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震惊!软考群主意外翻车!2024上半年系统架构师考试三科全不过,总成绩群倒数第二!
分享了系统架构师考试失败的经历,并对不同科目的得分和备考过程进行了深入分析。涉及案例分析的准备重点,论文写作的结构和选题策略,以及选择题的刷题方法。提到了对考试题目的分析,包括题目的难易程度和出现的问题。也讨论了考试中的心态和运气的影响。内容适合备考系统架构师或对考试策略感兴趣的人群,特别是那些寻找提高考试通过率的有效方法的考生。
【实操指南】使用Ollama+Anything LLM搭建本地大模型,轻松构建智能问答机器人!
本次内容涵盖了如何在本地搭建基于欧拉玛和NCLLM框架的智能问答机器人。首先介绍了欧拉玛大模型的下载与安装过程,并提到了针对macOS的适配性。介绍了两种框架选择:NFLLMM和open web UI。针对大模型的选择,展开了根据电脑配置选择不同参数模型的讲解,并介绍了如何通过API调用模型。在搭建环节,详细介绍了大模型的配置、RAG知识、向量数据库的创建以及知识库的构建过程。适合技术背景人士,尤其是对智能问答系统和模型部署有兴趣者。
【实战演示】Coze平台打造专属AI助手,助力软考系统架构师高效备考
本次展示了从零开始搭建AI助手,便于备考系统架构师考试。演示中运用coursera大模型平台,AI助手支持问题回答、共享、回答生成与删除等功能。除了长期记忆、桌面添加,还能够在cos平台上记录和分享。教程两大部分:上传知识库和制作AI助手。上传知识库涉及到资料准备、数据收集、创建知识库,可通过手动或自动选择具体操作路径。AI助手构建过程包括基础设置、提示词编写、模型选择与优化。进一步可以设置长期记忆、开场白等,并支持调试和发布到APP市场。课程适合有一定AI和软考知识需求的技术人员或考生。
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。
神经网络整体框架概述
本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法,并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化,同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤,难度较大,是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践,逐步展示如何解决多分类问题,并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。
【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。