作者曼鱼是阅读了很多思维认知方面的书，最后做成涂鸦笔记的形式分享，她提炼关键信息的能力，以及转换关联信息为视觉符号的功力深厚，配合视频或者文字讲解基本可以5-7分钟吃透一本书80%以上核心观点。
研三快毕业了，身边的同学很多已经拿了不错的offer，我也试着找工作，第一家面试的企业上海全澜科技公司，CEO亲自面试，哈哈~公司是做脑科学的，将科研成果商业化，听起来很高大上。公司是新开的企业，很多方面还不完善。面试气氛比较轻松，也没有为难。来的时候雨很大，公司给报销了车费。环境很不错，就是有点医院的味道。会根据简历上自己挖的坑提问，有关实习经历。自己的学生工作经历，在遇到问题的时候是怎么处理的
计算机二级准考证下载打不开的主要原因是浏览器的问题，建议考生使用IE6.0版本浏览器进行下载，且下载过程中不要暂停，确定文件下载完成后再打开即可。计算机俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能，是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。计算机由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机，可分为超级
这里根据我的实操经验，分享一下如何自己搭建一个语言模型服务器。最后效果如下：首先需要搞一台GPU较强的机器，推荐先租一台腾讯云、阿里云等AI训练的机器，T4显卡就行，一般价格是按量付费几毛钱一个小时。我是抢到了腾讯云秒杀活动的主机，60块钱半个月，白菜价。土豪可以自己去装机长期玩。
这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！
今天给大家介绍一个好用的测试平台：RunnerGo（开源）。RunnerGo是一款轻量级、全栈式的测试平台，支持接口管理、场景管理、性能测试、自动化测试、项目管理等功能。与市面上的性能测试工具不同的是RunnerGo基于go语言研发，更加轻量级。
前天加完班，回家路上翻了下粉丝群。发现群里最近在疯传一份叫《前端offer收割机养成指南》的资料。本来感觉这个title看起来有点离谱，结果没想到仔细一看，这份资料竟然真的有点东西。内容收纳的很全，而且融合了很多今年的新玩意。据我所知有人靠它拿下了45k+的offer…后来我辗转找到了这份资料的整理人，果然是位大佬！他是现任阿里前端Leader，在前端行业深耕近十年，见证了互联网的飞速发展，也见证
开源自动化测试框架是现代软件开发和测试领域中不可或缺的一部分。它们使得测试人员能够快速、准确地执行测试用例，大幅提高了测试效率和质量。在本文中，我们将介绍几个目前流行的开源自动化测试框架，并探讨它们的特点、优点以及实际应用中的使用方法。以上是几个流行的开源自动化测试框架的介绍，它们在软件开发和测试中具有不同的特点和优势。选择合适的自动化测试框架需要考虑多种因素，例如应用程序类型、技术栈、测试需求、
整份文档一共有将近 200 页，全部为大家展示出来肯定是不太现实的，为了不影响大家的阅读体验就只展示了部分内容，还望大家海涵，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习！
先说一下自己的情况，本科生，19年通过校招进入广州某软件公司，干了接近4年的功能测试，今年年初，感觉自己不能够在这样下去了，长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的功能测试，已经让我变得不思进取，谈了2年的女朋友也因为我的心态和工资和我分手了。于是，我决定要改变现状，冲击下大厂。
凡事都有例外，像OPPO/VIVO这样的终端厂硬件待遇长期碾压芯片原厂，但我仍然建议一个硬件工程师至少有一段在芯片原厂的工作经历，以夯实技术，丰富经验，拓展视野，这只有原厂才能给你的，终端厂是给不了。我当年电子信息工程专业的时候，就是觉得硬件太难学了，动手能力也差，模电，数电，高频，信号与系统什么完全学不懂，怒而转投软件，好歹还可以自学成才。至于为什么需求这么小，前面也提到了，板级硬件技术发展了这
