年薪96w!这才是后端未来5年最好的就业方向!

随着GPT大热

“AI大模型”无疑是最火爆的话题!

Google、百度、腾讯等巨头互联网公司,

无不在布局人工智能技术和市场,

为挖掘会用AI的后端相关人才

甚至开出60k*16薪的高薪抢人

作为普通程序员,

如何站在时代前沿,享受AI技术带来的红利?!

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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!)

学习目标 掌握AI大模型技术,成为超级个体
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!

 如果你也有以下诉求:

利用AI提升代码质量和效率,打造核心竞争力

增强创新思维,发现新的应用场景和变现机会

卷赢上下游,做负责人,岗位晋升好几个Level

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0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

  • 知乎大模型研发组成员、Coverhero 创始人之一 ——Eva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

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成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 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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