你提到的“靠这个免费的开源库，人人都能手搓DeepSeek应用了”，似乎是在谈论利用开源库来开发或构建基于深度学习的应用程序。这里的“DeepSeek”可能是指一个特定的应用领域或功能，比如图像识别、自然语言处理等。实际上，使用开源库确实大大降低了深度学习应用开发的门槛，使得更多的人可以参与到这一领域中来。

以下是一些流行的深度学习和机器学习开源库，它们可以帮助开发者更容易地构建自己的应用程序：

1. TensorFlow：由Google开发，支持广泛的算法和模型，适用于各种深度学习任务。

2. PyTorch：由Facebook开发，以灵活性和易用性著称，特别适合研究和快速原型设计。

3. Keras：一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow之上，提供了一个用户友好的界面。

4. Scikit-learn：虽然主要针对传统机器学习算法，但它也提供了易于使用的接口，适用于初学者和专家。

5. ONNX (Open Neural Network Exchange)：一种开放格式，用于表示深度学习模型，允许不同框架之间的模型互操作。

利用这些工具，即使是编程新手也可以通过阅读文档、教程和示例代码开始构建自己的深度学习应用。当然，要深入理解和优化模型，可能还需要一定的数学和计算机科学背景知识。但无论如何，开源社区的存在极大地促进了技术的传播和创新。