术路径。全书共分为三部分10章，系统介绍大模型的理论、技术实现与行业应用。第1~4章聚焦于大模型的理论基础与核心技术，全面介绍了深度学习与大模型的演进、Transformer与MoE机制，深入解析了DeepSeek架构的关键设计思想与优化策略，帮助读者建立对大模型技术的全面理解。第5~7章转向实际应用开发，详细讲解了编程智能助手的技术实现、智能代码生成与调试以及Prompt设计等关键技术，为读者提供了如何将大模型应用于开发工具链的实践指导。第8~10章则聚焦于大模型在行业中的定制化应用，探索了数据构建、自监督学习、模型优化与部署等技术，结合具体行业案例，深入讨论了大模型如何在零售、制造等领域实现智能化应用，最终帮助读者掌握从需求分析到模型部署的全流程。本书结合大模型的理论与实践，从技术架构到实际开发，再到行业应用，全面覆盖了大模型的关键技术与应用场景。内容既适合人工智能、机器学习领域的技术人员，也适合高校师生和希望深入掌握大模型开发的读者。