阿里网站代码怎么优化下载_源码网站(2024年12月最新版)
计算机科学与技术专业就业前景及方向 嘿,大家好!今天咱们来聊聊计算机科学与技术这个热门专业。如果你正在纠结选什么专业,或者对这行感兴趣,那这篇文章绝对不能错过! ✨专业概览 计算机科学与技术简直就是科技领域的“万能钥匙”,涵盖了硬件、软件和各种理论知识。从计算机的底层架构到复杂的软件算法设计,再到编程语言的应用,统统包含在内。无论是搭建计算机硬件、开发手机APP,还是优化大型网站系统,背后都有它的身影。这真的是一门“硬实力”专业。 ᨯ设置 大一和大二主要是打基础:C/C++、Java这些编程语言就像“魔法棒”,带你开启编程世界的大门;数据结构与算法就像建筑图纸,教你如何高效组织处理数据;计算机组成原理和操作系统则深入挖掘计算机的“五脏六腑”,了解它的运行逻辑。 到了高年级,数据库系统管理海量数据存储和读取;软件工程规范软件开发流程,确保项目高效高质量交付;还有计算机网络,编织信息“高速公路”,让数据在全球畅行。每门课都是通往“技术大神”路上的基石。 ꥰ𑤸方向 1️⃣互联网大厂:像阿里、腾讯、字节跳动这些公司,算法工程师岗位优化推荐算法,让你刷到“心动内容”;软件研发岗参与热门APP迭代,改变生活方式。薪资可观,福利优渥,成长飞速,但竞争也很激烈,需要持续学习和抗压。 2️⃣金融科技领域:银行和证券机构对这方面的人才求贤若渴,开发风控系统、量化交易软件,用代码守护财富安全、助力金融决策。懂金融+计算机,秒变稀缺人才。 3️⃣传统企业数字化转型:制造业、零售业等借助IT力量升级,做企业内部系统维护、电商平台搭建。工作稳定且有行业深耕机会,推动产业革新,成就感满满。 前景展望 在数字经济浪潮下,万物互联,从智能穿戴设备到智慧城市建设,计算机人才是“中流砥柱”。新技术如AI、区块链持续爆发,专业适配性强,学扎实了随时可以“跨界”新技术领域。比如AI浪潮里,计算机人凭基础轻松切入算法、开发新赛道,未来十年仍是“黄金专业”,就业“薪”情一路看涨。 小提醒 虽然这专业很香,但也“烧脑”,熬夜敲代码、解Bug是常态,需要热爱钻研和强大的逻辑思维能力。课余多参加竞赛、开源项目,积攒实战经验,简历“闪闪发光”,毕业offer拿到手软。 如果你对数理逻辑、创造革新有兴趣,欢迎跳进计算机“科技海洋”,一起用代码“改变世界”吧!𛀀
通义灵码:Java程序员的新伙伴 暑假期间,我投入了大量时间学习Java编程。最近,当我浏览黑马发布的最新一期Java基础视频时,意外发现阿里推出了通义灵码的插件这无疑让我想到,程序员们要面临更多的竞争和挑战了。 通义灵码是一款智能编码助手,它可以帮助程序员们更高效地完成编码工作。通过与通义灵码的互动,我们可以一起解决编码问题,从而提高工作效率和质量。 通义灵码提供了一系列快捷命令,如“解释代码”、“生成单元测试”、“生成注释”和“优化代码”等。这些命令可以帮助我们快速定位和解决问题,提高编程效率。 此外,通义灵码还支持直接对话模式。你可以输入你的问题,它会自动为你解答。如果你想要了解更多关于通义灵码的信息,可以通过它的帮助文档来获取。 对于那些想要分享通义灵码的人来说,它也提供了分享功能。你可以将通义灵码分享给更多的朋友,一起学习和进步。 总之,通义灵码是一个非常实用的工具,可以帮助我们更好地理解和解决编程问题。我相信,随着技术的发展,它将在未来的编程领域发挥更大的作用。
最强开源编程大模型Qwen2.5-coder-32B-instruct!部署安装Bolt.new和Cline+Qwen2.5-coder多维度测试,能否达到Claude3.5-sonnet的编程能力? 尟尟娧频简介: 阿里新发布的Qwen2.5-coder模型实战测评:从贪吃蛇到计算器开发,揭秘其在Bolt.new和Cline中的真实表现! 本视频深入测试了Qwen2.5-coder-32B-instruct模型的真实编程能力,通过edabit平台算法题、Python质数计算、贪吃蛇游戏开发和计算器应用等多维度实测,全面对比其与Claude3.5-sonnet的差异。 同时演示如何在Bolt.new和Cline中快速部署和使用该模型。虽然基准测试成绩亮眼,但实际编程表现仍有差距。适合简单编程任务,复杂任务建议使用更强大的Claude3.5-sonnet。 