Da_Zhuang的博客

家人们，我跟你们说，我脑一热报名了那个 AI 培训师考试。本想着开启一场知识的奇幻之旅，结果呢，学视频内容的时候，那简直就是大型 “催眠现场” 啊！我这眼皮子直打架，跟视频里的知识点 “大战” 了几个回合，结果败下阵来，都睡着了好几次。不过我也有招，把内容录下来转成文稿，一顿操作猛如虎，整理出了这些知识重点。咱就是说，要是您也不幸踏上这条 “备考不归路”，学习的时候千万别硬刚，不妨拉上豆包这个 “学霸好友” 一起，让它帮您把那些晦涩难懂的知识点给 “掰扯” 明白。

在人工智能日益融入生活的当下，如何巧妙编写提示词，成为充分发挥AI效能的关键。以下为您详细介绍几种实用的AI提示词编写方法。

这是我2024年末看到AI快速发展，自己也想入局AI而准备的一个考试，但是真正考试下来发现这个考试真的特别简单，除了政府补贴，其他可能对自己没有任何的用处，我觉得这个在面试的时候也很难成为一个加分项，但是备考过程中可能会对一些AI的知识有框架式的了解，以下是我的备考经验，希望对你有帮助。我参加的是广州本地宝推荐的人社部 AIGC 考试。整体而言，考试难度不算特别大。以我的工作年限，符合报考四级的条件。考试前设有 3 个月的学习期，官方会提供一个视频链接用于学习。大家按照既定节奏推进即可。

漏斗分析法是一种广泛应用于市场营销、销售、用户行为分析等领域的数据分析方法，以下是对它的详细介绍：

1.题目：职业道德是职场和行业内的特殊规范，这些规范是（）在职业领域的具体实践。A. 家庭道德B. 社会道德C. 仁义道德D. 伦理道德答案：B解析：职业道德基于社会道德在职业场景的体现，与家庭、仁义、伦理道德概念不同，答案为 B。2.题目：为了实现职业的健康发展，以及解决与职业活动相关的问题和矛盾，需要遵守特定的（）规范来帮助调节。A. 职业道德B. 职业行为C. 职业责任D. 职业权利答案：A解析：职业道德有助于调节职业发展中的问题，职业行为侧重行动，职业责任侧重责任，职业权利侧

数据分析：洞察数据的慧眼统计分析基石描述性统计分析深度剖析常用数据分析策略实战应用

数据标注工具是人工智能的“幕后英雄”，不同工具各有所长，适配各异场景。精灵标注助手全能拓展强、跨平台友好；Labellme 图像标注精湛、开源灵活；Label link 简便快捷、快速出标注。开发者面对实际项目，需综合权衡标注任务特性、数据类型、团队技术、项目预算等因素，精心挑选工具，方能提升标注质效，为模型训练筑牢根基，助推人工智能项目破浪前行。

在数据标注行业，数据标注的质量标准如同产品质量标准决定产品是否合格一样，直接关系到后续机器学习模型的表现和应用效果。通用质量标准：适用于所有类型标注任务，强调标注的一致性和可重复性，避免因标注者个人差异造成数据偏差，例如图像标注和文本标注都需遵循这一要求。特定质量标准：针对具体应用场景设定，比如医学影像标注需特别关注细微结构标注准确性，社交媒体内容审核更注重内容敏感度和合规性。

在当今数字化浪潮中，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活，而数据标注作为支撑人工智能发展的关键环节，犹如一座隐藏在幕后的基石，发挥着不可或缺的作用。接下来，让我们一同深入了解数据标注领域中的文本标注与语音标注这两大核心板块。

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已深度融入人们的生活，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗影像诊断到智能安防监控，背后都离不开两项关键技术——文本标注与图像标注。它们如同神奇的画笔，为机器赋予理解世界的能力，勾勒出智能应用的蓝图。接下来，让我们一同深入探寻这两项技术的奥秘。

在人工智能蓬勃发展的浪潮中，数据标注宛如一座坚实的基石，支撑着众多智能应用的落地。它不仅是简单的数据处理过程，更涉及精细的流程管理、严谨的团队协作以及周全的安全保障等多个关键维度。接下来，让我们深入探究数据标注的各个层面，揭开其神秘面纱。

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已然成为各个领域的热门话题，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗影像诊断到智能家居控制，它的身影无处不在。然而，你是否曾想过，人工智能这些令人惊叹的能力背后，离不开一项至关重要的基础工作——数据标注。接下来，让我们一同深入探寻数据标注的奥秘。

数据输入的艺术数据有效性的把关作用数据填充的多样玩法公式基础剖析运算符全解析

在计算机审计及各类数据处理场景中，数据转换是关键步骤，涉及将被审计单位或其他来源的数据有效装载到目标数据库，并明确标示各表及字段含义与关系。然而，此过程易出现转换数据错误，因为数据在系统间转移时，格式、编码或结构可能改变，导致数据含义及关系出错。例如，某公司 ERP 系统与审计软件间日期格式转换不当，就会造成数据错误解读，影响审计准确性。

基本特性：Linux 一般指 GNU/Linux，是免费、自由传播的类 UNIX 操作系统，内核由 Linus Benedict Torvalds 于 1991 年发布，受 Minix 和 UNIX 启发，基于 Posix 标准，支持多用户、多任务、多线程和多 CPU，能运行主流 UNIX 工具、应用程序及网络协议，继承网络核心设计思想，性能稳定。发行版多样。

