卧槽!!70W薪资!直接封神!!

谷歌的GeminiAI模型引领AI技术新高度,国内巨头如华为、百度等在AIGC领域竞争激烈。AI大模型影响职业发展,程序员可通过AI大模型公开课提升竞争力。课程将解析技术应用、赚钱路径及实战技巧,12月26日晚20:00直播,名额有限,扫码预约。

“大模型狂热”从未停止

谷歌最强AI模型Gemini问世,登上AI天花板

国内巨头战队华为、百度、阿里在AIGC的厮杀中

从通用大模型渗透到各垂类应用市场

就连中国创投资本也独宠AIGC企业

百度、科大讯飞市值分别增加27亿和45亿美元

这导致AI人才缺口大、价格贵

硕士毕业年薪可达70万元

甚至还有百万年薪挖掘大模型人才!!

作为程序员,

如何抢占先机,享受AI技术带来的红利?!

📢知乎知学堂邀你加入:

 行业前沿资源——AI大模型公开课 

已为本号粉丝开通免费领取权限

预计24小时后关闭通道!速进!


AI大模型-重塑程序员核心竞争力

(不限年龄!不限岗位!IT人都可学习!)

直播时间

12月26日 晚20:00

直播内容‍‍

  • 大模型的发展历程与训练方法

  • 解析AI技术应用场景

  • 如何用LangChain、Fine-tuning 定制你的专属大模型应用

  • 借助大模型技术提高收入的可能性

    ……‍‍

直播方式‍‍

2天直播+直播互动答疑!

报名方式

扫码领直播,即可免费学习!

不管你是前端、后端、开发、测试、算法、数据、架构……只要想接触AI大模型,在这里都有收获!

 或者你遇到了以下问题:

公司降本增效,先裁程序员祭旗,每日战战兢兢

每天疲于会议撕X,只能加班写代码

工作遇到瓶颈,需要翻身机会

想靠AI大模型创业,不知从何入手

……

那这节课你一定要来听!

因为,程序员才是能从AI浪潮中赚取红利的!

 🔥即将开播 

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进入直播,大佬直播在线答疑!

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本期名额有限

高度起始于速度(手慢无!!)

01 圈内大佬,强强联合!

本次公开课由行业专家团队领衔研发:

  • 前不久「GitHub全球第一的大模型相关开源项目ChatALL」的创作者——孙志岗老师

  • 曾设计出世界排名第一的算法,一直探索变化、掌握变化,站在技术革新浪潮最前沿的‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍——崔超老师

  • 前Visa研究科学家——Rein Y.Ye

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02

 不只前沿技术,更有赚钱方向!

本次公开课:不只分享前沿技术知识,更有人才需求、市场趋势分析,带你从自身情况出发,突破瓶颈!无论是职场晋升加薪,还是用技术赚钱,都将有超多收获!

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03

 解析技术应用场景,弯道超车!

听大佬讲解AI对商业逻辑的改变,对个人职业发展的影响!如何利用AI大模型,快速交付业务价值,实现职业“弯道超车”,抓住高薪机会

AI编程如何正确使用?能真正解决什么问题?2节直播课,为你展示如何利用LangChain的模块来改善大语言模型的使用!解析AI技术应用场景,用实战经验落地AI技术。

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*LangChain项目主页图-图源于网络

12月26日  晚20:00

🔥 即将开播!

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直播答疑环节:可直接和大佬对话!

有任何疑惑,可在直播间提问!

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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