【收藏必学】AI大模型：未来5年程序员的黄金赛道，掌握即拿高薪入场券！

冻感糕人~ 冻感糕人~ 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 900+累计阅读 917平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄3年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-07-29 12:30:23 发布 917 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
大语言模型与知识图谱统一化 将大型语言模型和知识图谱相结合的方法，以便通过知识图谱提供额外的知识用于推理和解释。 阅读详情

AI大模型正重塑传统开发模式，成为未来5年程序员最佳发展方向。华为、阿里等大厂大模型岗位需求暴增69%，年薪可达60-100万。企业急需掌握Fine-tuning、Agent、RAG等技术，能将业务场景与技术结合的开发者。通过系统学习AI应用开发逻辑、技术体系和积累企业级实战项目，可抓住AI技术红利，完成职业升级，实现高薪就业。

不夸张的说，未来5年程序员最好的技术发展方向，一定是AI大模型！

👉华为全面布局Agent，覆盖80%新业务系统；

👉美团新招50%技术岗，明确要求掌握微调或应用开发技能；

👉阿里、字节、百度等大模型岗位暴增69%，年薪破百万！

AI大模型正在重塑传统CRUD开发模式！

超60%企业都在布局AI产品，比起传统岗，现在最吃香的就是「大模型应用开发工程师」，极度稀缺！

但想落地AI应用，企业不需要只会写几个prompt、调用API的调参侠。

而是要能搞懂Fine-tuning、Agent、RAG等AI大模型技术，知道如何将业务场景（制造、医疗、金融等行业）与技术相结合，完整交付项目的开发者。

说白了，现在懂AI大模型技术，相当于拿着高薪就业的金钥匙！

目前78%大模型应用开发岗年薪在60-100万，实习生日薪也高达4000，远超市场平均水平，是炙手可热的香饽饽！

如今市场饱和、内卷加剧，AI这波风口，是技术人近几年最好、也可能是最后的破局机会！

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻

请添加图片描述

是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？

  • 小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？
  • 传统程序员：想转型，担心基础不够，找不到适配的学习路径？
  • 求职党：备考大厂 AI 岗，资料零散杂乱，面试真题刷不完？

别再浪费时间踩坑！2025 年最新 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，不管你是想入门的小白，还是想转型的传统程序员，这份资料都能帮你少走 90% 的弯路

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

在这里插入图片描述

部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

img

L1级别:大模型核心原理与Prompt

在这里插入图片描述

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

请添加图片描述

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

请添加图片描述

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

在这里插入图片描述

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

在这里插入图片描述

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

在这里插入图片描述

四、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

img

五、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

img

六、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

img

适用人群

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …
第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

标签
#人工智能 #大模型 #就业 #深度学习 #大模型学习
#ai大模型 #程序员
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
大模型与知识图谱之间的关系 大模型和知识图谱是两个不同的概念，但它们可以相互补充和增强。大模型是指采用深度学习技术训练出来的参数数量庞大、参数复杂度高的模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。大模型通过对海量数据的学习，可以从中提取出复杂的特征和规律，从而实现各种任务，例如自然语言处理、计算机视觉等。大模型的优势在于可以从数据中自动学习知识，避免了手动构建知识库的繁琐过程。知识图谱则是一种以图为基础的知识表示和推理框架，可以用来描述实体之间的关系和属性，并支持自然语言问答、推荐系统等多种应用。 阅读详情

相关推荐

避坑指南：C#用S7NetPlus读写西门子PLC字符串（String/WString）的完整方案

本文详细解析了C#通过S7NetPlus读写西门子PLC字符串（String/WString）的完整方案，包括内存布局、编码差异和字节序处理等关键技术细节。提供了实战优化的代码示例和常见问题排查指南，帮助开发者避免乱码、截断等常见陷阱，提升工业自动化项目的开发效率。

weixin_32956805的博客 320

【程序员必学】大模型训练完整流程：从随机初始化到推理微调，一篇搞定！

文章详解大语言模型训练的四个关键阶段：随机初始化阶段模型一无所有；预训练阶段通过海量语料学习语言基础；指令微调阶段学习遵循提示和回复；最后通过偏好微调(RLHF)和推理微调进一步优化，使模型更符合人类偏好并提升逻辑推理能力。

m0_48891301的博客 605

MCP详解：手把手教你理解和如何使用各种开源MCP服务

MCP 作为一种开放协议，为 AI 模型与外部世界的连接提供了标准化的解决方案。它不仅降低了开发门槛，还极大地扩展了 AI 应用的边界。无论是开发者还是普通用户，都可以通过 MCP 更高效地利用 AI 技术，实现更多智能化的功能。

