2023盐城数据开放创新应用大赛：创新创意赛道分享

【AI新年好】用AI开启新年！直播解锁AI新年玩法~

本话题围绕AI技术在新年场景下的应用进行探讨，包括基于GPT模型的对话生成，智能体交互式应用，AI模拟器游戏，以及专注于人情事故领域的大模型系统开发和使用。通过开源项目和社区合作，提供从数据制造到模型微调的全栈开发路径，旨在加速大模型应用在多个行业的发展。技术人员、大模型爱好者、社区开发者和AI应用创意者可根据提供的模板和文档开发属于自己的AI应用。

【千帆杯AI原生应用挑战赛】第一期赛题圆桌讨论

此次讨论涉及自然语言处理领域中代码生成、算法逻辑与技巧的优化，主要针对如何在限定的字数内有效利用代码解释器生成预期的代码输出，探讨了大模型的工作原理与逻辑思维的培养。提出问题需清晰、逻辑性强，以便大模型能够更好地理解和执行。同时，分享了面对不同平台工具和使用体验，如何快速适应并提高问题解决效率。适合对算法优化、模型训练和逻辑思维提升感兴趣的技术人员。

【循环 Loop】聪明办法学Python第二版

主要介绍了Python中的循环控制（for循环、while循环）及其在不同情境下的应用。通过条件判断和嵌套循环的实际例子，如计算质数、生成矩阵，展示了如何通过减少迭代次数来提高代码性能。还涉及了随机数的生成和如何通过matplotlib库在Python中进行数据可视化绘制正态分布图。内容适合对数据处理、性能优化、算法设计和数据科学有兴越的学习者。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。