小白程序员必看：收藏这份2026AI大模型转型指南，高薪岗位轻松拿！

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 100+累计阅读 191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 2026-08-27 15:30:04 发布 191 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
AI全栈大模型工程师(十一)AI编程 给出需求，获得技术选型建议完成全局框架搭建，比如：工程框架，类的框架（不建议框架和功能一起完成，容易超过 GPT 处理能力）完成局部小型任务。比如：一个函数，正则表达式，全套 try-catch，对某 API 的调用等对已有代码改写，比如：加功能、注释、测试用例，让代码更易读、易维护、更安全根据错误信息改 bug解释代码，辅助阅读代码开发工具使用，比如：VSCode 配置，各种命令行参数询问技术问题ChatGPT 编程能力调研报告。 阅读详情

文章指出AI工具在编程中作用日益凸显，程序员应主动驾驭AI而非被替代。转型AI岗位薪资显著高于传统开发岗。文章推荐了三大转型赛道：AI应用开发工程师（适合零基础/跨岗）、大模型算法工程师（适合技术深耕者）、AI基础设施架构师（适合系统专家）。提供了一套3-5个月的转型路径，强调实战项目的重要性。此外，文章还分析了2026年AI新趋势，并给出了避坑指南，鼓励程序员抓住AI时代的红利。

哈喽各位卷友！不知道你们有没有这种感觉——最近写代码时，AI工具越来越“抢活”了：Copilot一键补全逻辑，大模型能直接生成业务模块代码，连测试用例都能自动生成。

与其被AI替代，不如主动“驾驭”AI。现在行业里一个明显趋势：传统开发岗薪资增速放缓，而AI相关岗位平均薪资比普通开发岗高出30%-50%，头部大厂高级AI工程师年包破百万早已不是传说。

但很多程序员转型AI都卡在“不知道选哪个方向”“越学越乱”的误区里。今天就结合2026年最新的AI大模型趋势，给大家扒一扒最适合程序员的转型赛道、可落地的学习路径，还有那些过来人的避坑经验，帮你少走半年弯路！

核心结论先摆上：程序员转型AI，别盲目冲算法岗！优先选“工程能力可迁移”的赛道，用现有优势快速落地，比从零补数学更高效。

一、2026年三大黄金转型赛道（按需对号入座）

AI岗位不是只有“算法工程师”一条路，结合程序员的工程优势，这三个赛道性价比最高，覆盖不同基础和需求。

🔥 赛道1：AI应用开发工程师（零基础/跨岗首选）

这个岗位堪称“转型友好型天花板”，核心是把成熟的大模型能力（比如GPT、文心一言、通义千问）落地到实际业务中，不用死磕数学和底层算法，有Python基础就能上手。

举个例子：开发企业智能客服、搭建行业知识库问答平台、做个性化数据分析助手，这些都是这个岗位的核心工作，一个人就能完成以前团队3个人的工作量。

适配人群：前端、后端、测试等传统开发岗，尤其是0-3年经验想快速转型的程序员。

2026年薪资行情：初级（0-1年）15-25K/月，中级（1-3年）25-40K/月，高级（3年+）40-60K/月，头部企业可达70K+。

⚙️ 赛道2：大模型算法工程师（技术深耕者进阶）

如果对AI底层原理感兴趣，想深入做模型微调、性能优化，这个赛道能打造你的技术壁垒。但门槛较高，需要补数学和算法基础，适合有后端、数据挖掘经验的程序员深耕。

现在行业热点是“低成本微调”，比如用LoRA、QLoRA技术优化开源大模型（LLaMA-3、Qwen、Gemma等），让模型适配特定行业场景，这也是企业招聘的核心需求。

适配人群：有扎实编程基础，愿意补数学（线性代数、概率论），想走技术专家路线的程序员。

2026年薪资行情：初级25-35K/月，中级35-60K/月，高级60-100K/月，头部企业或科研机构可达150K+（含股权）。

🏗️ 赛道3：AI基础设施架构师（系统专家升级）

随着AI应用规模化落地，企业对底层基建的需求越来越旺。这个岗位负责搭建AI训练、推理的算力支撑体系，比如GPU集群调度、模型部署优化、MLOps平台搭建，完美适配有系统架构、云计算经验的程序员。