王哥儿聊AI的博客 6056

干货分享：大模型学习避坑经验，帮你少走 3 年弯路，刷到就是赚到

干货分享：大模型学习避坑经验，帮你少走 3 年弯路，刷到就是赚到

xxue345678的博客 1042

【Labview】对连续采集数据的一种采样方法

图1如图1，想要对这样一个连续信号进行数据点的采集，我根据网上收集到的方法，在此分享一下最终的结果。可以拓展结合文件的写入，完成对连续信号的采集和输出。 已知： 一个连续信号，如图1. 目标： 设定一定采集点个数、采集点时间间隔、和采集周期次数，得到这条连续信号的数据点，如图2. 图2 方法如下： 主要利用的是队列的方法。 在连续信号生成的时候，不断的写入队列，并且清除队列。 ...

李时珍食疗志的博客 1万+

PlutoSDR在matlab中的环境配置（包括驱动和硬件支持包）

双击下载到的驱动，除了点击接受协议和设置安装路径，其他只要点击下一步或者安装即可。登录或者注册你的账号，选择你的matlab版本（这里我的是2023b），点击下一步。设置安装路径，并选择我接受，点击下一步，即可安装完成，并在安装路径中得到。完成后，打开设备管理器，在端口和通用串行总线设备一栏，即可看见下图。点击进入，选择相应的系统安装包，这里我选择的Windows。可看到我们要安装的Pluto支持包，安装即可。右击桌面matlab，选择打开文件所在位置。右上角搜索pluto，选择并点击下一步。

weixin_53160338的博客 4865

2025 最火 AI 岗位！大模型驱动下的 5 大就业方向：从岗位要求到应用场景，一篇读懂

2025 最火 AI 岗位！大模型驱动下的 5 大就业方向：从岗位要求到应用场景，一篇读懂

qq_46094651的博客 2721

ABB机器人与西门子PLC、工业相机联合实现无序抓取的完整调试方案

将此方案导入系统后，逐步执行调试，确保各环节信号正常触发，即可实现高效无序抓取！

CHUXUEZHE8210的博客 1993

收藏！传统程序员破局指南：2025年必学大模型技能，抢占AI职场红利

当下程序员行业竞争早已进入“红海时代”，传统开发领域人才扎堆饱和，大量从业者深陷职业困境——晋升通道狭窄、薪资增长停滞，甚至面临被市场淘汰的风险。而AI技术的爆发式崛起，正成为打破这一僵局的关键风口。对于渴望突破瓶颈的程序员而言，抓住这波AI浪潮，无异于为职业发展开辟一条高潜力新赛道。迈入2025年，AI技术已实现全行业渗透，风口优势愈发显著。作为传统开发从业者的你，是否也曾遭遇这些尴尬场景？在当前的行业环境下，大模型相关技能早已不是程序员的“加分项”，而是立足职场的“必备硬实力”。

xxue345678的博客 603

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

丨汀、的博客 4万+

推荐系统[一]：超详细知识介绍，一份完整的入门指南，解答推荐系统相关算法流程、衡量指标和应用，以及如何使用jieba分词库进行相似推荐，业界广告推荐技术最新进展

推荐算法其实本质上是一种信息处理逻辑，当获取了用户与内容的信息之后，按照一定的逻辑处理信息后，产生推荐结果。热度排行榜就是最简单的一种推荐方法，它依赖的逻辑就是当一个内容被大多数用户喜欢，那大概率其他用户也会喜欢。但是基于粗放的推荐往往会不够精确，想要挖掘用户个性化的，小众化的兴趣，需要制定复杂的规则运算逻辑，并由机器完成。召回：当用户以及内容量比较大的时候，往往先通过召回策略，将百万量级的内容先缩小到百量级。

