工业4.0时代,教育会如何发展?

工业4.0时代的核心特征

  1. “网络化” 什么都是“互联网+”,互联网加上传统经济,就是未来的新常态。“世界上最遥远的距离就是没有网”说出了人们生活在4.0时代的心声,人们的生活已经越来越离不开网络。
  2.  智能化 所有的东西都在走向智能化。比如说煮饭,现在只要在手机上一按几点几分启动,远程控制,家里的电饭煲就开始自动煮饭了;手机一按,家里的洗衣机就开始洗衣服了。据说现在正在研发智能机器人,家里搬回一个,所有的家务活都给你包了……这时候,你会发现生活变得特别简单、便利。机器会代替你做得更多,而你会拥有越来越多的时间,那么这么多时间用来干什么呢?
  1. 去中心化 以前人们竞相离开农村奔向城市,居住在一个核心地带,争夺城市的优越资源和机会,因此出现了像武汉、北京、上海这样几百万、上千万的大城市。但是现在,开始物极必反了,未来你可能会发现大城市的解体。未来乡村极有可能成为奢侈品和新的人类家园。
  2. 去组织化、去管理化、去中间化的极简网络原则,随着互联网的联系越来越普及。厂家去掉代理商的中间环节,而与顾客直接联系。同样地,在工作上,组织机构也成为非必要因素,供方和需方可直接联系,这使很多人摆脱组织走上了自由职业者道路。在生活上,人们越来越注重直接、快捷的联系。因此,一切组织都将成为不太必要而走向松散、溃败,同时,就只有依赖互联网新型控制力的增强。是什么?请诸君自己斟酌思量。
  3. 个性化 这是一个个性大解放的时代,人类历史上第一次赋予个体自由,让每个人都有机会成为一个更高度的个体、更高度自我掌控的人。个人从此摆脱了土地和机器的束缚,告别了贫穷而追求自由,个人越来越注重自己的感受和体验。工业生产也从大规模标准化走向了私人定制化。在未来的时代,发扬个性的人会越来越多。

 

所有这些巨变,将彻底重构我们的生活,彻底重构我们社会的运行模式。

 

工业4.0时代对教育的巨大冲击

  • 传统的教育行业被颠覆,传统学校的职能不复存在。
  • 这是一个个体强大、个体超过组织、个性化教育到来的时代。
  • 未来无业可就,教育目标正从就业目标转型为创业导向。
  • 教育哲学的根本改变:机器不能替代的,才有未来。

 

面对工业4.0时代,处于变革承上启下的我们在此刻,该做些什么呢?

  • 思维能力、独立思考判断能力
  • 人际社交能力
  • 两性关系相处能力
  • 维护身心健康能力


工业4.0时代的到来,也标志着母系社会的强势回归。在这个时代,人更讲究自身的美好体验和感受,所以说这是一个强调服务观念的社会。毋庸置疑,女性在这样的社会中比男性更容易受到青睐。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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