现在热门的vLLM、TensorRT-LLM推理加速技术，还有Milvus、Weaviate向量数据库调优，都是这个岗位的核心技能。

适配人群：有DevOps、云计算、大数据开发经验，擅长系统优化的程序员。

2026年薪资行情：初级20-30K/月，中级30-50K/月，高级50-80K/月，头部企业可达100K+。

二、可直接照抄的转型路径（3-5个月落地）

很多人转型失败，是因为“学的太杂”“光看不动手”。这里给大家整理了AI应用开发工程师的分阶段路径（最易落地），其他赛道可参考适配。

图片

第一阶段（1个月）：筑基期——搞定核心基础

  • Python核心+数据处理：重点掌握函数、类、模块，以及Pandas、NumPy库，能搞定数据清洗和格式转换（JSON/CSV）。
  • API调用+接口调试：学会HTTP请求，能调用主流大模型的API，熟悉不同模型的能力边界（比如GPT擅长通用对话，文心一言适配中文场景）。
  • 工具实操：多体验大模型产品，总结不同场景的使用技巧，建立对AI能力的直观认知。

第二阶段（2个月）：深化期——掌握工具链与核心技能

  • 提示词工程（Prompt Engineering）：这是AI应用开发的“基本功”，学会角色设定、指令拆解、少样本提示，提升大模型响应质量。
  • 工具链实操：精通LangChain或LlamaIndex，实现对话记忆、多模态调用、外部数据连接；掌握RAG（检索增强生成）系统搭建，搞定文档加载、向量存储、检索匹配全流程。
  • 部署基础：了解Docker容器化，能把简单的AI应用封装成服务。

图片

第三阶段（2个月）：实战期——用项目积累经验（关键！）

招聘时企业最看重“落地能力”，这3个项目建议必做，覆盖不同场景：

  1. 智能客服机器人：对接CRM系统，实现客户问题自动应答、工单分配，练API调用和业务逻辑整合。

  2. 行业知识库问答平台：选一个垂直领域（医疗、法律、教育），实现文档上传、精准问答，吃透RAG核心逻辑。

  3. 个性化数据分析助手：结合Excel/数据库，实现数据自动统计、可视化报告生成，适配企业办公场景。

真实案例参考：一位3年前端开发工程师，通过4个月系统学习AI应用开发，转型后薪资从17K涨到29K，核心就是靠这三个项目积累了实战经验。

三、2026年AI新趋势：这些技能越学越值钱

转型AI不能只学当下，还要盯紧前沿方向，这些新趋势值得重点关注：

  • 多模态融合：图文、视频、语音一体化的AI应用成为主流，比如智能剪辑工具、多模态问答系统，掌握多模态模型调用和适配能力，竞争力翻倍。
  • Agent智能体：能自主规划、调用工具完成复杂任务的AI Agent，是大厂重点布局方向，学会LangChain Agent开发，抢占新赛道。
  • 模型量化与推理加速：企业对AI应用的性能要求越来越高，掌握GPTQ、AWQ量化技术，以及vLLM、TensorRT-LLM推理加速工具，成为稀缺技能。
  • 行业定制化模型：通用大模型落地难，垂直领域定制化模型需求激增，有特定行业开发经验的程序员（比如金融、医疗），结合行业知识+AI技能，优势明显。

图片

四、避坑指南：这些误区别踩！

很多程序员转型半途而废，都是踩了这些坑：

  1. 盲目补数学：不是所有AI岗位都需要高深数学，AI应用开发、基建岗更看重工程能力，先上手做项目，再按需补数学（比如想转算法岗再补线性代数）。

  2. 学的太杂不聚焦：一会儿学CV（计算机视觉），一会儿学NLP（自然语言处理），最后什么都不精。建议先聚焦一个赛道，做出拿得出手的项目，再横向拓展。

  3. 只看教程不实战：AI是“实践型”技术，光看视频、读文档没用，一定要动手做项目，哪怕是复现别人的项目，也能积累核心经验。

  4. 忽视工程化能力：很多人觉得转型AI就要放弃原有编程技能，其实恰恰相反，扎实的工程化能力是程序员转型AI的核心优势，要学会把软件工程思维迁移到AI项目中。

最后想说：转型AI，勇气比天赋更重要

AI浪潮下，程序员转型不是“选择题”，而是“必答题”。但不用焦虑，你的编程基础、工程经验，都是转型路上的宝贵财富。

与其纠结“能不能学会”，不如从今天开始动手做第一个小项目（比如用LangChain搭一个简单的问答机器人）。AI技术更新再快，核心逻辑还是“用技术解决问题”，而这正是程序员最擅长的事。