尟尟妗𖩗 0:00 介绍 Qwen2.5-coder 模型的发布 0:29 Qwen2.5 与 Claude3.5 Sonnet 的对比测试 1:31 基于 edabit 平台的算法测试对比 2:02 Python 质数查找程序的对比测试 3:00 部署 Bolt.new 并接入 Qwen2.5-coder 4:18 配置 API 和环境设置 5:13 使用 Bolt.new 测试贪吃蛇游戏开发 5:57 在 Cline 中测试 Qwen2.5-coder 6:31 计算器应用开发测试 7:27 界面美化测试结果 8:12 代码解释与优化能力测试 10:19 总结 Qwen2.5-coder 的实际应用场景 「qwen」「qwen2」「阿里千问」「qwen25coder」「aigc」「agi」AI超元域的微博视频
阿里大模型实习一面:业务与手撕代码全攻略 面试时长:55分钟 面试形式:两道手撕代码 这次面试全程围绕我目前实习的项目展开,面试官对项目的每一个细节都进行了深入询问。他不仅关注项目的整体链路,还对每个模块的效果和迭代过程进行了详细了解。 项目链路与迭代 面试官首先让我详细介绍了整个项目的链路,并询问了每个模块的效果如何以及如何进行迭代优化。例如,当谈到某个模块的线下测试效果不错时,他问如何解决上线后真实用户数据分布与测试集不同导致实际效果偏差的问题。我的解法是从流程上考虑,而面试官则希望我从算法角度思考。 评估与优化 面试官还问了我关于评估的问题,分别从端到端的评估以及中间过程的评估进行了介绍。他特别问了我目前端到端中幻觉这个指标的具体案例以及解决办法。我举的例子有点复杂,面试官在如何解决上问了很多问题。如果早知道说个简单点的案例就好了[笑哭R]。 手撕代码 𛊩⨯结束后,进行了两道手撕代码测试: Kmeans:完全没有练过这种算法,不会做[哭惹R] 快速排序:秒了 总结与反思 总的来说,这次面试让我意识到业务上的迭代优化需要一步步思考,对不同的bad case要如何迭代。希望在未来的工作中能够不断学习,提升自己的业务能力和编程技巧。 这次面试虽然有些紧张,但也让我对项目有了更深入的了解,对未来的发展方向也有了更清晰的规划。
李彦宏在百度世界2024发布最新演讲,他此次的预判,会成为AI未来发展方向吗? 11月12日百度世界2024在上海召开,而其中最大亮点之一就是,百度创始人李彦宏在大会上发表主题为《应用来了》的演讲。因为从他以往对AI行业发表的观点来看,都会有一个先预测后实现的过程。 会上,李彦宏带来了文生图技术(iRAG) 、和无代码工具“秒哒”两大超级技术。它们分别能解决大语言模型的文生图出现比较严重的幻觉问题,以及让人人成为程序员的能力,从而为企业实现降本增效、提升工作效率带来帮助。 虽然这番观点目前还在待验证阶段,但不否认的是,李彦宏此前对AI行业的判断已通过了证实。 还记得去年大家都在疯狂卷大模型时,李彦宏就表态说 “没有应用的模型一文不值”的观点。没想到时隔仅一年,大模型厂商便纷纷注重起应用开发,这一点在文心大模型的曲线图中得到了印证,证明中国企业对大模型的态度已经发生了转变。 同样,李彦宏还表达过看好智能体。我们可以理解智能体既是智能助手,也可以是硬件设备,通过不断的学习和适应来优化自己的行为,从而帮助我们解决问题。如今,谷歌、百度、阿里等公司也开始在布局智能,连比尔盖茨、吴恩达、扎克伯克等大佬也认为智能体会颠覆软件行业。 所以李彦宏的每一次预判,我们都能在验证结果中找到依据。一时间,李彦宏曾被那些被认为非主流的想法,好像“都已经、正在被”验证都是正确的。 不过个人认为李彦宏敢于不断说非共识观点,凭的不是运气,更没有预言之说,而是靠着他多年来的经验积累,起步早,以及对行业的超前认知
