Datawhale x OpenMMLab的新手保姆教程_1.4 总结与拓展（上）

【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。

【AI智能体】十分钟手搓迪士尼排队规划Agent

文中以科幻电影中的先进技术为引子，引出了目前AI大模型在解决实际问题的能力，特别是在优化和规划方面的应用。利用百度智能云服务，竞赛参与者可以构建应用来处理如游乐场排队规划这样的复杂问题。技术的关键在于AI模型的能力，如动态规划、贪心算法的应用，并能结合用户的个性化需求做出决策。实例展示了如何使用百度智能云中的工具，通过语言模型辅助生成并执行代码以解决优化问题。最终指出，随着AI原生时代的来临，宽大的应用场景为各类技术人员提供了探索和实践AI模型的机会。

【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。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

开源监控系统中如何进行自动侦测报警

本视频使用ZM系统进行了详细的事件分析演示，包括事件查询、视频监控数据细节查看、更长事件的发现和进度条功能。介绍了编辑事件名称、导出事件图像、图像分析以及导出不同格式视频的步骤。重点介绍了运动图像分析技术，如何对监控区域进行设定以减少误报，并利用区域排除法排除非监控区域。教程还讲解了在高灵敏度设置下，如何存盘保留分析结果，并确保监测器正确发出报警。最后预告下节课将探讨ZM的主要配置文件和数据库访问方法，便于提高事件监控系统的效率和准确性。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。