祝各位卷友都能抓住AI时代的红利，实现职业超车！

最后

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。

图片

现在的市场，已经用数据给程序员指明了方向：学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！

图片

看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer，很多人心里都动了心，但真正的难题来了：零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？

别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

在这里插入图片描述

1、大模型系统化学习路线

在这里插入图片描述

2、大模型学习书籍&文档

在这里插入图片描述

3、AI大模型最新行业报告

在这里插入图片描述

4、大模型项目实战&配套源码

img

5、大模型大厂面试真题

img

四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）

结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。

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
  • …

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

在这里插入图片描述

6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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 #大模型学习 #学习 #大模型 #就业
#ai #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。
基于V7-690T FPGA纯逻辑实现NVMe SSD盘的读写（不使用软核） a.NVMe的Admin CQ与Admin SQ命令放在Host内存中；因此SQ的64B要用FPGA的DDR或开一个bram空间存放，同理NVME写到HOST的CQ命令也需要存放在FPGA的DDR或一个bram空间，host收到NVME传来的MSI/MSI-X中断后，去CQ存放空间取CQ指令；b. 发送identify命令后，需要发送tial doorbell通知NVME；（发送CNS01h获取4096字节的固件信息等；发送CNS02h获取1024字节的namaspace list） 阅读详情

相关推荐

Windows Server 搭建ftp服务

Windows Server 搭建ftp服务

ch258563的博客 1010

AI大模型工程师薪资翻3倍！普通人怎么上车？

年薪百万，公司抢着要！”——这可不是吹牛。。从ChatGPT到Sora，科技巨头们疯狂砸钱挖人，应届生起薪60万，资深专家年薪百万不稀奇。凭啥这么火？小白能转行吗？怎么上手？这篇给你说明白！

EnjoyEDU的博客 1718

Verilog中用于时序验证的系统任务[setup][hold][skew][width][recovery][removal]【STA静态时序分析】

下列时序检查语句错误的是（） A. $setup(posedge clk, data, tSU) B. $hold(posedge clk, data, tHLD) C. $setuphold(posedge clk, data, tSU, tHLD) 答案：A 解析： 在时序检查函数中，$setup 函数比较特殊，格式是： $setup(data_event, reference_event, limit); 其他常见的检查是： $......(reference_...

DengFengLai123的博客 1万+

2024最火IT岗位——AI大模型工程师工作内容

AI大模型工程师进行模型评估和优化。他们使用各种评估指标和测试数据来评估模型的性能和质量。如果发现模型存在问题或不符合预期要求，他们会进行模型微调、网络剪枝或其他优化技术的应用。此外，他们还需要与团队成员合作，共同解决模型开发和部署过程中的挑战和问题。

大模型教程的博客 4039

从OSGB到3DTiles：倾斜摄影数据高效转换实战指南

本文提供了将倾斜摄影OSGB数据高效转换为Web友好的3DTiles格式的完整实战指南。详细介绍了使用开源工具进行转换的步骤，包括环境搭建、核心命令、参数调优及在Cesium中加载与问题排查，旨在帮助GIS开发者和三维应用工程师打通数据到Web展示的最后一公里，实现大规模三维模型的流畅网络发布。

u0v1w2x3的博客 570

实战指南：CentOS 7下VOS3000 8.0从零部署到授权激活全流程

本文提供了一份详尽的CentOS 7系统下部署VOS3000 8.0的实战指南。从环境准备、使用FileZilla上传安装包、执行自动化安装脚本，到获取软件码、利用注册机生成授权文件并激活，手把手带领用户完成从零部署到投入商用的全流程，确保系统稳定运行。

zero1的博客 895

AI产品经理 vs 大模型应用开发工程师：谁才是AI时代的黄金赛道？

产品经理是“翻译官”，将业务需求转化为技术语言；开发工程师是“建造师”，将技术转化为可运行的代码。

EnjoyEDU的博客 2997

东华大学oj系统 39 最大乘积

39 最大乘积 作者: Turbo时间限制: 1S章节: 深度优先搜索 问题描述 : 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？ 输入说明 : 第一行一个数表示数据组数 　　每组输入数据共2行： 　　第1行给出总共的数字的个数n和要取的数的个数m，1<=n<=m<=15， 　　第2行依次给出这n个数，其中每个数字的范围满足:a[i]的绝对值小于等于4。 输出说明 : 每组数据输出1行，为最大的乘积。 输入范例 : 1 5 5 1 2 3 4 2 输出范例 : 48 注：难