_每日3分钟,洞悉AI前沿动态_ _ShowUI:革新 GUI 自动化的视觉 - 语言 - 操作模型_ ShowUI 专注于 GUI 自动化领域,其运作模式依托视觉 - 语言 - 操作模型构建,与 Computer Use 有相似之处。它赋予用户通过自然语言指令操控 AI 完成点击、输入、选择、滚动等常见操作的能力。相关研究论文数据表明,ShowUI 模型准确率高达 75.1%,并且在性能方面实现了 1.4 倍的显著提升。当前,其代码已开放源代码,为相关领域的研究与应用开发提供了有力支持。 _Qwen2vl - Flux 在线演示:mini 版本初绽锋芒_ Qwen2vl - Flux 推出的在线演示平台,以其出色的表现吸引了众多目光。虽为 mini 版本,但其生成效果已与 IpAdapter 不相上下,能依据文本提示快速生成令人瞩目的图像。据开发者透露,完整版本将蕴含更强大的功能与潜力,值得期待后续的全面升级与优化。 _阿里通义开源 QwQ - 32B - Preview:国产推理模型新势力_ 阿里通义团队重磅推出的 QwQ - 32B - Preview 推理模型,尽管尚处预览阶段,却已在多方面展现出卓越实力。在与同类模型对比中,其性能与 o1 - mini 旗鼓相当,尤其在数学性能维度上成功超越 o1 - preview,成为国产可商用推理模型中的佼佼者,为国内 AI 推理技术的应用与拓展开辟了新路径。 _OneDiffusion:多功能生图模型即将登场_ OneDiffusion 作为一款多功能生图模型,功能涵盖文生图、ID 一致性保障、单图多视角生成、文生多视角创作以及双向生成等多个方面。其独特之处在于能够像 ControlNet 一样实现基于深度、姿势、布局、语义等条件的生成,同时具备将图片预处理为相应条件的能力。官方已确定将于 12 月初正式发布模型及代码,有望为图像生成领域带来新的变革与突破。 _OpenAI 的 Sora API 泄露事件回顾与剖析_ 近日,OpenAI 的 Sora API 泄露事件引发行业广泛关注。事件起始于 Hugging Face 组织下的 PR Puppets 发布的一个 Space,该 Space 借助调用 OpenAI 尚未正式发布的 Sora 视频生成模型接口,实现了依据提示词生成视频的功能,且代码开源。 随后,OpenAI 迅速做出反应,关闭了 Sora 对所有艺术家的抢先体验权限。PR Puppets 组织则发布公开信对 OpenAI 的行为表示抵制,并展示了部分“偷跑”视频。据业内推测,这些视频可能由 Sora 的 Turbo 模型生成,该模型虽生成速度较快,但在生成效果质量上略有逊色。 此次事件不仅揭示了 AI 技术在开发与传播过程中的潜在风险,也引发了关于技术垄断与开源共享平衡的深入思考。 #AI创造营#ai艺术家在微博#新星闪光计划##AI探索计划#
阿里商业智能面试全解析:从一面到三面 ⠩詗诼淘系技术部 - 商业机器智能部门 面试内容: 一面: 自我介绍 为何选择数学专业?遇到的最大困难及解决办法 阿里实习与转正要求同一岗位,为何选择偏业务方向? 在YY负责的业务和部门架构 统计题:如何用小白鼠验证新药剂作用?p值比a大是否断定有效?统计显著性与检验显著性 业务题:如何设计淘宝活动优惠券,使GMV最大?对比设计,看什么数据? 二面: 实习汇报与分工,围绕具体负责的产品功能介绍工作内容 实习案例:最难的点是什么?技术层面遇到的问题及解决方法 SQL优化:小表在前,大表在后的优化原理 业务题:道路交通事故中,男司机事故占比90%,女司机事故占比10%,是否说明男司机更容易出事?除了人数,还需考虑哪些因素? 概率题:54张牌分成三份,4个A一起的概率 代码能力:Python熟练程度?具体使用情况?Spark使用?数据清洗的时间格式转换 三面: Spark使用Java还是Scala? Spark SQL与普通SQL的区别,运行中遇到的错误及报错信息 灵魂拷问:对一列数据进行二值化,使得二值化后的数据均方误差最小;确定答案吗?还有什么快速方法? 感受:腾讯更多问解决方法,阿里更多问为什么这样解决。
掌握这4个技能,搞定电商数分offer 在电商这个充满数据的奇妙世界里,我们怎样才能把数据玩得游刃有余 1、 报表的魔法 想象一下,那些看似无聊的数字,其实可以变成一幅幅生动的图表或表格。 这就是我们数据分析师的魔法!记得在报表里加上一些简单的说明,这样我们的运营小伙伴和领导们就能轻松看懂了。市面上有很多神奇的工具,比如微软的Power BI、阿里的Quick BI,它们都能帮我们把数据变得栩栩如生。但别忘了,最重要的是要学会怎么根据我们的业务需求选择合适的图表。这就需要我们不断尝试,积累经验,让数据自己讲述故事。 2、 SQL的超能力 接下来,让我们聊聊SQL。这可是我们数据分析的超能力之一。因为大多数公司的数据都存储在数据库里,我们需要用SQL去挖掘这些宝藏。