当前位置: 首页> 汽车> 车展 > 如何自己搞个网络商城_网页布局的基础是几列布局_seo视频网页入口网站推广_郑州聚商网络科技有限公司

如何自己搞个网络商城_网页布局的基础是几列布局_seo视频网页入口网站推广_郑州聚商网络科技有限公司

时间:2025/7/12 14:41:17来源:https://blog.csdn.net/unbuntu_luo/article/details/146325830 浏览次数: 0次
如何自己搞个网络商城_网页布局的基础是几列布局_seo视频网页入口网站推广_郑州聚商网络科技有限公司

关于

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型(如GPT、LLaMA、ChatGLM)已成为推动行业变革的核心力量。无论是开发者、研究者,还是产品经理,掌握大模型的核心技术与应用方法都至关重要。然而,面对海量学习资源,如何高效入门并深入实践,往往令人感到无从下手。为此,企鹅整理了这份AI大模型相关资料合集,涵盖从理论到实践、从入门到进阶的全方位学习资源,助你快速提升大模型领域的知识与技能!

0.资源分类介绍

1. AI产品经理书籍与面试

  • 核心内容:AI产品经理的必备知识,包括系统化思维、数据标注、语音识别、数据挖掘等。
  • 亮点资源
    《AI产品经理入门手册》(上下册):快速掌握AI产品设计方法论。
    《AI产品经理面试高频100题》:助力面试准备,提升求职竞争力。
  • 适用人群:AI产品经理、技术转产品岗的开发者。

2. 各种报告

  • 核心内容:大模型行业的最新动态、技术趋势与应用案例。
  • 亮点资源
    《2023大模型落地应用案例集》:深度解析大模型在政务、金融、教育等领域的成功实践。
    《2024大语言模型能力测评报告》:全面评估主流大模型的性能与适用场景。
  • 适用人群:行业从业者、技术决策者、研究者。

3. 大模型入门资料

  • 核心内容:大模型的基础理论、开发实践与微调技术。
  • 亮点资源
    《大规模语言模型:从理论到实践》:系统化学习大模型的原理与实现。
    《从零开始大模型开发与微调》:基于PyTorch与ChatGLM的实战指南。
  • 适用人群:初学者、开发者、研究者。

4. 大模型八股文面试

  • 核心内容:大模型相关面试题与高频考点,涵盖RAG、微调、强化学习等技术领域。
  • 亮点资源
    《大模型(LLMs)基础面》:快速掌握大模型的核心概念。
    《大模型(LLMs)RAG 版面分析》:深入解析检索增强生成的优化策略。
  • 适用人群:求职者、技术面试准备者。

5. 大模型实战落地案例

  • 核心内容:大模型在真实场景中的应用案例与实施经验。
  • 亮点资源: 《大模型落地应用案例集》:涵盖金融、医疗、教育等多领域的成功实践。
  • 适用人群:技术落地实施者、行业解决方案专家。

6. 课程大纲

  • 核心内容:AI学习路线图,包括NLP、计算机视觉等方向的学习规划。
  • 亮点资源
    《人工智能学习路线》:从基础到进阶的完整学习路径。
    《NLP知识路线》:聚焦自然语言处理的核心知识点。
  • 适用人群:初学者、希望系统化学习的开发者。

7.使用建议

  • 入门者:从《大模型入门资料》开始,结合《课程大纲》制定学习计划。
  • 求职者:重点阅读《AI产品经理书籍与面试》和《大模型八股文面试》,提升面试竞争力。
  • 从业者:深入研读《各种报告》和《大模型实战落地案例》,了解行业动态与最佳实践。

8.总结

这份AI大模型相关资料合集,涵盖了从理论到实践、从入门到进阶的全面资源,无论你是初学者还是资深从业者,我觉得你都可以从中找到适合自己的学习路径。开启你的AI大模型学习之旅!欢迎在评论区分享你的学习心得与使用体验,让我们一起探讨AI的未来!

