开出工资1182415.18元,DeepSeek夯爆了!

TensorFlow-v2.15

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

据中国基金报报道,某招聘平台显示,杭州深度求索人工智能(AI)基础技术研究有限公司(即DeepSeek),发布了多个岗位的招聘信息。

在DeepSeek挂出的职位中,大部分岗位的起薪在3万元以上,其中年薪最高可达154万元。猎聘网数据显示,掌握深度强化学习、多模态融合等DeepSeek核心技术人才,薪资涨幅同比超120%

它不仅是技术的颠覆者,更是一场席卷全球的“高薪革命”与“职业机遇风暴”,技术人纷纷想转行、跳槽到前景光明又高薪的算法岗位。(深度学习/算法工程师的薪资在各个技术岗位中显然是最高的,更多技术岗位平均薪资详请见下图)

其他企业为留住和吸引人才,也都相应提高薪资待遇,有的岗位薪资甚至比往年提高70%字节跳动73.5万年薪聘用应届生,阿里达摩院开出超过200万年薪。

2025年将是AI人才分水岭——要么成为DeepSeek技术红利的收割者,要么被时代无情淘汰!  

高薪,
是AI领域缺人的事实依据但是找不到工作的大有人在,也是事实。

问题就在,申请算法岗的人很多,但实际能够胜任的很少。求职者所具备的能力根本无法匹配一线企业核心AI岗位的需求。

为帮助大家解决以上问题,真正成长为具备面试国内一线算法岗位的能力要求的算法人才。

联合现象级AI名企和大厂,共同打造了全行业第一个度算法培养计划训练,并且邀请了前字节、百度算法等一线大厂在职专家为大家提供算法最前沿强化训练。

我们敢对你做出承诺:加入课程,拿不到Offer全额退款,年薪不满29W全额退款。

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距离上岸,也许只差这一次助攻

课程核心内容

为了学生能够学习到真正在企业拿来即用的技术,讲师全部都是企业一线在职的实战派,有技术管理经验,负责过企业大型核心项目

课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合9大企业级项目,带你熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成真真正正会在企业里面用到的实战案例,尽快进入AI学习领域。

AI实战项目

项目一:意图识别技术与实战

(准确判断用户真实意图)

项目二:RAG与大模型智能客服

(予大模型更准确更具有时效性)

项目三:信息抽取与图谱问答  

(提取关键信息并构建知识图谱)

项目四:Dify智能开发与应用

(大幅提升开发效率并降低技术门槛)


项目五:多模态内容理解与检索

(高效提取、理解、检索信息)

项目六:ChatBI智能分析与可视化

(大幅降低数据分析门槛)


项目七:PDF智能公式与计算

(非结构化文档数据提取与计算)

项目八:Agent与自动化工作流

(热门项目大模型助手)

项目九:领域LLM高效微调

(提升不同领域垂直场景表现)

以上项目是一套通用的解决方案,可以从中整理出面向不同业务的相似实现,适合大型互联网、自动驾驶、工业缺陷检测、智能问答、推荐系统、医疗、农业等等不同的应用场景,在整个授课过程中,老师更加注重是业务与思想的传播,让你轻松应对工作中的问题并且有举一反三的能力。

由于知识点涵盖内容较多,就不在这里赘述,如果想进一步了解,定制属于自己的提升计划。

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1v1定制学习计划

往期效果

本培养计划上一期的学员就业情况部分展示,目前80%同学已经拿到AI、算法相关Offer,有应届生,也有其他领域的转型人员,统计已就业同学平均薪资超过30万。

往期部分同学现状:为保护学员个人隐私,隐去学员姓名,头像。

如果想了解更多就业信息可以扫码添加课程顾问获取详情。

1、2025年6月继续接喜报啦,又一位学员转型成功进入小红书做算法工程师。这位童鞋也是通过朋友推荐加我微信的,当时他被裁员2个月了没找到工作索性选择了自我提升,慢下来沉淀自己反而收获出奇的大。现在进入AI领域啦,涨薪翻倍,信心十足。

2、咨询我的时候也很担心自己非科班,没有相关工作经验,怕转型失败,好在最后做出了正确的决定,加入课程学习。课程学完刚好赶上金3银4转型旺季,一次性斩获多个大厂offer,bilibili直接开出47w年薪

3、统计学专业毕业,看好AI趋势,但是计算机基础和代码能力较弱,考虑跟班系统提升。经同学介绍果断报名八斗跟着宋老师学习,经过4个多月的努力,第一份工作就拿到33.5w的年薪,成功入行!

4、应届生吴,通过4个月的学习顺利进入西安华为公司,年薪高达37.7w。八斗对结果负责是落实在行动中的,高质量课程+合作内推,真正能帮大家圆大厂梦。

5、孟仅仅用4个月时间,从java开发成功转型CV算法并且实现薪资翻倍。

他在报名前观望考察八斗半年之久,其中最主要的原因是:担心线上学习效果差,但是八斗的学习经历让孟同学彻底改变了这种看法。

八斗线上学习跟线下对比胜在:师资,都是在职大牛授课,项目真正来源于企业实际应用,才能做到所学皆所用,保障就业。

6、课程刚刚结束,宋同学还没来得及准备,去试水参加了一个面试机会就喜获offer,23k,相比自己上一份工作涨薪8k。

分期付款与就业保障

本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款

报名签订保涨薪就业协议

在职人员承诺最低涨幅40%-50%:

在校应届生承诺最低年薪29万:

课程结束后若没有达到以上承诺,即退还全部学费,且保留赠送的所有资源,不会让你吃亏!

报名本就业班的学员,即签订协议,课程结束后若拿不到offer或者就业初始达不到税前年薪29万以上,则全部退还学费。(保薪承诺不限于29w,根据学员情况可调整保薪力度)理论上无限!以与售前老师沟通为准!

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主Guass、列主Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主、全主、列主三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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