Heiße Karrieremöglichkeiten nach C-Sprache
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Entwicklung der Technologie werden auch Computerprogrammiersprachen ständig weiterentwickelt und aktualisiert. Unter den Computerprogrammiersprachen ist die Sprache C zweifellos einer der Klassiker. Im Laufe der Zeit sind jedoch auch andere ähnliche Programmiersprachen wie Python und Java nach und nach populär geworden und haben sich heute zu einer beliebten Berufswahl entwickelt. Wie sollen wir also unter den Programmiersprachen nach C eine Berufswahl treffen, die zu uns passt?
Zunächst müssen wir uns darüber im Klaren sein, dass jede Programmiersprache ihre eigenen Eigenschaften und Vorteile hat. Als Programmiersprache auf niedriger Ebene zeichnet sich die C-Sprache durch hohe Effizienz und Flexibilität aus und wird häufig in eingebetteten Systemen, Betriebssystemen und anderen Bereichen verwendet. Wenn Sie also ein starkes Interesse an der Entwicklung zugrunde liegender Systeme haben, ist die Entscheidung für die Entwicklung eingebetteter Systeme oder Betriebssysteme eine gute Wahl.
Zweitens hat sich die Python-Sprache aufgrund ihrer Einfachheit, leichten Lesbarkeit und leistungsstarken Funktionen zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Insbesondere in den Bereichen künstliche Intelligenz, Datenanalyse und Cloud Computing ist die Sprache Python weit verbreitet. Wenn Sie sich für diese Bereiche interessieren, bietet Ihnen die Entscheidung, in den Bereichen künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse oder Entwicklung von Cloud-Computing-Plattformen zu arbeiten, mehr Möglichkeiten und Raum für Entwicklung.
Wieder einmal ist die Java-Sprache aufgrund ihrer plattformübergreifenden Eigenschaften zur bevorzugten Sprache für die Anwendungsentwicklung auf Unternehmensebene geworden. Im Bereich der Entwicklung von Unternehmensanwendungen ist die Nachfrage nach Java-Sprache sehr groß. Wenn Sie gerne umfangreiche Anwendungen erstellen oder sich in der Softwareentwicklung auf Unternehmensebene engagieren, verschafft Ihnen die Beherrschung der Java-Sprache mehr Beschäftigungsmöglichkeiten und Aufstiegsmöglichkeiten.
Darüber hinaus werden auch viele andere aufstrebende Programmiersprachen wie Ruby, Swift usw. nach und nach immer beliebter. Wenn Sie sich für die Entwicklung mobiler Anwendungen oder Webentwicklung interessieren, können Sie erwägen, diese neuen Programmiersprachen zu erlernen und zu beherrschen.
Neben der Auswahl einer Programmiersprache, die zu Ihnen passt, gibt es noch einige andere technische Bereiche, die unsere Aufmerksamkeit verdienen. Beispielsweise haben auch Technologien in der Front-End-Entwicklung, Back-End-Entwicklung, Datenbankverwaltung und anderen Bereichen große Aufmerksamkeit erhalten. Wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, werden Sie bei der Suche nach einem Job oder einer Beförderung wettbewerbsfähiger.
Bei der Berufswahl müssen neben den technischen Fähigkeiten auch persönliche Interessen und Hobbys berücksichtigt werden. Die Wahl eines Jobs, der Sie interessiert und der Ihnen gefällt, kann nicht nur die Arbeitseffizienz steigern, sondern auch zu mehr Erfolgserlebnissen und Zufriedenheit führen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die beliebte Berufswahl nach C-Sprache in unseren eigenen Interessen und technischen Fähigkeiten liegt. Ganz gleich, ob Sie sich eingehend mit zugrunde liegenden Systemen befassen, in Bereichen wie künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analyse arbeiten oder in der Anwendungsentwicklung auf Unternehmensebene arbeiten, jeder kann einen Karriereweg finden, der zu ihm passt. Der Schlüssel liegt darin, dass wir weiter lernen und unsere technischen Fähigkeiten verbessern und ständig mit der Zeit gehen müssen, damit wir in dieser hart umkämpften Ära herausragen und unsere Karriereideale verwirklichen können.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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

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 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

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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