编程开发、数据科学、大模型应用实战教程
Uber 工程部门 8 月 27 日的 AI 软件工厂复盘被普遍读成"如何用便宜模型省钱",但真正的杠杆不在 Sonnet 换 Opus,而在把成本读数装到 statusline 上、把 16 类反模式装到会话仪表盘上——省钱只是这套装表操作的滞后指标。国内团队常犯的错,是省略装表这一步。
在之前的文章中,已经探讨过有效利用AI智能体进行编程的核心方法。本文将延续这一主题,分享另外四项在日常工作中高 […]
欢迎回到“公开数据探索分析”系列!这是系列的第二部分。在上一部分中,完成了一系列数据清洗与初步探索工作。具体而 […]
在设计面向最终用户的大语言模型(LLM)工具时,一个至关重要的产品设计问题是:“用户对AI了解多少?” 这个问 […]
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在自助式BI(商业智能)工作中,处理Excel数据时常常会遇到一种典型情况:数字和文本混合存储在同一个列中。 […]
在数据科学、数据工程或前后端开发领域,处理JSON数据是一项不可避免的日常工作。对于专业人士而言,除了死亡和税 […]
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标准Python对象将属性存储在实例字典中。除非手动实现哈希方法,否则它们不可哈希,并且默认会比较所有属性。这 […]
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自 ChatGPT 发布以来,“规模化”或许已成为大语言模型领域最重要的关键词。ChatGPT 之所以如此成功 […]
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