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学生偷懒用 AI 完成作业,老师该怎么办?

如果我们用昨天的方法,教今天的学生,我们就剥夺了他们的明天。疑惑作为教学评价的必要手段,老师们经常需要布置作业或课程结课论文。然而,如今不少学生开始借助人工智能(AI)来完成这些任务,这让老师们颇为头疼。我有个朋友前两天就遇到了这个问题。他教的课程一直要求学生在期末提交一份与课程相关的案例报告。以前他批改作业时,感觉挺轻松愉快,因为一眼就能看出学生写得是否认真。但今年他发现,有些作业写得特别好,好

#人工智能#深度学习#神经网络 +1
如何用Python和深度神经网络发现即将流失的客户?

想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络,完成数据分类任务?本文一步步为你展示这一过程,让你初步领略深度学习模型的强大和易用。(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。)烦恼作为一名数据分析师,你来到这家跨国银行工作已经半年了。今天上午,老板把你叫到办公室,面色凝重。你心里直打鼓,以为自己捅了什么篓子

如何用 AI 编辑器 Cursor 做数据分析?

(注:本文为小报童精选文章。已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户请勿重复付费)复归Cursor 是一款基于 AI 技术的代码编辑器,能够提供智能代码补全和生成功能。其实这款应用,我一年多以前就给你介绍过。当时 Cursor 还处于免费试用期,用户可以免费使用 GPT-4 的功能。对很多访问 GPT-4 有困难的用户来说,那是一个难得的机会。只不过,不久我放弃了使用它。因为当时 Cursor

#人工智能#编辑器
如何用 AI 工具做数据分析与可视化?

(注:本文为小报童精选文章。已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户请勿重复付费)万字长文,助力你用 AI 提升科研效率。2024 年 4 月 14 日,应武汉大学信息管理学院的邀请,我和北京大学步一老师给几千名学员(其中正式报名超过千人)做了一次数据分析与可视化工作坊。我负责的是上午场,题目为《运用 AI 工具进行数据分析与可视化 》。具体报道,请 查看武大信息管理学院的新闻。有很多读者表示之

#人工智能#数据分析#信息可视化 +1
如何用 Open Interpreter 帮你自动做数据可视化?

(注:本文为小报童精选文章,已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户请勿重复付费)千万不要跟我一样望文生义,觉得它只是个开源的 Code Interpreter(Advanced Data Analysis)而已。新选项早在 5 月份,我就曾经给你讲过如何用 Code Interpreter (现在已经改名,叫做 Advanced Data Analysis)不编程做数据分析。当时,大多数用户.

#信息可视化
如何用Python和深度神经网络识别图像?

(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。)视觉进化的作用,让人类对图像的处理非常高效。这里,我给你展示一张照片。如果我这样问你:你能否分辨出图片中哪个是猫,哪个是狗?你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我:你觉得我智商有问题吗?!息怒。换一个问法:你能否把自己分辨猫狗图片的方法,描述成严格的

Claude Code, Codex, OpenClaw,我是怎么让它们配合干活的?

当时我对 OpenAI 那套工具的喜欢程度要高于 Claude Code,因为我发现有的时候 Claude Code 在那转来转去解决不了的问题,OpenAI 直接一击而中。但如果你手里现在有上面咱们讨论的这几个工具 —— 也就是至少有一个高能力的 AI Agent 加上一个高能力的大模型 —— 你压根就不需要再自己手动去设置配置、去理解它是怎么做的。相对而言,那种三天两头需要压缩上下文的情况,一

#人工智能
如何用 Claude Skill 做一套会自己干活的知识库?

有些工具的体感让我记忆深刻,但更多的工具只在短短一段时间内留下印象,现在你冷不丁让我回顾,可能我连想都想不起来。别说是我自己平时的零散笔记,就仅仅是我正式发布过的文章,现在让我合上电脑一一如数家珍地复述,恐怕我也做不到。但你如果看过那篇文章就会发现,我不仅指出了以前介绍过的工具是什么,还进一步给出了延伸阅读的链接,帮助读者快速定位。如果你对我很了解,你会知道我上次做这么完整的索引,还是在 2018

Skills、Commands、Agents、Plugins——这些概念你分得清吗?

假设你是一个技术团队的负责人,你花了两周时间配置了一套完美的 Claude Code 工作流:有代码审查的 Skill,有部署的 Command,有自动 PR 审核的 Agent。你可能已经发现了,这三个概念其实是一个递进关系:从最简单的 Commands(你按,它做),到 Skills(它知道怎么做,根据上下文自动加载),再到 Agents(它自己决定做什么、怎么做)。你描述了一个任务,Clau

当产品经理遇到 Claude Skills

陈洋背上双肩包,准备走了,「棠姐,你那套用户调研的方法论,比网上那些烂大街的模板强太多了。这个「围绕」太宽泛了,Claude 在处理复杂主题时,会把「围绕」理解成「相关的都算」,结果生成了一堆只是沾边、但不够聚焦的问题。比如「选择对象」这一步,她曾经犯过一个典型错误:只访谈了活跃用户,忽略了流失用户,结果得出的结论全是偏的。八年来,她积累了一套自己的方法论,从用户访谈的技巧,到需求优先级的判断框架

#产品经理#人工智能
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