分享AI时代数据智能人才定向就业班(暑期班)

最新推荐文章于 2025-12-18 14:23:27 发布
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#人工智能

企业级实战+定向就业

这个暑假，让你的简历脱颖而出

截止报名时间：2025年7月7日

✨ 就业班特色

✅ 边学边干：全真企业项目，积累实战经验
✅ 企业实习：真实场景+职场训练，提前适应职场环境
✅ AIGC赋能：DeepSeek技术+数据分析，工作效率飙升

 ✅ 定向推荐：1500+优质企业精准就业推荐

 

西安大学生本科计算机毕业 大学生平均工资多少
金牌学霸
08-14 1198
2024年西安计算机本科毕业生薪资分析显示：应届生起薪普遍5000-8000元/月，头部企业可达8000-12000元。985院校毕业生薪资溢价20%-30%，核心开发岗9000-14000元，算法岗12000元起。西安高新区聚集70%IT企业，硬科技、半导体领域薪资增长快。3年经验可达12000-20000元，5年以上专家25000-40000元。建议关注主流技术栈、行业认证及重点产业方向，利用校企资源提升竞争力。西安生活成本优势明显，薪资购买力相当于北京同岗位的60%。
北京理工大学的理科实验班
金牌学霸
07-25 1561
【摘要】北京理工大学理科试验班（含徐特立英才班）作为精英培养项目，生源质量优异（如2023年山东录取线670分）。该班实行"通识+专业自选"培养模式，配备双导师制，保研率突出（徐特立班超80%，普通班50%+）。学生主要进入国防军工、高新技术及金融领域就业，本科起薪10-15万/年，硕博薪资显著提升。优势在于顶尖资源与深造便利，但需应对高学业压力。建议基础扎实且有深造意向的学生报考，就业导向者可选择应用型专业分流。
养老实训室：社区养老模式下，职业院校养老服务人才培养方案
whwzzc的博客
01-10 838
高职院校应重新定位养老服务人才的培养目标，通过实施一系列扶持政策，如设立养老专项资金、组建养老职业教育集团等，来加大对养老专业发展的支持力度，激活养老职业教育的活力。本文基于社区养老服务模式与人才规模的调研，针对当前养老服务人员存在的年龄偏高、性别失衡、专业水平不足、待遇偏低及流动性大等问题，借鉴国内外养老服务人才培养经验，提出从高职院校养老服务人才培养的目标、理念及体制设计等方面进行创新，旨在完善人才培养体系，优化养老人才队伍，以提升全国的养老服务水平，积极应对老龄化挑战。
24GIS硕士求职经历分享：怒投300+喜获5offer
2403_88103571的博客
10-17 1308
报名条件限应届（42所+双一流高校的一流学科专业+4大磅单），不愧是中国“NO1”地级市，竞争强度恐怖如斯，985博、清北都被刷，本土高校南京大学地理学的哥们，SCI1区+d员+学生会干部+成绩依然被刷，也不知道是不是本科不够有竞争力（211）还是户籍离江苏太远的原因，我后面才发现人才引进户籍特别重要，涉及稳定度，因此我想我一个小211本硕机会不大，苏州报销往返住宿和酒店，hh，本想着去旅游一波。第4弹，重庆事业单位考试，市属农业局，招1排5吧，我考了198/300，205/300进面，G。
双非保研北邮人工智能学院的逆袭之路 | 计算机就业形式、保研全流程、如何选导师...你想要的这里通通有
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 7691
关于导师选择，可以看导师的谷歌学术主页的研究方向，顶刊顶会之外，还可以看h-index（越高越好）。这里安利一下国内可以访问的网站。IEEE Xplore（电子信息类文章较齐全，下载文章需要学校认证）web of science （覆盖学科齐全，适合查看交叉学科和跨学科论文，下载文章需要学校认证）谷粉学术（谷歌学术国内镜像版，免费）semantic scholar（类似于谷歌学术，有论文引用量和被引文献可供参考，免费）
一图看懂国内三种研究生培养方式的区别
2401_86286852的博客
08-12 4736
研究生的培养方式多种多样，学生可以根据自己的实际情况和需求选择适合自己的培养方式
[转]深邃之思想，纯粹之灵魂——我所了解的柳智宇学长
weixin_33857230的博客
08-04 7072
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32340797 柳智宇学长文集 前言部分 深邃之思想，纯粹之灵魂——我所了解的柳智宇学长 ——2017年12月25日 中国.湖北.武汉.华中科技大学【陆秋宇】 正文部分 读到自己高二写的这篇文章 ——2005年 中国.湖北.武汉.华中师大一附中 远慰风雨夕 ——2006年7月 斯洛文尼亚.卢布尔雅那.第47届IMO前夜 我在大学的成长历程...
【低空经济】直升机低空旅游研学基地建设方案
方案星的博客
05-06 1814
本项目旨在建立一个直升机低空旅游研学基地，结合旅游、教育与科研，提供全新的空中体验与学习机会。随着旅游产业的发展以及人们对高端休闲体验的需求不断上升，低空旅游逐渐成为一种新兴的市场趋势。利用直升机独特的飞行体验，游客将能够从空中欣赏自然景观、历史遗迹及城市风貌。同时，该基地作为研学基地，将提供丰富的教育资源，吸引学校、企业与社会团体参与，增进飞行知识和航空文化的普及。基地的选址将位于风景优美、交通便捷且具备一定开放空域的区域。基地内将设置停车场、接待中心、飞行培训区域及观察平台等设施。
复习330+天，我总结了一份对大多数人都适用的复习经验
2401_84046895的博客
04-20 1161
无论是哪家公司，都很重视基础，大厂更加重视技术的深度和广度，面试是一个双向选择的过程，不要抱着畏惧的心态去面试，不利于自己的发挥。同时看中的应该不止薪资，还要看你是不是真的喜欢这家公司，是不是能真的得到锻炼。针对以上面试技术点，我在这里也做一些分享，希望能更好的帮助到大家。《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！起的朋友，同时减轻大家的负担。**[外链图片转存中…(img-0U5YH78t-1713615146590)]
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 361
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 346
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1114
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 503
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 722
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1133
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
神经网络基础
m0_54291751的博客
12-17 508
归回问题用的最多的损失函数: **Smooth L1;**+ 分类问题用的最多的损失函数： ****(也可以用于二分类);```python# 1. 加载csv文件数据集.data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')# print(data.head()) # 查看前五行数据# data.info() # 查看数据是否有缺失值# 2. 获取x特征列 和 y标签列.# 3. 把特征列转成浮点型.
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
最新发布
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 581
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
疾风sxp的博客
12-15 959
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
开发跨行业技能迁移匹配工具，输入现有技能+目标行业，AI分析可迁移能力，推荐适配岗位+补全学习路径，助力职场转型。
2301_82202864的博客
12-16 517
/ 每项可迁移技能+5分。`).join('') : '<div class="result-item">无缺失核心技能，可直接尝试转型！coreSkills: ['项目规划', '风险管控', '资源协调', '敏捷开发', ' stakeholder管理'],coreSkills: ['用户画像', '交互设计', '可用性测试', 'Figma/Sketch', '设计思维'],coreSkills: ['SQL', 'Excel高级函数', '数据可视化', '统计分析', '业务理解'],
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