如何用AI工具提升日常工作效率,帮我们提速增效减负
昨天,coze海外版支持了GPT4o, 立马体验了下,速度杠杠的。
https://www.coze.com 支持chatGP和gemini模型,需要科学上网。国内
https://www.coze.cn支持语雀、KIMI模型。

这里回到正题, 如何用AI工具提升日常工作效率,帮我们提速增效减负?
相信不少同学或多或少用过 openai的chatGPT、 月之暗面的KIMI、 智谱的chatGLM、阿里的通义、百度文心、讯飞的星火, 或者其他。
一些同学可能测试了下 鲁迅 和周树人的关系什么的,浅尝辄止。 我这里要说的是AI工具 可以无缝地用到日常工作生活中。
这里举几个例子:
1、作为程序员,
每天IDE编写代码比较多吧,不管是JAVA还是python, 安装github copilot 插件或 通义灵码。 除了业务逻辑, 像常见的算法、单元测试、代码注释等 是不是可以快速的搞定, 每天至少 节省30%的工作量有的吧。
像我文章里的部分代码比如python爬虫、 akshare股票分析 部分也是借助AI工具快速实现的功能。
2、 作为文学爱好者,
有些时候写文章冒出一个灵感,但这时候像搜索素材。之前AI工具没出来之前,第一反应是google搜索。现在通过AI工具,可以快速搜索定位自己的想法。
像前几天我以前同学问我论文的编写,其实大纲思路完全可以借助AI工具完成,在此基础上完善细节即可。
3、作为股票爱好者
AI工具也能辅助自己快速筛选股票,避雷。前阵子不是新“国九条”出台退市新规么,你肯定想怎么规避风险。比如你看到下面这张图片的想法是什么? 基本上是是想识别这些股票名称以及代码,让自己买票不要触雷对吧。

