编程感悟

这是我在程序设计中,从学习到应用阶段的一点感悟,与大家一起分享,希望能给刚入这行的朋友们带来一些好的启示。

  1)学习应该从基础打起,不要一开始就尝试最高深的技术。

  2)每看一本书,不要说这章我以前学习过了,也掌握的很好,因此我可以跳过这一章看更重要的了。对于作业,遇到不会的尽量不要立刻向别人请教。如果实在解决不了的问题,可以先完成你会的,然后把一些特别的难点提炼出来,向高手请教。

  3)不要指望书本和行家能帮你解决一切问题,因为并不是所有问题都能由别人教给你。
 
  4)向别人请教问题应该把问题说明白。对于错误提示信息应该原样提供出来,不要按自己理解的信息提供。因为既然你自己做不了,说明你理解一般都有问题。

  5)问问题最好能带代码。

  6)不要说编译通过,可是运行时...”,因为编译错误和运行错误可能根本没有关系。一般来说,编译是语法问题,而运行是逻辑问题。

  7) 书看千遍不如做程序一遍,应该尽量尝试去写程序。

  8)做程序千个不如做好程序一个。应该尽量完善你现在做的程序,而不要不断开新的计划,而每个计划都虎头蛇尾。

  9)要想到你不是一个人写程序,而是和大家一起写程序。

  10)高深的技巧虽然显示了高深的本领,但是对于合作往往是有害的,应该尽量写出简单易读的代码。(完)
 
内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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