🚨 DeepSeek 经常出现“服务器繁忙，请稍后重试”？用户体验差，怎么办？😓

别担心，我们有办法解决！💡 只需借助其它聚合网站，你就能轻松绕过这些限制，顺利体验各种功能！✨

操作简单明了，只需要按照我的截图一步步跟着做✅：

1️⃣ 第一步：访问推荐的聚合网站🔗 先注册：

https://www.gpt-all.chat

邀请码：MQ

直接复制链接 🔗 浏览器打开，然后使用邀请码 MQ ，只需通过邮箱注册，登录后即可轻松开始！📧

操作简单，小白也能快速上手，完全无门槛哦！💪

2️⃣ 第二步：轻松设置，马上连接 DeepSeek 🔌

无需任何 API 密钥配置，选择模型后即可直接使用，完全免去繁琐步骤！🚀

3️⃣ 第三步：即可开始生成代码、进行文本对话、图片生成等💻🎨

咱们能用它来干嘛呢？🤔 你可以用它来解答各种问题，如 Python 编程相关！🐍💻比如，如果你是初学者，对 XGBoost 模型不太了解，直接提问，它会为你提供详细解答，还可以给出代码示例！🎯

例如，你可以问：“你好你知道XGBoost模型吗，给我一个xgboost模型关于鸢尾花数据的二分类代码并生成混淆矩阵图”它会一步步指导你，帮助你理解并写出完整的代码！🔥看看它是怎么回复的

import xgboost as xgbfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplayimport matplotlib.pyplot as plt# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 将问题转化为二分类问题：类别0 vs 类别1和2# 这里我们将类别1和2合并为一个类别y = (y == 0).astype(int)# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 初始化XGBoost分类器model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss')# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)# 生成混淆矩阵cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)# 绘制混淆矩阵图disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=model.classes_)disp.plot(cmap=plt.cm.Blues)plt.title("Confusion Matrix")plt.show()

它不仅会提供步骤指导，还会直接给出带有详细注释的代码，确保你完全理解每一部分，并且可以直接运行，无需任何修改！🔥

由于模型是聚合AI网站的一大优点，除了当前国内最火的 DeepSeek 之外，你还可以使用到老牌强者 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude、Google DeepMind 的 Gemini 等当前世界一流的大模型！🌍💡你可以无缝切换，享受不同大模型为你带来的不同答案，而不需要拘泥于一个模型！🎉