从小厂出来，没想到在另一家公司又寄了。到这家公司开始上班，加班是每天必不可少的，看在钱给的比较多的份上，就不太计较了。没想到3月一纸通知，所有人不准加班，加班费不仅没有了，薪资还要降40%,这下搞的饭都吃不起了。
在那时候的我看来，继续留在北京上海工作，得需要两个人努力很多年之后，才勉强凑够一套偏远郊区小房子的首付，然后接下来的几十年里，为了这个房子，不敢失业、不敢生病，为银行打工辛苦一辈子。在北京工作的这段日子里，生活比较单调，没有认识的朋友，女友也不在身边，除了工作还是工作。农村出身的我，当时确实没有太多的经历和阅历，也没有来自家庭的支撑，在自己的能力还没实现跨越时，不敢奢望能在这些城市定居并且过着很好
例如，小模型在实践中获取的有效参数、改进过的训练策略以及优化过的网络结构，可以作为有价值的知识融入到大模型的设计与训练中，使大模型在类似任务上表现得更加出色。大模型如GPT-4、BERT、Transformer等，通常具备强大的通用语言理解能力或跨领域的泛化能力，它们通过大量的数据和复杂的网络结构训练而成，具有丰富的知识储备和高阶的认知能力。因此，在特定应用场景下，根据实际需求定制AI小模型，既可
大家好！今天我将带领大家一步步的来构建一个机器学习模型。我们将按照以下步骤开发客户流失预测分类模型。业务理解数据收集和准备建立机器学习模型模型优化模型部署在开发任何机器学习模型之前，我们必须了解为什么要开发该模型。这里，我们以客户流失预测为例。在这种情况下，企业需要避免公司进一步流失，并希望对流失概率高的客户采取行动。有了上述业务需求，所以需要开发一个客户流失预测模型。数据是任何机器学习项
随着AI在学术写作中的广泛应用，论文的AIGC率检测成为了一个重要挑战。许多高校和检测平台对论文的AI率提出了严格要求，AI率过高可能导致论文无法通过审核。为了帮助同学们解决这一问题，本文推荐了5款超好用的降AI工具，包括Scholingo靠岸妙写、火龙果写作、AICheck和茅茅虫论文写作助手等。这些工具不仅能快速降低AI论文中的AIGC痕迹，还能提升内容的原创性和独特性。例如，Scholing
知识图谱(Knowledge Graph)是以Graph 形式表示数据的网络。知识图谱的美妙之处在于它们将概念、事件和实体表示为节点，它们之间的关系表示为边。这些关系决定了节点的上下文，因此可以更好地理解单词的语义，并区分其多种可能的含义。例如，谷歌的知识图谱支持谷歌搜索，可以区分品牌“苹果”和水果“苹果”。知识图谱适用于各种领域和应用，包括零售产品推荐、搜索引擎优化、反洗钱倡议和医疗保健，金融场
现互联网研发一枚，曾拿过多个算法/研发岗SP offer，简要介绍一下大模型算法岗面试内容和如何准备面试。大模型算法岗的面试内容，实际上可以拆解成两部分，一是算法岗通用的面试内容，二是大模型专有相关部分。算法岗通用面试内容这部分内容很重要，因为通用的面试内容可以适用于不同的研发岗，包括算法、后端开发、数据开发等等，可以“一稿多用”；此外这部分基础掌握的好，也能给面试官留下基础扎实、高潜力的印象。通
30岁转行AI大模型，不仅是一次职业的转型，更是一次人生的突破。如果你也对AI感兴趣，不妨从现在开始学习，抓住这个风口，迎接属于你的未来！风口已至，你准备好了吗？
引言随着人工智能和大模型（如GPT-4、BERT等）技术的快速发展，越来越多的专业人士希望转行进入这一领域。大模型开发涉及复杂的技术体系和多样的应用场景，对从业者的知识和能力提出了较高要求。本文将详细解析转行大模型开发所需的知识体系、能力要求及学习路径，并结合实际数据和案例，提供深度指导。
微调是指在已经预训练好的深度学习模型基础上，通过进一步训练来适应特定任务或数据集。这种方法允许我们在具有大规模通用知识的模型基础上，更好地适应特定领域或任务。通俗点讲，就是用通用模型作为基础，配合上特定场景的数据做进一步训练，得到适合特定场景的模型。
DeepSeek的爆火，不仅是技术的胜利，更是国产AI生态的突破。无论你是小白还是极客，总有一种姿势能解锁它的潜力！赶紧试试硅基流动方案，体验“人均AGI”的快乐吧！读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、