这里用coze小试牛刀









如何学习AI大模型?
现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。
再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。
因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
相关文章:
如何用AI工具提升日常工作效率,帮我们提速增效减负
昨天,coze海外版支持了GPT4o, 立马体验了下,速度杠杠的。 https://www.coze.com 支持chatGP和gemini模型,需要科学上网。国内 https://www.coze.cn支持语雀、KIMI模型。 这里回到正题, 如何用AI工具提升日常工作效率…...
C++: 优先级队列的模拟实现和deque
目录 一、优先级队列 1.1优先级队列 priority_queue介绍 1.2优先级队列的使用 1.3priority_queue的模拟实现 二、deque 2.1deque介绍 2.2deque的优缺点 2.3为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器 一、优先级队列 1.1优先级队列 priority_queue介绍 1.11 优先级队…...
C++ socket epoll IO多路复用
IO多路复用通常用于处理单进程高并发,在Linux中,一切皆文件,一个socket连接会对应一个文件描述符,在监听多个文件描述符的状态应用中epoll相对于select和poll效率更高 epoll本质是系统在内核维护了一颗红黑树,监听的文…...
缓存IO与直接IO
IO类型 缓存 I/O 缓存 I/O 又被称作标准 I/O,大多数文件系统的默认 I/O 操作都是缓存 I/O。在 Linux 的缓存 I/O 机制中,数据先从磁盘复制到内核空间的缓冲区,然后从内核空间缓冲区复制到应用程序的地址空间(用户空间࿰…...
输入输出(3)——C++的标准输入流
目录 一、cin 流 二、成员函数 get 获取一个字符 (一)无参数的get函数。 (二)有一个参数的get函数。 (三)有3个参数的get函数 (四)用成员函数 getline 函数读取一行字符 (五)用成员函数 read 读取一串字符 (六)istream 类…...
[力扣题解] 344. 反转字符串
题目:344. 反转字符串 思路 双指针法 代码 class Solution { public:void reverseString(vector<char>& s) {int i, j, temp;for(i 0, j s.size()-1; i < j; i, j--){temp s[j];s[j] s[i];s[i] temp;}} };...
找不到msvcr110.dll无法继续执行代码的原因分析及解决方法
在计算机使用过程中,我们经常会遇到一些错误提示,其中之一就是找不到msvcr110.dll文件。这个错误通常发生在运行某些程序或游戏时,系统无法找到所需的动态链接库文件。为了解决这个问题,下面我将介绍5种常见的解决方法。 一&#…...
深入理解数仓开发(一)数据技术篇之日志采集
前言 今天开始重新回顾电商数仓项目,结合《阿里巴巴大数据之路》和尚硅谷的《剑指大数据——企业级电商数据仓库项目实战 精华版》来进行第二次深入理解学习。之前第一次学习数仓,虽然尽量放慢速度力求深入理解,但是不可能一遍掌握࿰…...
Edge浏览器:重新定义现代网页浏览
引言 - Edge的起源与重生 Edge浏览器,作为Microsoft Windows标志性的互联网窗口,源起于1995年的Internet Explorer。在网络发展的浪潮中,IE曾是无可争议的霸主,但随着技术革新与用户需求的演变,它面临的竞争日益激烈。…...
HDFS,HBase,MySQL,Elasticsearch ,MongoDB分别适合存储什么特征的数据?
HDFS(Hadoop Distributed File System)通常用于存储大规模数据,适合存储结构化和非结构化数据,例如文本文件、日志数据、图像和视频等。 HBase是基于Hadoop的分布式数据库,适合存储大量非结构化和半结构化的数据&…...
ArcGIS中离线发布路径分析服务,并实现小车根据路径进行运动
ArcGIS中离线发布路径分析服务,您可以按照以下步骤操作: 准备ArcMap项目: 打开ArcMap并加载包含网络分析图层的项目。在ArcMap中,使用 Network Analyst Toolbar 或 Catalog 创建网络数据集(Network Dataset)…...
时政|医疗结果互认
背景(存在的问题) 看同一种病,换一家医院甚至换一个院区、换一个科室,检查检验还得再来一遍,费钱又费时。开展检查检验结果互认,可以明显减轻患者就医负担。患者不用做重复检查,也可节约就医时…...
华为OD机试【找出通过车辆最多颜色】(java)(100分)
1、题目描述 在一个狭小的路口,每秒只能通过一辆车,假设车辆的颜色只有 3 种,找出 N 秒内经过的最多颜色的车辆数量。 三种颜色编号为0 ,1 ,2。 2、输入描述 第一行输入的是通过的车辆颜色信息[0,1,1,2] ࿰…...
hyperf 多对多关联模型
这里使用到三张表,一张是用户(users),一张是角色(roles),一张是用户角色关联表(users_roles), 首先创建用户模型、角色模型 php bin/hyperf.php gen:model users php bin/hyperf.php gen:model rolesusers…...
每日力扣刷题day03(从零开始版)
文章目录 2024.5.24(5题)2828.判别首字母缩略词题解一题解二 1365.有多少小于当前数字的数字题解一题解二题解三 2469.温度转换题解一题解二 1502.判断能否形成等差数列题解一题解二 2351.第一个出现两次的字母题解一题解二 2024.5.24(5题&am…...
误差反向传播简介与实现
误差反向传播 导语计算图反向传播链式法则 反向传播结构加法节点乘法节点 实现简单层加法乘法 激活函数层实现ReLUSigmoid Affine/Softmax层实现Affine基础版批版本 Softmax-with-Loss 误差反向传播实现梯度确认总结参考文献 导语 书上在前一章介绍了随机梯度下降法进行参数与…...
ATmega328P加硬件看门狗MAX824L看门狗
void Reversewdt(){ //硬件喂狗,11PIN接MAX824L芯片WDIif (digitalRead(11) HIGH) {digitalWrite(11, LOW); //低电平} else {digitalWrite(11, HIGH); //高电平 }loop增加喂狗调用 void loop() { …… Reversewdt();//喂狗 }...
【Redis】 String类型的内部编码与使用环境
文章目录 🍃前言🌴内部编码🎄典型使用场景🚩缓存功能🚩计数(Counter)功能🚩共享会话(Session)🚩验证码功能 ⭕总结 🍃前言 本篇文章重…...
HarmonyOS interface router scale pageTransition SlideEffect.Left ArkTS ArkUI
🎬️create Component export default struct TitleBar {build(){Row(){Text(transition).fontSize(30fp).fontColor(Color.White)}.width(100%).height(8%).backgroundColor(#4169E1).padding({left:10})}}🎞️interface export interface IList{ti…...
Go语言(Golang)的开发框架
在Go语言(Golang)的开发中,有多种开发框架可供选择,它们各自具有不同的特点和优势。以下是一些流行的Go语言开发框架,选择Go语言的开发框架时,需要考虑项目需求、团队熟悉度、社区支持、框架性能和可维护性…...
React Native 开发环境搭建(全平台详解)
React Native 开发环境搭建(全平台详解) 在开始使用 React Native 开发移动应用之前,正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南,涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤,如何在 Android 和 iOS…...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的
修改bug思路: 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑:async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...
scikit-learn机器学习
# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append(/home/aistudio/external-libraries)机…...
深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
一、引言 在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄…...
解析“道作为序位生成器”的核心原理
解析“道作为序位生成器”的核心原理 以下完整展开道函数的零点调控机制,重点解析"道作为序位生成器"的核心原理与实现框架: 一、道函数的零点调控机制 1. 道作为序位生成器 道在认知坐标系$(x_{\text{物}}, y_{\text{意}}, z_{\text{文}}…...
验证redis数据结构
一、功能验证 1.验证redis的数据结构(如字符串、列表、哈希、集合、有序集合等)是否按照预期工作。 2、常见的数据结构验证方法: ①字符串(string) 测试基本操作 set、get、incr、decr 验证字符串的长度和内容是否正…...
stm32进入Infinite_Loop原因(因为有系统中断函数未自定义实现)
这是系统中断服务程序的默认处理汇编函数,如果我们没有定义实现某个中断函数,那么当stm32产生了该中断时,就会默认跑这里来了,所以我们打开了什么中断,一定要记得实现对应的系统中断函数,否则会进来一直循环…...
Pandas 可视化集成:数据科学家的高效绘图指南
为什么选择 Pandas 进行数据可视化? 在数据科学和分析领域,可视化是理解数据、发现模式和传达见解的关键步骤。Python 生态系统提供了多种可视化工具,如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等,但 Pandas 内置的可视化功能因其与数据结…...
安宝特方案丨从依赖经验到数据驱动:AR套件重构特种装备装配与质检全流程
在高压电气装备、军工装备、石油测井仪器装备、计算存储服务器和机柜、核磁医疗装备、大型发动机组等特种装备生产型企业,其产品具有“小批量、多品种、人工装配、价值高”的特点。 生产管理中存在传统SOP文件内容缺失、SOP更新不及、装配严重依赖个人经验、产品装…...
