必藏！0基础也能学的大模型指南，程序员转型就看这篇

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 700+累计阅读 780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 2026-02-16 03:42:08 发布 780 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【专业书1】量化交易——从入门到精通 股票季节性策略几乎失效了，但商品期货的仍有效，因为其季节性需求源于真实的经济需求而非投机。交易策略获利的前提：交易价格处于均值回归（低价时买入）或动量状态（降价时先做空后以更低价买入），否则在随机游走状态下是无法有效交易的。构建交易策略实际上是在决定：在特殊条件、特定时间尺度下价格趋势的呈现（均值回归/趋势走势），以及用什么价格作为初始判断的参考价格。如果以高夏普比率为目标，需要更高的交易频率：基于大数定律，押注越多，偏离均值收益的偏差就越小。买同比最好的股票，卖同比最差的股票。但在不同的时间尺度下可以。 阅读详情

最近私信被大模型学习相关的问题刷屏了，尤其是刚入门的小白和想转型的程序员，困惑几乎如出一辙：

  • 我是刚毕业的编程小白，学大模型会不会门槛太高？
  • 做了5年前端开发，转大模型方向该从哪补起？担心技术断层
  • 跟着网上的教程学了半个月，除了调用API啥也不会，实战完全没思路

这些问题我太有共鸣了。3年前我还是个每天和Vue、React打交道的前端工程师，第一次接触大模型时，光“Transformer的自注意力机制”就啃了整整一周，最后还是没搞懂和实际开发的关联。后来尝试做一个简单的AI问答工具，光是环境配置就踩了无数坑——CUDA版本不兼容、依赖包冲突，一度怀疑自己是不是真的不适合这个领域。

但真正走出来才发现，不是我们能力不行，而是一开始就没找对“能落地、有反馈”的学习方式。很多教程要么全是晦涩的理论公式，要么只讲皮毛级的API调用，完全衔接不上企业实际需求。

从前端转型到大模型应用开发，我花了4个月时间拿到大厂offer，期间总结了一套“理论极简、实战优先”的学习方法。今天就把这份经过验证的《大模型入门到实战手册》分享给你，不管是0基础小白，还是想跨界的程序员，都能跟着一步步推进。

核心观点：大模型学习，先求“能用”，再求“懂原理”，效率翻倍。

只要你有基本的逻辑思维，每天能投入1.5小时，按照这个节奏学3个月，你会惊喜地发现：

  • ✅ 从“听不懂术语”到能独立开发简单的大模型应用
  • ✅ 积累2-3个可直接展示的实战项目，简历不再空泛
  • ✅ 掌握企业高频使用的核心技能，面试更有底气

现在的技术市场趋势很明显：传统开发岗位竞争越来越激烈，而大模型相关岗位却处于人才缺口期。BOSS直聘的数据显示，2025年大模型工程师的平均薪资已经达到38K，比传统开发岗位高出62%，甚至很多中小企业为了抢人，还会提供项目分红。

身边就有这样的例子：之前做Java后端的同事，花3个月专攻大模型RAG开发，现在跳槽到互联网公司做AI应用开发，薪资直接从22K涨到40K。这不是天赋差异，而是选对了赛道和学习方法。

但我也清楚，很多人卡在“入门第一关”：

  • 纯小白：看到“深度学习”“神经网络”就打退堂鼓，不知道从哪开始入门
  • 传统程序员：习惯了固定的开发模式，对大模型的“不确定性”感到迷茫，不知道如何结合现有技能
  • 自学党：收集了一大堆资料，却不知道优先级，越学越乱，最后干脆放弃

为了帮大家避开这些坑，我把自己转型时用的学习资料、实战项目源码，以及2025年最新整理的企业需求文档、面试题库，全部打包好了。这份资料最大的特点就是“接地气”，砍掉了90%不实用的理论，只保留能直接转化为能力的核心内容。

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
#深度学习 #人工智能 #ai大模型 #开发语言 #大模型
#就业 #AI
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。
SpringDoc 基本使用指南 SpringDoc 凭借零配置启动注解简洁和深度兼容 Spring 生态的优势，已成为 Spring Boot API 文档的首选工具。自动化- 减少手动维护文档的成本；标准化- 严格遵循 OpenAPI 3 规范；可扩展- 分组、安全控制灵活适配复杂项目。访问即可查看交互式文档（默认路径） 阅读详情

相关推荐

【PB03F 超详细-环境搭建】蓝牙5.2安信可PB-03F-Kit开发板二次开发环境搭建

PB-03是由深圳市安信可科技有限公司开发的蓝牙模块。本博文介绍安信可PB-03F-Kit开发板的基本情况、开发环境搭建，以及以点亮LED为例介绍程序编写和固件烧录的操作流程。 安信可PB-03F-Kit开发板使用的PHY6252这样一款高集成度的低功耗蓝牙系统级芯片(SoC)，专为物联网(IoT)、移动设备、可穿戴电子设备、智能家居等各种应用而设计。......