丨汀、的博客 7591

2026收藏级指南：2025年初DeepSeek引爆格局，程序员必学大模型破局职业危机

站在2026年回望，2025年刚拉开序幕时，DeepSeek便如一颗重磅AI炸弹，在IT从业者的职业赛道上炸开了全新格局，也让大模型技术彻底从“前沿概念”走进了行业刚需的核心视野。阿里云核心业务全面接入， 字节跳动的后端岗位要求具备腾讯、京东、百度等大厂也纷纷敞开怀抱，招聘岗位都和 AI 相关。大模型就像一把重构行业的密钥，正在重新绘制技术开发的底层蓝图。曾经占据主流的CRUD传统开发模式，在AI原生应用的快速迭代下，正逐渐被挤压到行业边缘，技术迭代的速度远超多数程序员的预期。

python12345_的博客 1081

【VoxCPM2】在Windows上从零搭建VoxCPM2 语音生成和语音克隆AI算法

建议你了解清楚VoxCPM2，再来考虑是否需要自己在本地搭建。

AnChenliang_1002的博客 754

收藏！2026非科班/转行小白必看：3步切入AI大模型，月薪30w+实战路径

AI不会替代人，但会替代“不会用AI的人”。2026-2027年，正是AI应用落地的黄金三年。技术门槛在降低，应用门槛在降低。作为一名后端开发者，你不需要和科班生比数学推导；作为一名转行小白，你不需要和他们比熬夜刷题。你要比的，是“落地能力”和“行业洞察”。用AI工具作为桥梁，连接你的技术积累与行业经验。当你能用Java搭建起稳定的AI服务，或是能用AI精准解决行业痛点时，你的价值远比单纯的算法工程师更稀缺。技术浪潮从不等待犹豫者，你和AI大厂的距离，只差一次“开始”的勇气。

大模型教程的博客 770

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

大模型时代，人工智能怎么学？这份AI学习路线图来帮你！

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

2401_85375151的博客 202

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。

C++程序员进阶指南：从语言精通到垂直领域专家的五大高价值方向

在软件工程领域，编程语言是构建数字世界的基石，而C++以其对系统资源的极致掌控和底层硬件的高效访问能力，成为高性能计算、基础设施和实时系统等关键领域的核心技术。其核心原理在于通过直接内存操作、零成本抽象和编译期优化，实现对计算性能的深度挖掘。这一技术价值体现在能够构建操作系统、数据库、游戏引擎、嵌入式系统等高壁垒、高复杂度的核心系统。从应用场景来看，现代C++技术栈已深度融入基础设施研发、音视频处理、物联网、游戏开发及编译器工具链等垂直领域。例如，在基础设施方向，开发者需精通内存管理、无锁数据结构和网络编程

weixin_34293141的博客 641

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

2025 转型必看：9 个非技术人可入门的 AI 岗位大盘点（含职责 / 前景 / 入行指南）

2025 转型必看：9 个非技术人可入门的 AI 岗位大盘点（含职责 / 前景 / 入行指南）

youmaob的博客 6232

技术动态 | 再看大模型与知识图谱的融合策略：KnowledGPT–面向知识图谱检索进行大模型增强的框架工作...

转载公众号| 老刘说NLP我们来讲讲知识图谱与大模型之间融合的一些工作。大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域产生了令人印象深刻的影响，但它们在完整性、及时性、忠实性和适应能力等方面仍存在一些问题。例如：首先，LLM在及时更新和特定领域的专业性方面存在局限性。其次，这些模型可能会产生不真实或"幻觉"的知识，从而带来可靠性和伦理方面的问题。第三，由于成本和可及性等限制，大模型很难通过持续培训吸...