所以,对SQL的掌握程度要求还是挺高的。我们不仅要会写基础的SQL语句,还得学会怎么让它们跑得更快。 比如,有时候一个复杂的业务场景可能需要我们写很长的SQL代码,执行起来可能要好久。但如果我们能用上子查询、连接等技巧来优化,就能大大缩短时间,这技能可是超级实用的! 3、 统计和分析的秘籍 在电商这个大舞台上,我们经常要进行AB测试,这就得用到假设检验和方差分析这些统计方法。我们还会做相关分析、回归分析,还会用到一些方法论,比如RFM模型、波士顿矩阵,还有各种维度的拆解分析等等。这些都是我们在业务分析中需要不断实践和应用的。这些内容都是CDA数据分析师一级考试的重点,真心建议有志于成为数据分析师的你们,去考一下CDA数据分析师证书,这不仅能全面提升你的数据分析能力,而且在找工作的时候,很多单位都优先考虑持证人哦。 4、业务理解和数据逻辑的洞察 最后,但也是最重要的,就是对业务的理解和数据逻辑的把握。哪怕我们掌握了再高级的软件技能,能快速完成数据分析,甚至用算法和方法展示数据,但从数据到结论的转化,还是需要我们深入理解业务。所以,对业务的理解真的超级重要。#CDA数据分析师# #新能源数据分析# #数据科学与大数据技术专业# #计算机类专业就业# #会计专业就业前景# #大数据专业#
运筹学研究生的就业前景与挑战 运筹学的应用领域非常广泛,它主要服务于那些已经成熟和规模化的产业。比如,最早的航空优化,后来的供应链优化、交通优化,甚至是共享经济。运筹学的成功应用通常需要在一个已经高度成熟和规模化的产业中进行“优化”,从而创造额外的价值。 然而,运筹学产业缺乏核心技术和产品,咨询服务往往是一次性的。也就是说,一旦为客户提供了一次特定的咨询优化服务,对方可能就不再需要了。当然,像华为、阿里、京东、亚马逊、滴滴、顺丰这样的大厂,确实有大量的专职运筹优化岗位,但这些岗位的数量相比AI工程师还是要少很多。 运筹学唯一比较硬的核心技术和产品大概是优化求解器。然而,在这个赢家通吃的赛道上,世界顶级求解器的变现能力仍然和AI产品有很大的差距。因为求解器的商业模式主要是面向企业客户(to B),而各种AI产品可以直接面向消费者(to C),因此更容易扩展。 AI技术的落地应用相对容易,尤其是在深度学习模型(LLM)出现之后。而运筹学整体上是一个依附性产业,所以两者的市场盘子完全不在一个量级。因此,对于学习运筹学的同学来说,除了掌握基本的运筹优化技术,最好还能在特定行业有一定的应用经验。 当然,运筹学顶级人才的上限仍然是很高的。最顶级的运筹学人才具备超强的建模能力,能够在极度复杂的现实问题中抓住主要矛盾,进行合理的抽象和模型构筑,并合理地结合大数据和机器学习&优化算法,在平衡模型复杂度、商业相关度和建模广度的情况下得到合理的决策模型。这种能力在业界非常值钱,但非常罕见,只有少数的六边形战士才能做到(代码能力、数据分析能力、数学直感和实际商业建模的嗅觉和经验)。如果你拥有这样的能力,你不仅不愁就业,而且可以随意和各大公司谈条件。 总的来说,运筹学研究生的出路还是相当广阔的,但需要你在掌握基本技术的同时,不断拓展自己的应用领域和行业经验。
鸿蒙版头部应用加速迭代,大厂们在纯血鸿蒙上卷起来了! 自从纯血鸿蒙HarmonyOS NEXT亮相以来,这个新系统上的应用就在不断迭代。甚至像腾讯、阿里、小红书、携程等等大厂还卷起来了,它们的迭代速度相当惊人。比如支付宝从6月18日上架到现在已经更新了33个版本,几乎每两天就更新一个版本;淘宝也在这段时间更新了27个版本,小红书更新了22个版本… 并且,一些代码量或应用体积较大的常用APP,它们的功能丰富度更是让人刮目相看。还是以支付宝为例,当前版本的鸿蒙版支付宝已经支持数百万小程序和一百多种生活服务,而且应用整体的流畅度也比之前HarmonyOS 4.2时提升了15%。 作为数码爱好者的我,自然不会错过纯血鸿蒙,无论是系统还是原生应用,我也都是从最初的测试版一直用到现在。毫不夸张的说,纯血鸿蒙系统和各个头部应用的每一个版本,都让我感受到了明显的进步。这些应用的每一次更新,背后都有大量的开发者在深入思考和优化。相信接下来还会有更多应用在鸿蒙系统上继续蜕变,带来更多新功能、新体验。
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