2026年计算机行业已进入AI深度应用阶段，普通人应聚焦AI工程化与垂直领域代理开发。核心方向包括：1）AI应用架构师/智能体开发，需掌握RAG技术和工作流设计；2）私有化模型微调师，为特定行业优化开源模型。关键赛道转向端侧计算，需掌握模型压缩技术。建议构建"技术+行业"复合能力，文科生可转向AI交互设计，理科生关注AI安全领域。核心竞争力在于用AI解决实际问题，而非底层算法创

利用大模型（LLM），结合本地知识，开发 RAG 或者 AGENT 的应用，解析 PDF 文档几乎是不可避免的事情。多数开发者可能习惯使用 LlamaParse。这个工具虽然可以用，但总有不满意之处。为此，就出现了一个专为大语言模型（LLMs，Large Language Models）设计的 PDF 解析的大杀器：PymuPDF4llm。它就像一把超级瑞士军刀，能轻松破解任何 PDF 文档，为你

简要介绍用于训练大模型的数据集特点。

微积分的发展历程与核心概念 微积分起源于17世纪末，由牛顿和莱布尼茨集前人之大成而创立。其思想源流可追溯至古希腊，欧多克索斯和阿基米德已使用"穷竭法"处理曲线图形问题。16-17世纪科学革命时期，物理和数学中的四大问题推动了微积分的发展：非匀速运动、曲线切线、函数极值、曲线围成的面积和弧长。 积分学源于求曲线围成的面积问题，采用类似割圆术的方法。微分学则是关于求曲线切线斜率的问

Transformer模型采用多头注意力机制的三种应用方式：1）编码器-解码器注意力层，使解码器各位置能关注整个输入序列；2）编码器自注意力层，各位置可关注编码器前一层所有位置；3）解码器自注意力层，各位置仅能关注该位置及之前的解码器位置，通过掩码处理防止信息逆向流动。这些机制共同实现了序列建模中的有效信息交互。

AgentExecutor 处理各种复杂性，例如：当 agent 选择了一个不存在的工具时，AgentExecutor 负责处理此时出现的情况，另外还处理工具错误、管理 agent 生成的输出，以及在所有级别提供日志记录和可观测性内容等。虽然已经创建了 agent，但现在要为它编写一个运行机制（runtime，也常称为“运行时”），最简单就是不断地调用 agent，执行操作，并重复此过程直到 ag

论文《Attention Is All You Need》是 Ashish Vaswani 等人于 2017 年发表在 NeurIPS 会议上的论文，提出了架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）和人工智能领域的研究范式。原文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762。

摘要： 本题考查单级中断系统的中断服务程序执行顺序。单级中断系统不支持中断嵌套，其处理流程为：硬件自动关中断并保存断点（不在ISR内），ISR软件执行保护现场（I）→处理中断（V）→恢复现场（VI）→开中断（II）→中断返回（VII），对应选项A。补充说明对比了单级与多级中断系统的差异：单级全程关中断，禁止嵌套；多级允许高优先级中断抢占，需动态开关中断。单级适用于简单嵌入式系统，多级满足现代操作系

点图是一种简洁有效的数据可视化方法，通过横坐标上的点显示数据分布，相同数值的点会纵向堆叠。它适合中小规模数据集（通常<100个观测值），能直观展示数据分布形状、集中趋势和异常值，且可重构原始数据。点图擅长展示数据细节和比较多组数据，但不适合大数据集或复杂分布。Python中可用matplotlib和seaborn实现点图，常见变体包括蜂群图和带箱线图的点图，后者能同时显示数据摘要和原始数据点

AI数据分析技术实现从传统人工分析到智能化的跨越式发展。其核心在于机器学习、NLP等技术的应用，具备处理多源数据、实时预测等优势。技术演进历经规则驱动、机器学习到生成式AI三个阶段。完整的四层技术栈涵盖数据采集、算法模型、智能分析和可视化应用，其中AutoML和NLP等突破性技术显著降低使用门槛。实践工具推荐包括InsCode、TensorFlow等低代码平台和专业分析工具，助力企业实现数据驱动决