weixin_50336369的博客 528

AI大模型开发工程师：人工智能时代金字塔顶端的精英岗位

AI大模型开发工程师专注于构建和优化深度学习模型，尤其是像GPT、BERT等基于海量数据和复杂算法的大型神经网络模型。这类模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出巨大的潜力，但开发与维护的复杂性和资源需求非常高，因此需要具备顶尖技术和丰富经验的开发人员。

youmaob的博客 2459

TESSY创建单元测试或集成测试工程

我们以tessy5.1为例，给大家展示单元测试和集成测试工程的创建过程。

空气中的告白专栏 1686

基于BERTopic模型的英文20新闻数据集主题聚类及可视化

BERTopic是基于深度学习的一种主题建模方法。BERT是一种用于NLP的预训练策略，它成功地利用了句子的深层语义信息。

Cachel Wood的博客 1460

收藏！2026最新7个低门槛AI岗位｜小白&普通程序员大模型转型必看

AI时代红利虽好，但切忌盲目跟风、过度神化大模型行业。对于普通程序员和零基础小白来说，不用执着于内卷高薪但高门槛的算法岗，结合自身基础、职业诉求，选择适配度高、企业刚需的方向，循序渐进学习实战，才是高效转型的关键。✅ 业务落地核心（上手快、就业广｜程序员&小白首选）：大模型应用工程师、AI产品经理、AI解决方案工程师✅ 轻量低门槛（零基础秒入门、可兼职）：AIGC内容创作岗位✅ 长期稳定基建（越老越吃香、抗裁员）：数据工程/AI数据治理。

qq_46094651的博客 709

某瓜数据app 获取达人直播商品信息接口 Sign

某瓜数据app 获取达人直播商品列表接口 Sign

自成背后的博客 6039

收藏！2026春招最大风口：AI岗位暴增14倍，程序员/小白必看的高薪密码

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。

EnjoyEDU的博客 877

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")

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，

收藏！AI风口正劲，大模型人才年薪百万已成常态，程序员小白必看

这年头，AI浪潮的势头早已势不可挡，从曾经只存在于科幻作品中的未来概念，一步步渗透到日常办公、生活服务、产业升级的每一个角落。而要说AI真正引爆热度、改写行业格局的领域，毫无疑问是职场赛道与薪资体系——掌握AI技能，早已成为职场人突破收入天花板的关键。

kaka0722ww的博客 1237

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

必收藏｜2026年AI三大黄金趋势！Java程序员不迷茫，高薪出路就在这

很多人一边兴奋于新技术带来的机遇，一边又陷入深深的迷茫——尤其是Java领域的同学，问得最多的两个问题就是：AI时代，Java还“香”吗？2026年，咱们Java程序员的出路到底在哪？其实，迷茫的核心从来不是技术本身，而是看不清行业方向、抓不住时代风口。别慌！今天就给大家带来一份重磅行业报告解读，，不管你是刚入门的编程小白，还是有多年经验的Java程序员，看懂这篇，就能找准发力点，轻松搭上AI时代的高薪快车！下面，就和大家一起划重点、拆趋势，读懂2026年AI行业的底层逻辑，找准自己的成长赛道 🚀。

kaka0722ww的博客 844

IEM模型，地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

2026年AI岗位薪资大揭秘！小白程序员转型必看，内含收藏指南

本文详细分析了2026年AI岗位的薪资趋势和入行门槛变化。大厂校招中，AI后端开发和算法岗位薪资再创新高，但要求也更为严格，硕士学历和实际项目经验成标配。社招市场薪资分层明显，分为顶尖技术岗、主流技术岗和入门适配岗，程序员和小白各有侧重。文章还提供了小白和程序员的转型建议，强调AI应用层和垂直领域是潜在机会。最后，文章呼吁大家抓住AI风口，通过学习和实践提升自身竞争力。

