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AI提示词宝典：100+常用提示词，覆盖20+场景，程序员和小白必备，让AI工作更高效！

你是不是也有过这样的经历：打开 AI 工具（ChatGPT、文心一言、豆包等），盯着输入框半天，却只打出 “帮我写点东西”“给点建议”，最后得到的回复要么空泛、要么偏离需求？其实，AI 的 “智商” 很大程度上取决于你的 “提问方式”——提示词（Prompt）

人工智能 2025年12月29日 103 点赞 0 评论 18900 浏览

Hadoop-MapReduce运行机制

    MapRduce是hadoop中的一个分布式计算工具,分为map阶段和reduce阶段其采用了一个分而治之的思想      以下一个例子作为演示,假设有一个涉及300M的文件(1.txt200m 2.txt 100m) 进行计算,求每个单词所占的个数 image.png mapreduce_流程.png Map阶段 image.png 1.首先进行逻辑

人工智能 2025年06月10日 129 点赞 0 评论 18894 浏览

模糊的记忆——脑的本质

这部分是以进化论为前提的，如果你不相信进化论，信服力可能会打折扣。但是，为了了解本章的内容，信不信的问题暂且搁置。 因为人脑有很多与维持生命没有直接关系的高级能力，这些能力会掩盖脑的本质，为了研究脑的本质，本章研究了动物脑，动物脑的大部分能力与维持生命有直接关系。这里研究的是狗脑。 狗是一种非常聪明的动物，可以学会很多复杂的指令。通过研究狗脑可以探索脑的本质。下面的实验使用美食来激励狗子。 实验是

人工智能 2025年07月01日 118 点赞 0 评论 18858 浏览

大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐

从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。 书籍推荐 《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》 数据仓库工具箱 本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容

人工智能 2025年08月06日 185 点赞 0 评论 18850 浏览

021练习

import java.util.List; import java.util.stream.Stream; public class NoneMathchDemo { public static void main(String[] args) { List<Employee> list = Employee.getEmpList(); // 获取公共类的测试数据 St

人工智能 2024年11月18日 34 点赞 0 评论 18825 浏览

树+神经网络算法强强联手（Python）

结合论文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的观点，集成树模型通常擅长于表格数据这种异构数据集，是实打实的表格数据王者。集成树模型中的LightGBM是增强版的GBDT，支持了分类变量，在工程层面大大提高了训练效率。关于树模型的介绍，可见之前文章：一文讲透树模型 DNN深度神经网络擅长于同构的高维数据，从高维稀疏的表

人工智能 2025年10月05日 49 点赞 0 评论 18821 浏览

2025 AI数据准备：EasyLink让多模态非结构化数据处理变简单

一、前言在数据驱动的时代，企业每天被PDF、财报、合同、研究报告等海量文档所淹没。这些非结构化的多模态数据中蕴藏着关键业务洞察，却因格式复杂、版式多样、信息分散，成为难以开采的暗数据。研究人员仍需逐页翻查论文，分析师依旧通宵解析百页报表——传统处理方式不仅效率低下，更在规模面前显得无力。随着大模型的普及，许多人期待

人工智能 2026年01月11日 121 点赞 0 评论 18820 浏览

数据仓库(06)数仓分层设计

  目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。   下面是架构图： 数据仓库分层设计   数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以

人工智能 2025年08月16日 172 点赞 0 评论 18792 浏览

纳米AI超级智能体，保姆级入门教程（文末送邀请码）

官网下载客户端打开网页纳米AI下载客户端。打开客户端，选择智能体。万能工具案例广场旅行规划智能体已经集成了高德地图 mcp、网页生成。MCP 免费工具箱采集小红书笔记 AI新闻智能播报助手除了直接使用现有工具，纳米AI还允许用户创建个性化智能体。作为经常需要研究各类AI技术的博主，我尝试创建了一个专属的"早报播音员"，让他帮我

人工智能 2025年09月19日 34 点赞 0 评论 18763 浏览

统计学习方法1.4-2.1 笔记

1.4 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 关于模型的拟合好坏，计算训练集的训练误差进行衡量。 关于模型预测的好坏，通过测试集衡量 计算预测和真实的差异：测试误差：衡量预测效果 训练误差： 所有样本来自训练集，模型对于已知数据的预测能力。 测试误差： 样本来自测试集。模型对于未知数据的预测能力。 误差率和准确率是测试误差的两个特例 误差率里，当

人工智能 2025年09月27日 193 点赞 0 评论 18745 浏览