Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Python wird in verschiedenen Branchen eingesetzt. Welche Möglichkeiten bietet es Arbeitssuchenden?
Python wird in verschiedenen Branchen eingesetzt. Welche Möglichkeiten bietet es Arbeitssuchenden?
Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die in verschiedenen Branchen weit verbreitet ist und Arbeitssuchenden viele Möglichkeiten bietet. In diesem Artikel wird der Einsatz von Python in verschiedenen Branchen sowie die Chancen und Vorteile untersucht, die sich daraus für Arbeitssuchende ergeben.
Erstens ist Python in der Informationstechnologiebranche weit verbreitet. Python wird von vielen Internetunternehmen und Softwareentwicklungsunternehmen häufig zur Entwicklung verschiedener Anwendungen und Websites verwendet. Python verfügt über eine prägnante und lebendige Syntax und leistungsstarke Funktionsbibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, schnell und effizient verschiedene Anwendungen zu erstellen. Dies bietet Python-Entwicklern zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten und ist in der Informationstechnologiebranche äußerst wettbewerbsfähig.
Zweitens ist Python auch im Bereich der Datenwissenschaft weit verbreitet. Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters hat die Datenwissenschaft immer mehr an Bedeutung gewonnen. Die datenwissenschaftlichen Bibliotheken von Python wie NumPy, Pandas und Scikit-learn machen Datenanalyse, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einfacher und effizienter. Viele Unternehmen und Institutionen benötigen Datenwissenschaftler, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Der Einsatz von Python hat Datenwissenschaftler zu einem sehr beliebten Beruf gemacht.
Darüber hinaus wird Python häufig in der wissenschaftlichen Forschung und im akademischen Bereich eingesetzt. Python weist eine hervorragende Leistung beim wissenschaftlichen Rechnen und bei der Datenvisualisierung auf, und viele Wissenschaftler und Forscher verwenden Python gerne für die Datenverarbeitung und -visualisierung. Der Open-Source-Charakter und die umfangreiche Bibliothek von Python machen es zu einem idealen Werkzeug für die wissenschaftliche Forschung. Daher bietet die Beherrschung von Python Arbeitssuchenden mit einem wissenschaftlichen Forschungshintergrund oder Interesse an wissenschaftlicher Forschung mehr Karrieremöglichkeiten und Entwicklungsspielraum.
Darüber hinaus wird Python auch häufig in der Finanzbranche, der Bildungsbranche, der Medienbranche usw. verwendet. Finanzinstitute nutzen Python für die Finanzmodellierung und das Risikomanagement; Bildungseinrichtungen nutzen Python für die Entwicklung von Bildungstools und Online-Bildungsplattformen und die Medienbranche nutzt Python für Text-Mining und Inhaltsempfehlungen. Aufgrund seiner Flexibilität und Skalierbarkeit eignet sich Python für eine Vielzahl von Branchen und Bereichen.
Arbeitssuchenden bietet die Beherrschung von Python viele Beschäftigungsmöglichkeiten und Wettbewerbsvorteile. Erstens versetzt die Beherrschung von Python Arbeitssuchende in die Lage, Anwendungen und Websites in verschiedenen Branchen zu entwickeln, was von vielen Unternehmen und Institutionen gefordert wird. Zweitens gewinnen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz immer mehr an Bedeutung, und die Beherrschung von Python wird Arbeitssuchende in diesen Bereichen wettbewerbsfähig machen. Darüber hinaus bietet die Beherrschung von Python Arbeitssuchenden mehr Auswahlmöglichkeiten und Möglichkeiten in Bereichen wie wissenschaftliche Forschung, Finanzanalyse, Bildung und Medien.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Python in verschiedenen Branchen weit verbreitet ist und Arbeitssuchenden zahlreiche Möglichkeiten und Vorteile bietet. Für Arbeitssuchende, die sich in der Technologiebranche, Datenwissenschaft, wissenschaftlicher Forschung, Finanzen, Bildung und Medien weiterentwickeln möchten, ist die Beherrschung von Python eine kluge Wahl. Die Beherrschung von Python bedeutet jedoch nicht nur das Erlernen einer Sprache, sondern erfordert auch eine kontinuierliche Verbesserung der praktischen Fähigkeiten und der Problemlösungsfähigkeiten. Ich hoffe, dass dieser Artikel Arbeitssuchenden, die Python lernen möchten, eine Orientierungshilfe und Inspiration bieten kann.
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
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SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
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Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
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Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
