大模型不当使用可能侵蚀编程学习的五个维度：1）模型代劳削弱问题拆解能力；2）语法补全破坏基础训练；3）碎片化查询阻碍知识体系构建；4）自动修复瓦解调试能力；5）即时反馈摧毁深度思考耐心。核心风险在于工具放大认知惰性，导致学习者丧失编程核心能力。破局关键在于划定使用边界，坚持手动完成基础训练，将模型定位为辅助工具而非替代思考的捷径。教育者需警惕模型对评价体系的冲击，学习者应保持刻意练习，真正掌握编程

比如比起“请从多维度、深层次，运用通俗易懂的语言，结合实际案例对该问题进行分析”，“请用大白话分析这个问题，并举例说明”的表述更加有效。让DeepSeek输出通俗易懂的内容，本质在于运用简洁、清晰的提示词，引导模型摒弃晦涩表述，从大众视角进行回应。模型将摒弃复杂的学术语言，采用生活中常见的事物进行类比，把量子纠缠比作双胞胎之间的心电感应，将区块链类比为社区账本，让复杂知识变得易于理解。模型会以具体

摘要 在AI大模型时代背景下，职业本科计算机视觉课程面临教学重构的挑战。职业本科学生具有鲜明的实践导向和就业需求，而行业对人才要求呈现高端化趋势：2025年计算机视觉算法工程师岗位减少50%，但高端岗位需求激增，硕士学历需求达56.8%。课程定位应为培养"理论+大模型技术+工程实践"的复合型人才。 理论教学需重构传统框架，融入多模态大模型(GPT-4V)、基础模型(SAM)、视

推理大模型和非推理大模型并非孤立存在，它们在很多场景下可以相互补充。在智能教育领域，推理大模型可以帮助学生进行数学、物理等学科的逻辑推理学习，非推理大模型则可以辅助学生进行语文、英语等学科的语言学习和创意写作。随着技术的不断发展，未来或许会出现融合二者优势的新型大模型，为我们带来更多的惊喜和变革。无论是追求逻辑严谨的专业领域，还是充满创意的内容创作领域，大模型都将持续为我们的生活和工作带来更多便利

教师总结：总结本节课的重点内容，包括卷积神经网络的原理、LeNet-5 模型的搭建和训练方法，强调各知识点之间的联系和实际应用价值。学生分享：邀请学生分享本节课的学习心得和体会，提出自己在学习过程中遇到的问题和建议，为今后的教学改进提供参考。

智能体应用开发课程体系规划说明

人工智能模型通常需要在实际应用中进行部署和运行，而云计算平台可以提供灵活、可靠的基础设施和服务，为人工智能模型的部署和管理提供支持。：华为云是华为公司的云计算平台，提供计算、存储、网络、安全等多种云计算产品和服务，支持公有云、私有云和混合云等多种部署方式。：阿里云是中国大陆领先的云计算平台，提供丰富的云计算产品和服务，包括计算、存储、网络、安全等。这些平台和技术都提供了丰富的云计算能力和人工智能解

摘要 在AI大模型时代背景下，职业本科计算机视觉课程面临教学重构的挑战。职业本科学生具有鲜明的实践导向和就业需求，而行业对人才要求呈现高端化趋势：2025年计算机视觉算法工程师岗位减少50%，但高端岗位需求激增，硕士学历需求达56.8%。课程定位应为培养"理论+大模型技术+工程实践"的复合型人才。 理论教学需重构传统框架，融入多模态大模型(GPT-4V)、基础模型(SAM)、视

小结：目标检测比图像识别分类更具挑战性，因为它需要同时解决定位和分类两个问题，并且能够处理多个目标的可变数量。而图像分类任务更加简单，只需要将整个图像分为不同的类别。相比之下，图像识别分类任务更加简单，其目标是将整个图像分为不同的类别，而不需要具体的目标位置信息。其主要目标是确定图像中每个目标的边界框位置以及对应的类别标签。目标检测和图像识别分类是计算机视觉领域中两个重要的任务，它们在处理图像数据

在神经网络中，（批量归一化）层计算每一批数据的均值和方差是其核心操作，下面详细介绍其计算方法。