根据 B站课程《林超：给年轻人的跨学科通识课》05：脑科学模型 整理的导图：（可结合课程中的脑区图来看）
最近，AI界出现了一匹黑马——DeepSeek。这个名字可能对很多人来说还比较陌生，但它已经在全球范围内引发了巨大的关注，甚至让一些科技巨头感到了压力。今天，就让我们一起走进DeepSeek的世界，看看它到底有多厉害！DeepSeek（中文名：深度求索）是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型。它的英文名“DeepSeek”可以读作“深思”（Deep）和“探索”（Seek
AI产品经理需要具备技术理解力、垂直场景的深度认知，以及一套完整的AI产品落地方法论。要成功打造一款AI产品，既要理解技术的边界，又要洞悉需求的边界。
面对求职面试的挑战，AI面试助手成为求职者的“秘密武器”。多面鹅AI通过模拟面试和实时反馈，帮助求职者提升面试技巧和自信心。智面星则通过个性化模拟面试和大厂面试题库，助力求职者熟悉不同企业的面试风格。此外，蓝字典、Final Round AI等工具也在简历优化、模拟面试和实时转录方面表现出色。这些AI面试工具大多提供免费试用，帮助求职者在面试中脱颖而出。
在AI大模型时代，技术的迅猛进步正在重塑各行各业的面貌。作为产品经理，我们不仅要紧跟时代步伐，更要深入探索与运用这一前沿技术。学习大模型等AI技术，不仅是为了理解其背后的工作原理和应用潜力，更是为了将智能化、个性化的体验融入我们的产品中，为用户创造更大的价值。产品经理学习AI大模型到底有什么好处呢？AI大模型是当前科技发展的一个重要趋势，它们正在逐渐改变我们与技术的交互方式。产品经理需要紧跟技术发
Python脚本实战【大麦网】抢票程序，我终于可以去看我杰哥的演唱会啦！
通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！如果您对某个特定阶段或主题有更详细的问题，欢迎随时提问！
真的想入门大语言模型，只看这一个文章应该是可以入门的。但是修行下去，还是要靠自己的了！如果你把大语言模型/LLM 当成一门技术来看，那就要看一下这门技术需要什么。这些东西我们假定你都已经会了，或者熟练使用了。如果不熟，我建议你自己再学习一下。尤其是数学的几个基本公式，是要学会的。我列一下吧。
一种基于大语言模型（Qwen2.5）的高效文本转语音（TTS）系统针对当前 TTS 领域的效率问题，提出了一种新的BiCodec语音编码方法，使得语音合成更加自然，可控，并支持零样本语音克隆。✅ 采用 BiCodec 编码，简化架构，提升推理效率。✅ 支持细粒度语音控制（性别、音调、语速等），远超传统 TTS。✅ 领先的零样本语音克隆（Zero-Shot TTS），能生成高质量个性化声音。✅ 在多
AI写作虽然高效，但论文的AIGC率检测成为了一个新的挑战。如今，知网、万方等平台对论文的AI率提出了严格要求，AI率过高可能导致论文无法通过审核。为了帮助大家降低论文的AIGC痕迹，本文推荐了5款实用的降AI工具，包括Scholingo靠岸妙写、火龙果写作、AICheck等。这些工具通过优化文本结构和替换用词，有效去除AIGC痕迹，确保论文通过权威检测。Scholingo靠岸妙写通过专业的降AI
以前总说AI是未来，但现在AI就是当下。面试题一般是对求职者相对比较综合的考察，，亦可通过面试题来测试自己对AI的认知程度。如果你对这些面试题的答案感兴趣的话，1.什么是机器学习?2.描述深度学习与传统机器学习的区别。3.什么是自然语言处理?4.如何评估一个机器学习模型的性能?5.什么是过拟合和欠拟合?6.请解释什么是神经网络。7.描述决策树和随机森林。8.什么是梯度下降?9.请解释什么是卷积神经
构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型 （LLMs）！
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