CSDN——C知道已开通满血版DeepSeek-R1功能-超级强大，快来尝试一下吧

前言

自己搭建的DeepSeek是不是仅有7B呢，想使用超级豪华版本又没法长时间租赁服务器，使用接口又总是卡主，现在好了，C知道满血版本的DeepSeek已经来临，我们有什么犹豫的呢？快来开个会员不限次数的免费使用吧。

C知道满血DeepSeek访问位置

访问地址：https://so.csdn.net/chat

切换到满血版本DeepSeek

满血DeepSeek使用

来看看我们的满血DeepSeek有什么能力。

其中联网查询与思维导图都能单独使用开关来操作。

满血版本DeepSeek思维导图

我们来绘制一下线性代数学习的思维导图吧。

提问问题：

请帮我绘制一下大学的线性代数整个学习过程的思维脑图，要有层次感，以及能刚好的显示出学习的顺序。

返回结果：

继续询问：

请将对应的线性代数章节中的分支知识都标注出来，使用更为合适的思维脑图来表示。

返回结果：

继续询问：

将矩阵及其操作中的方阵行列式计算完整的讲所有涉及的知识点加在这个脑图上。

返回结果：

至此，看明白了， 这个脑图分支只有这个模板，那么我们来换个方式继续操作。

继续提问：

行列式

• 行列式的定义：介绍二阶、三阶行列式的定义，通过排列与逆序的概念给出阶行列式的一般定义。
• 行列式的性质：包括行列式的转置、换行（列）、数乘、倍加等性质，以及利用这些性质计算行列式。
• 行列式按行（列）展开：讲解余子式和代数余子式的概念，以及行列式按行（列）展开定理，用于简化行列式的计算。
• 克拉默法则：介绍利用行列式求解线性方程组的克拉默法则，包括法则的内容、适用条件及证明。

矩阵

• 矩阵的概念：定义矩阵的概念，包括矩阵的行数、列数、元素等，介绍特殊矩阵，如零矩阵、单位矩阵、对角矩阵等。
• 矩阵的运算：讲解矩阵的加法、减法、数乘、乘法、转置等运算，包括运算的规则、性质及运算律。
• 逆矩阵：引入逆矩阵的定义，讨论矩阵可逆的条件，介绍伴随矩阵的概念及用伴随矩阵求逆矩阵的方法，讲解逆矩阵的性质和运算。
• 矩阵的初等变换：介绍矩阵的初等行变换和初等列变换，定义初等矩阵，阐述初等变换与初等矩阵的关系，以及利用初等变换求逆矩阵的方法。
• 矩阵的秩：给出矩阵秩的定义，讲解如何通过初等变换求矩阵的秩，介绍矩阵秩的性质及相关定理。

向量组的线性相关性

• 向量的概念与运算：定义维向量的概念，介绍向量的加法、数乘运算及运算律。
• 向量组的线性组合：讲解向量组的线性组合的概念，讨论向量能否由向量组线性表示的判定方法。
• 向量组的线性相关性：给出向量组线性相关与线性无关的定义，介绍判断向量组线性相关性的方法，如利用定义、矩阵的秩等。
• 向量组的极大线性无关组与秩：定义向量组的极大线性无关组和向量组的秩，讲解求向量组的极大线性无关组和秩的方法，以及向量组的秩与矩阵的秩的关系。
• 向量空间：介绍向量空间的概念，包括向量空间的定义、子空间的概念，讲解向量空间的基、维数和坐标的概念及求法。

线性方程组

• 线性方程组的基本概念：介绍线性方程组的一般形式、增广矩阵等概念，讨论线性方程组的解的情况，即有解、无解、有无穷多解等。
• 线性方程组的消元法：讲解利用矩阵的初等行变换求解线性方程组的消元法，包括将增广矩阵化为行阶梯形矩阵和行最简形矩阵，从而得到线性方程组的解。
• 线性方程组解的结构：讨论齐次线性方程组的基础解系的概念和求法，以及非齐次线性方程组的通解的结构，即非齐次线性方程组的通解等于对应的齐次线性方程组的通解加上非齐次线性方程组的一个特解。

矩阵的特征值与特征向量

• 特征值与特征向量的概念：给出矩阵的特征值和特征向量的定义，讲解如何求矩阵的特征值和特征向量，即通过求解特征方程得到特征值，再代入求解特征向量。
• 相似矩阵：定义相似矩阵的概念，介绍相似矩阵的性质，如相似矩阵具有相同的特征值等，讲解矩阵可相似对角化的条件及相似对角化的方法。
• 实对称矩阵的对角化：讨论实对称矩阵的特征值和特征向量的性质，如实对称矩阵的特征值都是实数，不同特征值对应的特征向量正交等，介绍实对称矩阵正交相似对角化的方法。

二次型

• 二次型的概念：给出二次型的定义，介绍二次型的矩阵表示，将二次型与对称矩阵建立一一对应关系。
• 二次型的标准形：讲解二次型的标准形的概念，介绍通过正交变换法和配方法将二次型化为标准形的方法。
• 二次型的规范形：引入二次型的规范形的概念，介绍惯性定理，即二次型的规范形中正、负惯性指数是唯一确定的。
• 正定二次型：定义正定二次型和正定矩阵的概念，介绍判断二次型和矩阵正定的方法，如顺序主子式法等。