qq_44078824的博客 1万+

程序员必看！转型AI大模型，到底值不值？别做错决定，看完这篇你就懂！

随着AI技术快速发展，大模型领域人才缺口巨大，为程序员转型提供了新机遇。转型优势包括高薪前景、技术前沿性和广泛的应用需求，但同时也面临技术门槛高、学习周期长等挑战。程序员需系统学习机器学习、深度学习等知识，并结合自身行业经验提升成功率。为帮助开发者转型，本文提供了一套从入门到精通的104G学习资源包，包含视频教程、技术文档和实战项目指南，助力程序员把握AI时代职业发展新机遇。

2401_84495872的博客 1221

WIN下使用visual studio 2022安装GMSSL命令行工具

2.1 使用管理员权限打开visual studio（非常重要,否则最后一步 nmake install会失败）右键vs2022，以管理员身份运行即可。2.4 配置环境变量,gmssl可执行程序默认会被安装到如下目录。将如下路径添加到系统环境变量即可。添加后的环境变量如下。2.编译解压后的gmssl源码,编译过程主要参考install.md中的内容,README.md中的步骤不完整。2.2 打开vs2022的命令终端,右键文件,选择在终端中打开。1.下载gmssl源码,解压到相应目录。

qq_45794382的博客 1269

【小白必藏】程序员转行大模型：0基础也能逆袭的实战指南

大模型不是“技术天花板”，而是程序员职业发展的“新阶梯”。你多年积累的编程基础、工程经验和问题解决能力，都是转型大模型的宝贵资本。与其担心“被大模型替代”，不如主动“驾驭大模型”，成为新时代的技术强者。转型不需要“一步到位”，你可以从“调用第一个大模型API”开始，从“开发一个简单的问答助手”起步，逐步积累经验，完善能力。记住：大模型领域缺的不是“懂技术的人”，而是“能落地的人”。现在就行动起来：打开Hugging Face官网，调用第一个预训练模型；

AI大模型的博客 811

合规批量下载美国上市公司年报数据的一些经验和总结

本文总结了使用Python脚本批量下载和处理美国上市公司SEC报告的技术经验。通过CIK代码查询SEC EDGAR系统，生成特定日期和报告类型的URL，并使用Selenium和Requests库下载报告内容。流程包括数据获取、文件下载、Excel处理和多线程优化，确保高效处理几百条数据。关键技术挑战包括SEC访问限制、动态网页内容和数据完整性，解决方案包括设置合规的User-Agent、使用Selenium模拟浏览器行为以及错误日志记录。最佳实践包括模块化设计、多线程优化和严格遵守SEC合规性。该自动化流程

jyfool的博客 1636

CentOS7无网环境实战：MySQL8.0完整离线安装与避坑指南（附依赖包下载）

本文详细介绍了在CentOS7无网环境下MySQL8.0的完整离线安装流程，包括依赖包获取、系统预处理、MySQL二进制安装、服务配置与优化等关键步骤。特别针对离线安装的特殊需求，提供了从依赖包下载到服务调优的全链路解决方案，帮助用户在企业内网或隔离环境中高效部署MySQL数据库。

bush的博客 175

【转型必看】Java到AI大模型，程序员的逆袭秘籍，转行不再是梦！

随着技术的不断进步，人工智能（AI）大模型已经成为当今科技领域最热门的话题之一。许多开发者开始考虑从传统的软件开发领域，如Java，转向人工智能领域，今天小编和大家一起来探讨Java开发者是否可以转型到人工智能大模型，转型的优势，薪资对比，以及转型所需的知识和学习路线等。Java作为一种广泛使用的编程语言，拥有强大的生态系统和丰富的库支持。许多人工智能大模型框架和库，如Apache Mahout和Deeplearning4j，都是基于Java开发的。因此，Java开发者具备转型到人工智能大模型领域的基础。

aolan123的博客 1396

08 RK3568 MAC TO MAC直连 RTL8367S mdio

本文：采用rk3568 gamc0 通过rgmii直连 交换芯片的mac口 通信方法为mdio。

qq_39451352的博客 3476

程序员转型大模型开发,可以转型成功吗？

程序员转型成为大模型（如深度学习或大规模语言模型）的开发者是完全可能的，尤其是随着人工智能领域的快速发展，这一领域的需求也在不断增长。总之，虽然从传统的编程工作转向大模型开发需要时间和努力，但对于有兴趣且愿意投入精力的人来说，这是一个充满机遇的方向。

程序员鑫港的博客 1132

YOLO26改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制

本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。模块具有独特优势。它不同于传统模块，能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱，要么反之，而模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势，通过独特的结构设计，能够在保持计算效率的同时，精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于的模型改进和二次创新，能够更加关注图像中的重要特征区域，抑制背景等无关信息的干扰，从而突出目标物体的关键特征。Demystify Mamba in Vision

Limiiiing的博客 213

【AI理论学习】深入理解扩散模型：Diffusion Models（DDPM）（理论篇）

继OpenAI在2021提出的文本转图像模型之后，越来越多的大公司卷入这个方向，例如谷歌相继推出了和。一些主流的文本转图像模型，例如，和采用了扩散模型（）作为图像生成模型，这也引发了对扩散模型的研究热潮。与GAN相比，扩散模型训练更稳定，而且能够生成更多样的样本，OpenAI的论文也证明了