随着技术发展，运维工作从基础的搬机器、插网线、装系统等体力活儿，逐渐转变为更侧重服务器管理、代码管理、日志分析、监控告警、流量管理及故障排查等的脑力劳动。如今，运维人员拿到的通常是已装好系统、配置好IP和账号的服务器，工作重点也随之改变。

在当今数字化蓬勃发展的浪潮下，运维作为保障各类线上服务及产品顺畅运行的关键力量，其重要性不言而喻。运维，简言之，就是运用一系列专业的步骤与方法，对线上服务和产品实施全方位的管理与维护。它绝非一个刻板固定的概念，其涵盖的职责范畴与定位在不同的公司组织架构里，以及公司所处的各个发展阶段中，都存在显著差异。随着互联网产业日新月异的迭代，运维自身的内涵也在持续拓展与深化，愈发紧密地与互联网特性相融合。通常而言，运维隶属于技术部门，与研发、测试以及系统管理并肩作战，共同为互联网产品筑牢坚实的技术根基。

业务数据质量检测对企业决策分析意义重大，高质量数据如同优质食材，是做出明智决策的基础，数据质量检测则像食材挑选清洗过程，能避免决策失误，提升企业竞争力与盈利能力。

业务数据质量检测对企业决策分析意义重大，高质量数据如同优质食材，是做出明智决策的基础，数据质量检测则像食材挑选清洗过程，能避免决策失误，提升企业竞争力与盈利能力。

数据规约是数据处理中的重要方法，旨在让数据处理更简便、高效，以满足业务需求。当从数据仓库获取的数据量庞大时，直接在海量数据上进行分析和挖掘成本颇高。数据规约可得到数据集的归约表示，在减小数据规模的同时，尽可能保持原数据的完整性，使得在归约后的数据集上进行挖掘能获得与使用原数据集近乎相同的分析结果。

数据清洗，顾名思义，是对数据进行清理的过程，旨在确保数据的质量和一致性。这一过程至关重要，因为它直接关系到我们能否从数据中提取出有价值的信息。如果数据未经清洗，其中存在的问题，如缺失值、异常值或重复记录等，将会导致数据分析结果出现偏差，影响我们对数据真实情况的理解以及后续决策的准确性。

在当今数字化浪潮中，数据被视作蕴含无尽宝藏的富矿。然而，原始数据就如同刚从矿山采出的原石，虽内藏珍贵信息，却混杂着诸多瑕疵，如噪声、缺失值以及不一致性等问题。若未经处理就直接用于数据分析与挖掘，就好比用钝器雕琢美玉，难以获取理想成果，甚至可能得出错误结论误导决策。数据预处理应运而生，它是在正式开启数据挖掘之旅前，对原始数据精心实施的一系列优化操作，涵盖清理、集成、变换以及规约等关键步骤。

在数据的浩瀚宇宙中，数据对象是构建信息大厦的基本单元。数据集由众多数据对象汇聚而成，每个数据对象都宛如现实世界中一个独特的实体，它们可以是一个人、一件物品、一次交易，或者任何能够被量化描述的事物，在数据科学领域也常被称作样本、实例、数据点或对象等。以数据库为例，其中的每一行都精准对应着一个数据对象，这些数据对象整齐排列，如同等待检阅的士兵，随时准备接受检索与分析。它们蕴含着丰富的信息，是我们深入探索数据奥秘的关键切入点，为后续的数据分析提供了不可或缺的基础素材，是构建数据世界的核心组件之一。

在当今数字化时代，网络爬虫技术对于数据获取起着至关重要的作用。而实现网络爬虫，多种编程语言均可胜任。Python无疑是其中的佼佼者，它以简单易学的特性广受青睐。其语法清晰明了，关键字少且定义明确，仿若自然语言般通俗易懂，新手入门轻松无压力，如打印“hello world”仅需一行简洁代码。强大的社区支持更是为其添翼，丰富的第三方库能助力完成各类复杂任务，像beautiful SOUP和scrapy等库，皆是抓取网页数据的得力工具。Java作为广泛应用的语言，依托众多成熟框架，在企业级开发中表现卓越。

数据采集就像是一场寻宝之旅，传感器如同我们的触角，感知温度、湿度等环境信息；智能设备像贴心秘书，记录心率、步数等个人数据；企业在线系统、社交网络则是浩瀚的数据海洋，汇聚着海量有价值的信息。我们从这些渠道收集数据，如同在大海捞针，过程虽艰辛，但每一点数据都可能成为解开谜题、推动进步的关键钥匙。它还是数据分析的基石，以购物网站为例，当你浏览商品时，数据采集就悄悄启动，记录你的浏览历史、搜索关键词等信息。

想象一下，有一天你和一个聊天机器人畅所欲言，它能精准理解你的问题并给出恰当回答；又或者，你乘坐的自动驾驶汽车，稳稳地穿梭在道路上，自动应对各种路况。这些神奇的场景背后，正是人工智能在发挥作用。简单来说，人工智能就是致力于建造智能体，让它们能够完成类似人类的智能任务，比如学习、推理、解决问题等，就像是赋予机器一颗智慧的“大脑”。

网络爬虫在当今互联网时代扮演着极为重要的角色，它能帮助我们从海量的网络信息中提取出有价值的数据。以下将从网络爬虫的基本概念、工作流程、类型、搜索策略以及常用工具等方面进行详细科普介绍。