开放知识图谱 4216

一文曝光字节跳动薪资职级，资深开发的收入你意想不到~

BAT 是互联网大厂的标杆，也是很多程序员的梦想之地。随着抖音、TikTok 和今日头条的崛起，BAT 中的“B”也由原来的百度替换成了现在的字节跳动（ByteDance）。字节跳动是全球独角兽企业的榜一大哥，不仅霸占了国内市场，还成为互联网出海的领头羊，即使没有上市，也不妨碍它成为一线大厂。这篇文章，我就来汇总一下字节跳动内部的职位级别和薪资待遇。字节跳动的研发岗位一共分为 10 个级别，每个级别对应的年包待遇如下表所示。1 和 2 级别的程序员最多，他们是干活的主力。

m0_71745903的博客 9万+

【论文浅析】大模型与知识图谱融合

随着多模态LLMs和KGs的发展，这个框架可以扩展到处理多模态的数据，如视频、音频和图像。在应用层，LLM和KG可以被整合到一起，以解决各种现实世界的应用，如搜索引擎、推荐系统和AI助手。②、共指消解（同一文本、跨文本）共指消解指的是查找文本中引用（即提及）同一实体或事件的所有表达式。①、LLM作为文本编码器：应用LLMs对实体和关系的文本描述进行编码，以丰富KG的表示。有三种：KG增强的LLMs、LLM增强的KG、协同的LLM+KG。①、实体识别（命名实体识别、实体类型、实体链接）

weixin_45666317的博客 3725

解读：知识图谱与大模型的 “完美联姻”

增强大模型。

xx_nm98的博客 5012

AI火了两年，出现了哪些新岗位？这些AI相关工作你需要了解一下

近两年，AI话题的热搜不断刷屏，AIGC工具也从新闻里，到生活和工作中应用落地，已经成为生活和工作中离不开的一个重要工具了。 在AI发展的过程中，有哪些工作岗位？是不是会给个体带来一定的机会红利？接下来我们一起看看AI相关的热门岗位。

2401_84815887的博客 1435

2026 最火 AI 岗位！大模型驱动下的 5 大就业方向：从岗位要求到应用场景，非常详细

AI大模型驱动五大新兴职业赛道 随着AI大模型技术从实验室走向产业落地，自然语言处理（NLP）、计算机视觉、推荐系统等领域涌现出大量高潜力岗位。在NLP领域，NLP应用工程师和语言模型优化研究员成为热门职位，推动智能客服、文本分析等场景应用；计算机视觉方向聚焦算法开发和工业质检，自动驾驶感知工程师需求旺盛；推荐系统则通过大模型实现精准预测，催生推荐算法工程师等新兴职位。这些岗位不仅要求扎实的技术功底，还需具备业务场景理解能力，为求职者开辟了全新发展空间。

Trb201013的博客 2252

彩虹智慧物联网知识图谱解决方案

 知识图谱最早由Google提出，旨在提高搜索引擎命中率的一种算法。用户会在页面输入搜索关键字，然后搜索引擎根据一定的规则，反馈给用户相关的信息。 这里我们可以从人工智能、知识的角度去分析用户搜索的输入输出关系 。如果从知识的角度来看，用户输入的是知识，主要是概念、实体、指标等陈述性知识， 输出的是信息或者是程序性知识，但总体还是知识。搜索引擎需要做的工作是在根据输入的知识，根据一定的规则，来产生...

mikebluesky的博客 2872

2024年AI行业6大高薪职位揭秘:薪资曝光!

如果你正在考虑转行,并希望赚更多的钱,AI领域的职业可能是一个不错的选择。深入了解这些角色,找出你需要的技能,然后开始重新学习或提升自己。AI浪潮才刚刚开始,还有很多时间让你踏入这个领域,开始规划你的未来,成为一个高收入者。为什么不去看看有什么可能性呢?记得关注我们的公众号，获取更多AI使用技巧和效率提升秘籍。

qingkahui24689的博客 4467

“新KG”视点 | 王文广——图模互补：知识图谱与大模型的共生新模式

OpenKG大模型专辑导读知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期邀请到达观数据有限公司王文广分享“图模互补：知识图谱与大模型...

开放知识图谱 3718
上一篇： 收藏必备！2025十大国产大模型深度解析：从入门到实战，程序员必学指南
下一篇： 【收藏】大模型技术栈全解析：从基础模型到智能工作流，小白也能轻松掌握的AI核心知识
点赞 13
评论 0
书签 书签 16
冻感糕人~
冻感糕人~
博客等级 码龄3年 8926粉丝 2384原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值