2601_95390840的博客 769

Java程序员必看：收藏这份2026大模型转型攻略，小白也能轻松入行高薪赛道！

2026年，大模型技术已成为IT行业的核心竞争力，AI普及的浪潮下，Java程序员不应该被落下，更不能固守传统技术、错失时代机遇。转型大模型，既有机遇也有挑战，Java程序员的工程化优势、系统思维，正是转型的核心底气。对于小白而言，无需畏惧技术门槛，从基础岗位切入、系统学习、积累实战，就能逐步入门；对于有经验的Java开发者，依托自身优势，打造复合型竞争力，就能实现职业跃迁。记住，转型的关键不在于“学得多快”，而在于“找对方向、持续坚持”。

lsf147258369的博客 573

年薪百万？AI岗位薪资揭秘！小白程序员必看，收藏这份高薪指南！

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。

xxue345678的博客 481

收藏！程序员2026年转型AI大模型完整学习路线图，轻松拿高薪offer

2026年，大模型技术已从“概念炒作”进入“落地深耕”阶段，对程序员而言，转型的核心不是“学会所有技术”，而是“用工程化思维解决实际问题”。“不造轮子，只做集成”：借助2026年成熟的框架与工具，用自己的工程化能力，解决AI落地最后一公里问题，这是程序员转型的核心优势；“深耕场景，而非模型”：2026年企业真正付费的，不是“能训练模型的人”，而是“能将模型转化为业务价值的人”——法律提示词优化、医疗检索增强、金融多模态报表，这些才是核心竞争力。

h1122334455ht的博客 472

收藏！2026春招AI岗位爆火：大模型人才缺口拉大，小白/程序员必看学习指南

随着AI技术的飞速迭代与落地，AI领域的人才争夺早已成为2026年春招市场的核心战场，无论是互联网大厂还是中小企业，都在疯狂争抢AI相关人才。对于正在求职、想转行的程序员，或是刚入门的AI小白来说，当下正是抓住行业风口、提升核心竞争力的最佳时机。近期，职场社交平台脉脉、招聘平台猎聘联合发布的2026春招人才供需趋势洞察报告，揭开了AI岗位的火爆真相：当前AI岗位在岗位数量、薪酬水平和人才紧缺度上均表现突出，新发AI岗位量同比暴涨约12倍，岗位平均月薪突破6万；

优快云_224022的博客 996

高薪诱惑！小白程序员必看：收藏这份AI大模型学习指南，抓住高薪风口

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验。

2601_95334846的博客 254

2026年程序员必看：掌握Agent大模型，高薪就业不愁！收藏这份AI转型指南

2026年职场变化显著，传统后端开发岗位减少，Agent开发、智能体开发岗位激增。高薪、高需求成为AI领域特点，但胜任者稀缺。2026年已经过半，你年初立下的flag完成了多少？今年找工作的同学应该都已经感受到了职场的变化，在秋招、春招中，传统后端开发岗肉眼可见地少了，取而代之的，是铺天盖地的Agent开发、智能体开发岗位。这不是错觉，而是事实！

2301_76168381的博客 201

收藏！AI大模型浪潮来袭，小白/程序员看懂这篇，2026年高薪就业就靠它！

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验。

shao618753的博客 778

收藏！2026年最具潜力专业推荐：人工智能（大模型方向），小白&程序员入行必看

教育部最新发布的统计数据显示，2026届全国普通高校毕业生规模预计攀升至1270万人，同比增加48万人，这一数字再次刷新历史纪录，也让“就业难”的焦虑持续笼罩在高校毕业生及职场转型人群中。在求职竞争愈发白热化的当下，专业选择早已超越单纯的学业方向定位，成为决定未来职业高度、甚至实现阶层跨越的关键一步——尤其是对于想要入行科技领域的小白、计划跨界转型的程序员而言，选对一个兼具热度、潜力与高薪的专业，无异于为职业生涯踩下“加速键”，轻松抢占行业红利。

youmaob的博客 1068

大模型时代已来临！收藏这份程序员进阶指南，抢占高薪AI岗位

大模型技术已从“试水”阶段进入“深度落地”阶段，成为开发全流程的基础设施。程序员的工作重心从“敲代码”转变为“精准定义需求、校验AI输出、优化业务逻辑”。掌握大模型技术的程序员薪资比传统技术栈同行高出50%~80%。文章还介绍了如何学习大模型AI，包括学习路径图、调优实战手册、专家闭门录播课等资料，帮助程序员在大模型时代实现职业跃升。2026年，大模型不再是“技术风口”，而是渗透到开发全流程的基础设施，一场针对程序员的生产力革命，已经从“试水”阶段进入“深度落地”阶段。

2601_95390357的博客 354
上一篇： 小白程序员必备：从零开始掌握AI编程
下一篇： Python小白也能掌握！3个月蜕变AI应用开发实战路线（收藏+学习）
点赞 8
评论 0
书签 书签 3
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