


Era Model Besar: Membina Semula Paradigma dan Penanaman Bakat untuk Aplikasi AI Perusahaan
Pada 25 Ogos 2023, Beijing mengadakan acara yang memfokuskan pada strategi dan amalan pelaksanaan aplikasi AI perusahaan dalam era model besar. Acara itu menghimpunkan pakar industri dan pemimpin perniagaan untuk membincangkan teknologi dan amalan termaju untuk pelaksanaan aplikasi AI perusahaan dalam era model besar. Pakar industri seperti Lu Yilei, Ketua Pegawai Eksekutif Baihai Technology, Yi Bo, pengasas Teknologi Yichuang, dan Xu Xiufeng, arkitek Baidu dan Google Cloud, berkongsi pandangan dan kes mereka.
Guru Wang Xiangjun, ketua mata pelajaran Qianfeng Internet Technology Co., Ltd., menghadiri mesyuarat ini. Semasa komunikasi dan pemikiran dengan pakar industri, Encik Wang amat memahami perubahan dalam paradigma pembangunan dalam era model besar, dan perusahaan harus mempunyai prinsip pertama "AI First" untuk merebut peluang dalam gelombang kecerdasan buatan ini. perubahan# 🎜🎜#
Qianfeng Internet telah komited untuk mengikuti hala tuju pembangunan terkini industri komputer selama bertahun-tahun, sentiasa menambah baik kaedah pengajaran dan sistem kurikulum, bertujuan untuk memupuk bakat teknologi komputer yang menyesuaikan diri dengan keperluan zaman. Hari ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, Qianfeng Internet memberi lebih perhatian kepada pembelajaran dan penyelidikan teknologi model besar, dan mengadakan forum teratas untuk menjemput pakar industri untuk pertukaran akademik, bertujuan untuk membantu pelajar menguasai aplikasi teknologi model besar seperti sebagai LLM seawal mungkin, dan menyediakan perusahaan utama dengan Menyediakan sokongan bakat untuk transformasi AIMelihat ke hadapan untuk masa depan, Qianfeng Internet akan terus aktif menyediakan kursus-kursus canggih dalam kecerdasan buatan, membangunkan model latihan bakat berorientasikan aplikasi, menjalankan kerjasama yang mendalam dengan perusahaan industri, dan berusaha untuk memupuk teknikal kecerdasan buatan. bakat yang memenuhi keperluan perusahaan dan boleh bertindak secara bebas. Kami percaya bahawa dengan usaha tanpa henti Internet Qianfeng, kami akan memupuk kumpulan bakat komputer yang cemerlang dengan teknologi yang cemerlang dan struktur pengetahuan yang dioptimumkan, yang boleh berdiri di barisan hadapan dalam gelombang kecerdasan ini.
Artikel ini adalah maklumat industri pendidikan yang diterbitkan oleh CCTV Kandungan artikel tidak mewakili pandangan laman web ini dan hanya untuk rujukan
.
Atas ialah kandungan terperinci Era Model Besar: Membina Semula Paradigma dan Penanaman Bakat untuk Aplikasi AI Perusahaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Python ialah bahasa pengaturcaraan yang mudah, mudah dipelajari dan cekap, tetapi apabila kita menulis kod Python, kita mungkin menghadapi beberapa masalah dengan kerumitan kod yang berlebihan. Jika masalah ini tidak diselesaikan, ia akan menjadikan kod sukar untuk diselenggara, terdedah kepada ralat, dan mengurangkan kebolehbacaan dan kebolehskalaan kod. Jadi, dalam artikel ini, kita akan membincangkan cara menyelesaikan ralat kerumitan kod dalam kod Python. Memahami Kerumitan Kod Kerumitan kod ialah ukuran sifat kod yang sukar difahami dan dikekalkan. Dalam Python, terdapat beberapa penunjuk yang boleh digunakan

Python, sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, digunakan secara meluas dalam pembangunan perisian. Walaupun Python mempunyai banyak kelebihan, masalah yang sering dihadapi oleh ramai pengaturcara Python ialah kod tersebut kurang boleh diselenggara. Kebolehselenggaraan kod Python termasuk kebolehbacaan, kebolehskalaan dan kebolehgunaan semula kod tersebut. Dalam artikel ini, kami akan memberi tumpuan kepada cara menyelesaikan masalah kebolehselenggaraan kod Python yang lemah. 1. Kebolehbacaan kod Kebolehbacaan kod merujuk kepada kebolehbacaan kod, yang merupakan teras kebolehselenggaraan kod.

Sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular di dunia, Java telah menjadi bahasa pilihan untuk banyak perniagaan dan pembangun. Walau bagaimanapun, pemfaktoran semula kod adalah penting untuk mengekalkan kualiti kod dan kecekapan pembangunan. Kod Java boleh menjadi semakin sukar untuk dikekalkan dari semasa ke semasa kerana kerumitannya. Artikel ini akan membincangkan cara memfaktorkan semula kod Java untuk meningkatkan kualiti dan kebolehselenggaraan kod. Fahami prinsip pemfaktoran semula Tujuan pemfaktoran semula kod Java adalah untuk menambah baik struktur, kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod, dan bukannya "menukar kod". kerana

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, semakin ramai pembangun telah mula menyelidik dan membangunkan aplikasi AI. Sebagai bahasa yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, PHP juga mempunyai alatan dan rangka kerja sendiri yang berkaitan dengan pembangunan aplikasi AI. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan aplikasi AI berdasarkan pembelajaran mesin dalam PHP7.0. Langkah 1: Pilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai Pembelajaran mesin ialah salah satu aplikasi paling arus perdana dalam pembangunan semasa teknologi AI. Dalam PHP7.0, kita boleh memilih untuk menggunakan scikit-learn atau php-m

Dalam pembangunan program bahasa Go, kemahiran pembinaan semula fungsi adalah bahagian yang sangat penting. Dengan mengoptimumkan dan memfaktorkan semula fungsi, anda bukan sahaja boleh meningkatkan kualiti dan kebolehselenggaraan kod, tetapi juga meningkatkan prestasi program dan kebolehbacaan. Artikel ini akan menyelidiki teknik pembinaan semula fungsi dalam bahasa Go, digabungkan dengan contoh kod khusus, untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan teknik ini dengan lebih baik. 1. Contoh kod 1: Ekstrak serpihan kod pendua Dalam pembangunan sebenar, kita sering menghadapi serpihan kod yang digunakan semula Pada masa ini, kita boleh mempertimbangkan untuk mengekstrak kod berulang sebagai fungsi bebas

Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang agak muda Walaupun dari reka bentuk bahasa itu sendiri, ia telah mengambil kira banyak titik pengoptimuman, menjadikannya cekap dalam prestasi dan kebolehselenggaraan yang baik, ini tidak bermakna kami sedang membangunkan aplikasi Go tidak memerlukan pengoptimuman. dan pemfaktoran semula. Terutamanya dalam proses pengumpulan kod jangka panjang, seni bina kod asal mungkin telah mula kehilangan kelebihannya. Pengoptimuman dan pemfaktoran semula diperlukan untuk meningkatkan prestasi dan kebolehselenggaraan sistem. Artikel ini akan berkongsi beberapa kaedah pengoptimuman dan pemfaktoran semula dalam bahasa Go, dengan harapan dapat membantu pembangun Go

Kelajuan pembersihan pasaran kuasa telah mencatat rekod baharu. Pada 27 Disember, pertandingan aplikasi AI penghantaran kuasa China Southern Power Grid yang kelima telah berakhir dengan jayanya di Guangzhou. Pasukan Universiti Tsinghua memenangi kejuaraan dengan skor sempurna Bergantung pada teknologi "awan + AI", proses pembersihan keseluruhan dikawal dalam masa 600 saat, meningkatkan kecekapan hampir 50%. Apabila penawaran dan permintaan berada dalam keseimbangan, ia dipanggil penjelasan. Dengan kemajuan selanjutnya dalam urus niaga pasaran kuasa, entiti baharu seperti fotovoltaik, storan tenaga dan loji kuasa maya telah menyertai. Cara membersihkan elektrik dengan cepat sebagai komoditi telah menarik perhatian dalam industri. Pada Julai 2022, pasaran kuasa serantau selatan yang diterajui oleh China Southern Power Grid telah dilancarkan secara rasmi, menjadi pasaran serantau pertama di negara ini yang akan dimasukkan ke dalam operasi percubaan. Pada masa ini, 160,000 entiti perdagangan menjalankan urus niaga spot elektrik di platform, mencapai transaksi percuma dan masa nyata.

Panduan pemfaktoran semula kod tindak balas: Bagaimana untuk menambah baik struktur kod dan kebolehbacaan aplikasi bahagian hadapan Dalam pembangunan bahagian hadapan, struktur kod dan kebolehbacaan adalah penting untuk penyelenggaraan dan pengembangan projek. Apabila skala projek meningkat secara beransur-ansur dan kod menjadi lebih kompleks, kita perlu memfaktorkan semula kod untuk mengatur kod dengan lebih baik dan meningkatkan kebolehselenggaraan dan kebolehbacaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk memfaktorkan semula kod React daripada aspek berikut dan memberikan contoh kod khusus. 1. Pemisahan komponen Dalam pembangunan React, pemisahan kepada komponen yang lebih kecil ialah cara yang berkesan untuk memfaktorkan semula kod.
