新兴职业:提示工程师 新兴职业:提示工程师ChatGPT掀起抢人大战!“提示工程师”火了,年薪近34万美元,不是计算机专业的也能干! 前景ChatGPT引发的资本盛宴还在持续上演,每个人都在谈论它背后的AI技术,每个人都在担心自己会不会被AI替代,但很少有人注意到,这项技术带来的新就业岗位。这种岗位被称为“提示工程师”(Prompt Engineer),年薪可高达33.5万美元(约合人民币230万元),但不要求员工必须 2023-04-01 AI #ChatGPT #prompt
大数据基础 大数据基础数据库基础三范式: 第一范式(1NF);原子性,字段不可分 第二范式(2NF)唯一性,有主键,非主键字段完全依赖主键 第三范式(3NF) :非主键字段不能相互依赖 企业级数据仓库为什么要构建数据仓库历史数据积存 企业数据分析需要 数据存储在互不兼容的系统中 关系型数据库一般不存储日志数据 决策者需要从业务角度观察分析数据,关系型数据库不支持。 什么是数据仓库数据仓库(DataWa 2023-03-10 BackEnd #课程笔记
逻辑回归 逻辑回归解决回归问题,经典的二分类算法 Sigmoid函数 预测函数 分类 整合 解释:对于二分类任务(0,1),整合后y取0只保留后者 y取1只保留前者 似然函数似然函数:什么样的参数跟我们的数据组合后恰好是真实值 对数似然 似然函数求最大值(难求),引入 转换为梯度下降任务。m为样本个数,似然函数要考虑每一个样本的概率。 求导 2023-02-27 AI #课程笔记 #ML #AI
软件测试复习 软件测试复习 软件测试复习 黑盒测试 等价类 边界值 决策表 因果图 正交表 白盒测试 逻辑覆盖 基本路径测试 测试管理 单元测试 集成测试 系统测试 两者区别 缺陷属性 自动化测试 性能测试 例题 什么是软件测试? 软件测试是使用人工和自动手段来运行或测试某个系统的过程,目的在于检验其是否满足规定的需要或是弄清楚预期结果与实际结果之间的差别。 黑盒测试又称功能测试或数据驱动测试 2023-02-18 SoftwareEngineering #复习
Linux复习 Linux复习 Linux复习 认识 Linux 操作系统 常见的Linux系统版本 Linux内核的组成部分及每个部分的作用 虚拟机 文件管理 处理目录的常用命令 文件属性 文件内容查看 文件解压缩 软链接和硬链接的区别(必考) 软件包管理 rpm安装 源码安装 yum安装 系统管理 用户管理 服务管理 vim Shell编程 shell类型 Shell 变量 管理磁盘存 2023-02-18 Linux #复习
python复习题 Python复习题1、用if分支结构完成程序设计(三选一): 输入成绩,查询等级(90分及以上优秀、60-89合格、低于60不合格) score = int(input("Scroe:")) if score >= 90 and score <= 100: print("优秀") elif score >= 60 and sco 2023-02-17 Python #复习
软件工程概述 软件工程概述概念:用工程化的思想指导软件开发 软件危机软件危机的出现是由于软件的规模越来越大,复杂度不断增加,软件需求量增大。 主要表现: 质量差 效率低,不满足需求 软件开发模型参考软件过程模型-过程改进 (uml.org.cn) 软件过程模型是描述软件开发过程中各种活动如何执行的模型,也叫软件过程模型或软件生命周期。 瀑布模型瀑布模型是一种线性的过程,瀑布模型要求有明确的需求分析,而要达到 2023-02-14 SoftwareEngineering #课程笔记
人工智能概论复习 人工智能概论复习 人工智能概论复习 人工智能概论 机器学习 概念 监督学习与无监督学习 特征工程 数据标准化 特性降维 线性回归 逻辑回归 决策树 CART决策树 K近邻(KNN) DBSCAN聚类 K均值(K-Means) 步骤 聚类中心 贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类 支持向量机(SVM) 核函数 软间隔 集成学习 梯度下降 模型评估 MSE R方值 交叉熵 混淆矩阵 ROC曲 2023-02-14 AI #复习 #课程笔记
Python复习 Python复习 语法基础 标识符和关键字 标识符 关键字 变量和数据类型 数据类型 变量 字符串 格式化 索引(下标) 切片(顾头不顾尾) 跳取 首字母大写 全部大写 全部小写 大小写互换 标题化 查找 删除字符串前后的空格/字符 计算某字符/字符串的个数 分割字符串 替换字符串 字符串拼接 运算符 列表(list) 插入元素 删除元素 排序 列表推导式 元 2023-02-13 Python #复习 #课程笔记
线性回归算法 线性回归算法推导$$h_{\theta}(x)=\sum_{i=0}^{n}\theta_{i}x_{i} = \theta^{T}x$$ 误差 似然函数样本数 * 单个样本误差 对数似然 两边取对数,化简 偏导求极小值 评估方法 2023-02-13 AI #课程笔记 #ML #AI #线性回归