【Transformer原理以及运行机制】大语言模型基础

震惊！软考群主意外翻车！2024上半年系统架构师考试三科全不过，总成绩群倒数第二！

分享了系统架构师考试失败的经历，并对不同科目的得分和备考过程进行了深入分析。涉及案例分析的准备重点，论文写作的结构和选题策略，以及选择题的刷题方法。提到了对考试题目的分析，包括题目的难易程度和出现的问题。也讨论了考试中的心态和运气的影响。内容适合备考系统架构师或对考试策略感兴趣的人群，特别是那些寻找提高考试通过率的有效方法的考生。

6-【讯飞星火智能编程助手iFlyCode】使用体验

本视频介绍了讯飞星火AI代码编程工具的使用体验，包括一键生成代码、注释、优化等功能，以及免费使用年限至2024年底。虽然免费版在代码生成、注释、补全等方面存在一些问题，如自动补全不准确、生成代码未结合项目、容易卡死等，但提供了CQL生成等新颖功能。通过实际案例，展示了使用该工具编写教师接口的过程，包括创建教室管理controller、生成类注释、生成接口、生成文档注释等，但生成效果有待提高。此外，还体验了智能问答生成MySQL建表语句、代码纠错和单元测试等功能，整体效果尚可。该视频适合对AI编程工具感兴趣的开发者和编程爱好者观看。

【GeekAI揭秘】本地部署的AI助手的全套开源解决方案，基于大语言模型API

本次分享介绍了一个开源的AI全套方案，该方案支持本地化部署，并且便于通过Docker一键部署。它主要针对的是希望在本地或商业环境中利用AI模型的开发者和企业。包含了各种功能如智能助手、语言模型和AI绘画等，并且提供支付宝和微信的支付集成。同时，该解决方案兼顾了不同地区的用户，支持中转API以方便国内外模型的接入和使用，解决了API接口调用和服务器部署的复杂性。适合那些需要部署和维护AI服务的IT专业人员，尤其是对于寻求一站式解决方案和API调用优化的开发者和小型企业。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。