小哲的博客 5213

程序员必藏！从0到1掌握AI大模型

文章指出AI大模型已成为程序员必备技能，市场需求旺盛，但多数人面临学习困难。涵盖市场分析、prompt工程、Agents、LangChain框架等内容。

yihanss的博客 791

基于imx6ull平台opencv的图像采集、ffmpeg推流和Windows端拉流(多线程)

本文档是针对imx6ull平台`opencv`的图像采集、ffmpeg推流和Windows端拉流。首先创建一个线程`opencv`通过摄像头采集视频图像，接着再创建两个线程，其中一个线程获取采集的视频图像送给ffmpeg服务，另一个线程用于获取采集的视频图像并处理，处理完并在显示屏上显示，详细的流程请参看如下。

程小二的博客 1607

【必藏】当大厂开始“生存式裁员“，程序员如何通过AI大模型技术逆风翻盘，高薪就业不是梦！

【必藏】当大厂开始"生存式裁员"，程序员如何通过AI大模型技术逆风翻盘，高薪就业不是梦！

youmaob的博客 966

文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。

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")

程序员要被AI取代了？到底该不该转型大模型？这篇告诉你答案，别再犹豫了！

随着AI技术的快速发展，大模型领域人才缺口达47万，初级工程师平均月薪28K（数据来源：BOSS直聘）。程序员转型AI大模型具备天然优势：技术基础扎实、学习能力强。但成功转型需突破三大门槛：1）掌握机器学习/深度学习核心算法；2）积累数据处理和模型调优实战经验；3）理解行业应用场景。建议分阶段学习：先用30天掌握Prompt工程和RAG系统开发，再通过项目实战深入模型训练与优化。目前70%企业存在"能用模型不会调优"痛点，掌握AI工具的程序员薪资溢价达34%。转型关键不是从零开始，而是将编程经验与AI技术结

2401_85375151的博客 939

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

AI时代就业指南：Java程序员如何转型到大模型领域？

在如今这个 AI 大爆发的时代，大模型成为了科技领域的新宠。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。简单来说，大模型就是具有大量参数和强大计算能力的人工智能模型，可以处理各种复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。想象一下，大模型就像是一个超级聪明的大脑，能够理解和处理各种信息。第一步：学习基础知识。了解机器学习、深度学习的基本概念和原理，掌握常见的算法和模型架构。可以通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。第二步：掌握相关工具和框架。

m0_70486148的博客 851

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

【转型必看】Java到AI大模型，程序员的逆袭秘籍！

随着技术的不断进步，人工智能（AI）已经成为当今科技领域最热门的话题之一。许多开发者开始考虑从传统的软件开发领域，如Java，转向人工智能领域，今天小编和大家一起来探讨Java开发者是否可以转型到人工智能，转型的优势，薪资对比，以及转型所需的知识和学习路线等。

大模型研究中心 1632

重磅！大模型时代程序员的职业跃迁密码（附转型路线图）一文告诉你为什么大模型是程序员最好的选择！

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

m0_63171455的博客 1387

2025年，程序员转型AI大模型好转吗？成功率高吗？

在程序员圈子中，技术转型近年来一直是热门话题。随着AI技术的迅猛发展，优秀人才短缺，程序员向AI大模型转型似乎成为了一条通往职场先机的路径。但是，这条转型之路是否容易走，成功率又如何呢？前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！

xiangxueerfei的博客 1524

前端程序员如何转型为大模型工程师？前端开发转ai转型攻略！

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。

程序员鑫港的博客 2132

【技术转型】程序员如何向AI大模型领域转型？

在程序员圈子中，技术转型一直是个热门话题。随着年龄的增长和技术的快速发展，许多基层程序员开始考虑如何在职业生涯中寻求突破。近年来，人工智能（AI）尤其是大模型技术的发展势头迅猛，对优秀人才的需求激增。因此，对于想要在职场中占据先机的程序员来说，向AI大模型领域转型显得尤为重要。那么，这样的转型成功率有多高呢？

2401_85325519的博客 803

作为一个普通的程序员，到底应不应该转型AI大模型？

在程序员圈子中，技术转型近年来一直是热门话题。随着AI技术的迅猛发展，优秀人才短缺，程序员向AI大模型转型似乎成为了一条通往职场先机的路径。但是，这条转型之路是否容易走，成功率又如何呢？作为一个普通的程序员，到底应不应该转型AI大模型？前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！

2301_76161259的博客 1048

程序员必看！AI时代如何抓住高薪风口，收藏这份转型指南！

AI时代，基础编码岗位面临被替代风险，但懂AI、懂技术、懂业务的复合型人才将迎来职业升级。大厂加码AI，人才需求井喷，AI人才平均月薪超6万元。程序员应主动拥抱AI，通过系统学习大模型技术，从被替代者转变为AI驾驭者。

Android23333的博客 986
上一篇： 【收藏必备】RAG技术详解：让AI回答更准确，大模型进阶之路
下一篇： 【收藏级干货】AI Agent实战：基于大模型的智能体构建与部署全攻略
点赞 12
评论 0
书签 书签 8
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