返回结果：

树状图模式

• 模式特点：以树形结构展示信息，有一个明确的根节点作为核心主题，从根节点延伸出多个分支，每个分支又可以继续细分出子分支，形成层次分明的结构。
• 适用数据
  • 组织架构类数据：如企业的组织架构，从公司总部到各个部门，再到具体的团队和岗位，能清晰展示各层级之间的关系。
  • 知识体系类数据：像学科知识体系，以学科为根节点，分支可以是各个章节，子分支是具体的知识点，帮助梳理知识的层次和脉络。
  • 分类数据：对事物进行分类，如动物分类，根节点为动物，分支可以是哺乳动物、鸟类、爬行动物等，子分支再细分具体的动物种类。

逻辑图模式

• 模式特点：主要用于展示事物之间的逻辑关系，通过箭头、线条等连接不同的节点，表达因果、顺序、条件等逻辑关系。
• 适用数据
  • 流程类数据：如业务流程、工作流程等，能清晰展示每个环节的先后顺序和逻辑关系，帮助理解和优化流程。
  • 推理类数据：在数学推理、逻辑论证等方面，可用于展示前提、条件、结论之间的逻辑推导过程。
  • 项目计划类数据：展示项目的各个阶段、任务之间的依赖关系和先后顺序，便于项目的规划和管理。

放射图模式

• 模式特点：以一个中心主题为核心，向四周放射出多个分支，每个分支相对独立，又都与中心主题相关联，类似太阳放射光芒的形状。
• 适用数据
  • 头脑风暴类数据：在创意构思、问题讨论等头脑风暴活动中，中心主题可以是讨论的问题或创意方向，分支则是参与者提出的各种想法和观点，能快速收集和展示多样化的信息。
  • 主题拓展类数据：围绕一个主题进行拓展和联想，如以 “环保” 为主题，分支可以是环保的意义、环保的措施、环保的挑战等不同方面的内容，帮助全面地思考和分析主题。
  • 总结归纳类数据：对某个复杂的内容进行总结，中心主题是总结的核心，分支是各个要点，方便快速概括和呈现主要内容。

鱼骨图模式

• 模式特点：形状类似鱼骨，由一个主干和多个分支组成，主干代表问题或结果，分支用于分析导致问题或结果的各种原因，通常会将原因分为不同的类别，如人、机、料、法、环等。
• 适用数据
  • 问题分析类数据：在质量管理、故障分析等领域，用于分析问题产生的原因，帮助找到问题的根源和关键因素，以便采取针对性的解决措施。
  • 因果关系类数据：当需要展示某个结果与其影响因素之间的因果关系时，能清晰地将各种原因及其相互关系展示出来，便于深入理解和研究因果机制。

矩阵图模式

• 模式特点：以矩阵的形式展示数据，将信息按照两个维度进行分类，在行和列的交叉点上展示具体的内容或关系，通常用于对比、评估和分析不同元素在两个维度上的表现。
• 适用数据
  • 对比分析类数据：如对不同产品的性能、价格、质量等方面进行对比，行可以是不同的产品，列是对比的维度，能直观地看出各产品在不同方面的优劣。
  • 评估类数据：对项目、方案等进行评估，一个维度可以是评估指标，另一个维度是不同的项目或方案，通过矩阵可以清晰地展示每个项目在各项指标上的得分或表现。
  • 关系分析类数据：用于分析不同因素之间的相互关系，如技术与市场的匹配关系，行是不同的技术，列是不同的市场需求，交叉点可以表示技术与市场需求的契合程度。

继续提问：

使用放射图模式帮我重新绘制线性代数的目录。

返回结果：

当前已经确认，它只会这个分支图。。。

满血版本DeepSeek联网使用

问题：

介绍一下CSDN的红目香薰博主。

返回结果：

看来联网是不太明确的，那么给个网址试试呢。

网址分析能力

继续提问：

介绍一下这个链接的博主：https://blog.csdn.net/feng8403000?spm=1001.2101.3001.5343

返回结果：

深度网络使用

提问问题：

使用baidu.com搜索CSDN官网，并寻找开通VIP的地址，进入到购买VIP页面，查看VIP购买价格。返回VIP的购买价格。

返回结果：

进是进去了，就是返回的内容比较虚，没有具体回答。我们强行约束一下。

到这个说明还不错，可以直接搜索操作。

继续提问：

进入到B站，搜索今日浏览量TOP10的视频，返回视频标题与连接列表。

返回结果：

看来不成，没有自己的计算能力。

代码生成能力

绘制效果：

这颗心还挺不错，继续深化处理。

在保持源代码功能不变的情况下，仅对爱心的背景颜色进行渐变设置，渐变过程是颜色从左至右依次是浅蓝-提夫尼蓝-天蓝-淡紫色-浅紫色-紫罗兰色渐变。

效果有些差强人意了，可能理解能力还是有限的。

当前测试总结

当前测试了3个功能，有优势也有不足之处，测试的还不够多，回头继续测试，今天太晚了，先到这了。