2.熟悉至少一种常用深度学习框架，了解常见神经网络架构，例如RNN、CNN、Transformer、GAN、GNN等， 熟悉常见NLP任务的定义和基础实现方法；9.熟悉AIGC技术栈，精通至少一种主流生成模型（如GPT系列、Stable Diffusion、LLaMA等）的应用开发与调优；5.负责AIGC（生成式人工智能）相关产品的研发与落地，包括但不限于文本生成、图像生成、音视频生成、多模态交互

2.熟练掌握Cortex-M0/M3/M4、RISC-V内核的C语言编程，熟悉RTOS、LiteOS优先；1.熟练使用OpenHarmony的专有特性开发（分布式软总线、分布式数据库、分布式安全）4.熟悉鸿蒙HDF驱动架构，熟练掌握鸿蒙驱动开发，包括CAN、网络、LCD、TOUCH；4.负责OpenHarmony新平台移植，功能定制、疑难问题攻关及产品交付相关的性能优化。6.负责鸿蒙OpenHar

**特性** | .hap (鸿蒙) | .apk (Android) | .app (iOS/macOS) |- **配置文件**：`app.json5`（应用级配置）和`module.json5`（模块级配置）。| **开发工具** | DevEco Studio | Android Studio | Xcode || **模块化设计** | ✅ 支持原子化服务 | ❌ 单文件整体安装 | ⚠

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摘要：本文分享了从零开始学习AI的详细规划，包括数学基础、Python编程、机器学习、神经网络、数据处理等核心内容。重点建议：1）数学先掌握实用概念，不必死磕公式；2）Python要边学边练，重点掌握NumPy、Pandas等库；3）机器学习从经典算法入手，结合scikit-learn实践；4）神经网络推荐TensorFlow/PyTorch框架；5）提供计算机视觉和NLP两个深耕方向。同时给出新

开发和优化AI Agent自动化工作流，支持智能体在各类业务场景中的高效运行，提升业务流程自动化水平。基于LangChain/Dify/Flowise等成熟框架，快速构建企业级AI工作流与自动化业务处理系统，应用于提升业务效率、客户服务、文档生成、数据分析等场景。1.5 精通NLP基础（文本生成、语义匹配、实体识别），熟悉多模态模型（如OCR、图像分类）开发，具备RAG系统搭建经验。1.3 熟悉D

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边缘计算是一种**分布式计算范式**，它将计算资源和数据处理能力从传统的集中式数据中心（云端）**移动到更靠近数据产生源头的地方**。7.**与云计算协同：** 边缘计算**并非取代云计算**，而是与之**协同工作**。6.**本地决策与自治：** 某些应用场景（如工厂生产线故障预测、智能交通灯控制）需要设备或本地系统能根据实时数据**独立、快速做出决策**，无需等待云端指令。1.**终端设备层：

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