多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model ,），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以 CLIP 为代表的判别式，或以 OFA 为代表的生成式，新兴的 MLLM 展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM 涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！模型大。MLLM 通常具有数十亿的参

appium是一个开源的测试自动化框架，可以与原生的、混合的和移动的web应用程序一直使用。它使用WebDriver协议驱动IOS（内置的测试引擎xcuitest）、Android（uiautomator2，Espresso）和Windows应用程序原生应用程序：安卓程序是用JAVA或kotlin开发出来的，这种程序是原生应用程序，原生应用比较流畅，好调用，缺点是不同的端需要的开发语言不同web应

在笔者的知识体系中，实际上将架构分为业务架构、应用架构、云基础架构这几大类，业务架构主要着眼于控制业务的复杂性，基础架构着眼于解决分布式系统中存在的一系列问题。无论何种架构，都希望能实现系统的可变的同时保障业务的高可用。

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取哈）

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Agent 对大模型的加持，极大地提升了大模型的智能能力，并且能对AIOps 任务类场景起到很好的智能增强作用，有助于提升运维的人效和加强自动化程度。大模型 Agent 在 AIOps 运维场景中，可以解决日常任务，将 SRE 从重复的劳动中解脱出来，提高人效，如日常的巡检，重复故障发现和处置，知识/数据查询分析等；Agent 不再依靠 SRE 针对低级指令和流程的编辑/计划，可完全自驱的进行分析

知识图谱（Knowledge Graph，KG）将数据结构化为**实体**（如人、产品或事件等具体对象）和**关系**（描述这些实体之间如何相互关联）。与独立的数据表或文档不同，KG形成了一个相互关联的知识网络，便于从中获取洞察、回答复杂查询，并增强AI驱动的应用。但在构建知识图谱之前，首先需要定义其**模式（schema）**——一个描述图中存在哪些实体、属性和关系的蓝图。

机器学习模型通过其复杂的非线性方式往往能得到较好的截面选股能力，但由于其“黑箱”的特性使投资者在进行模型训练的过程中对于很多细节问题没有明确的定论。本篇报告尝试探索了以下几个细节问题：包括特征和标签的数据预处理方式，使用全A股票训练还是成分股训练，使用一次性训练、滚动或是扩展训练的效果区别，分类模型和回归模型的差异，损失函数改为IC后是否有进一步提升，不同的树集成方法优劣对比共六个方面。发现对于截

主动式人工智能通常指具有自主决策能力机制，并能够自主采取行动以实现特定目标的 AI 系统，这些行动需在有限或无需直接人工介入的情况下完成。

目录引言：编码 AI 是新素养。第1章：职业成长的三个步骤。第2章：学习技术技能，成就有前途的人工智能职业。第3章：为了在人工智能领域找到工作你应该学习数学吗？第4章：界定成功的人工智能项目。第5章：寻找符合你职业目标的项目。第6章：构建显示技能进步的项目组合。第7章：启动你的人工智能职位搜索的简单框架。第8章：使用信息面试找到合适的工作。第9章：找到适合你的人工智能工作。第10章：构建人工智能职