AI大模型相关资料合集:https://pan.quark.cn/s/52da2f98f19f

总计: 7 个文件夹, 89 个文件
📁 AI大模型相关资料合集
├── 📁 AI产品经理书籍与面试
│   ├── 📄 AI产品经理书籍.pdf (4.95MB)
│   ├── 📄 AI产品经理入门手册(上).pdf (444.87KB)
│   ├── 📄 AI产品经理入门手册(下).pdf (274.28KB)
│   ├── 📄 AI产品经理的价值和未来|学习俞军老师分享有感.pdf (1.15MB)
│   ├── 📄 AI产品经理的必修课:系统化思维.pdf (520.80KB)
│   ├── 📄 AI产品经理需了解的技术知识:语音识别技术.pdf (295.68KB)
│   ├── 📄 AI产品经理需要了解的数据标注工作入门.pdf (257.39KB)
│   ├── 📄 AI产品经理需要了解的语音交互评价指标.pdf (242.31KB)
│   ├── 📄 AI产品经理,如何面对数据挖掘?.pdf (469.07KB)
│   ├── 📄 AI时代的产品经理:应重视产品的可演进性.pdf (667.11KB)
│   └── 📄 ai产品经理面试高频100题.pdf (4.95MB)
├── 📁 各种报告
│   ├── 📄 202402月更新-2023 移动通信与AI融合的数据格式和模型建议书(第一阶段.pdf (1.53MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023产业大模型应用白皮书.pdf (1.99MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023前沿大模型的风险、安全与治理报告.pdf (5.18MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023大模型落地应用案例集.pdf (5.70MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023年AIGC场景应用展望研究报告.pdf (2.77MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023政务大模型建设路径及评价体系研究报告.pdf (3.06MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023数字中国年度报告.pdf (3.93MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023新一代人工智能基础设施白皮书.pdf (3.31MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023爱分析·企业大模型市场厂商评估报告:滴普科技.pdf (9.50MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2023金融大模型技术创新与应用探索报告.pdf (3.45MB)
│   ├── 📄 202402月更新-2024大语言模型能力测评报告.pdf (4.48MB)
│   ├── 📄 202402月更新-AI大模型产业正发生哪些变化?.pdf (1.18MB)
│   ├── 📄 202402月更新-AI时代领先者,大装置+大模型推动AGI落地.pdf (2.21MB)
│   ├── 📄 202402月更新-ChatGPT模型大更新,省级数据局陆续挂牌.pdf (1.02MB)
│   ├── 📄 202402月更新-GPT商店下周正式上线,美图开放AI视觉大模型.pdf (1.58MB)
│   ├── 📄 202402月更新-Meta2024Q1收入指引超预期,发布开源大模型CodeLlama70B.pdf (1.74MB)
│   ├── 📄 202402月更新-OpenAI发布重大更新,大模型使用成本将进一步降低.pdf (464.50KB)
│   ├── 📄 202402月更新-OpenAI宣布将上线“自定义GPT商店”,网易有道发布教育大模型子曰2.0版本.pdf (1.03MB)
│   ├── 📄 202402月更新-Vision Pro预售火爆,国内外大模型持续迭代.pdf (768.35KB)
│   ├── 📄 202402月更新-【AI金融新纪元】系列报告(一):金融垂类大模型试用体验.pdf (2.26MB)
│   ├── 📄 202402月更新-产业深度:大模型赋能座舱,智能座舱新战场.pdf (2.01MB)
│   ├── 📄 202402月更新-大模型专题报告:百模渐欲迷人眼,AI应用繁花开.pdf (4.65MB)
│   ├── 📄 202402月更新-大模型安全与伦理研究报告2024.pdf (37.50MB)
│   ├── 📄 202402月更新-大模型改变开发及交互环境,处于高速迭代创新周期.pdf (8.40MB)
│   ├── 📄 202402月更新-承压,基本面,大模型,长期主义.pdf (1.00MB)
│   └── 📄 202402月更新-电信发布大模型,AI边缘模组闪亮CES.pdf (1018.76KB)
├── 📁 大模型入门资料
│   ├── 📄 103:大模型应用开发极简入门:基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf (6.44MB)
│   ├── 📄 104:一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革_2023.pdf (119.76MB)
│   ├── 📄 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf (174.56MB)
│   └── 📄 大规模语言模型:从理论到实践.pdf (26.91MB)
├── 📁 大模型八股文面试
│   ├── 📄 1-大模型(LLMs)基础面.pdf (481.56KB)
│   ├── 📄 10-LLMs 训练经验帖.pdf (253.51KB)
│   ├── 📄 11-大模型(LLMs)langchain 面.pdf (630.97KB)
│   ├── 📄 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf (362.00KB)
│   ├── 📄 13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf (375.71KB)
│   ├── 📄 14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf (2.16MB)
│   ├── 📄 15-大模型 RAG 经验面.pdf (1.41MB)
│   ├── 📄 16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf (2.14MB)
│   ├── 📄 17-大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf (661.74KB)
│   ├── 📄 18-大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面.pdf (482.88KB)
│   ├── 📄 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.pdf (733.87KB)
│   ├── 📄 2-Layer normalization 篇.pdf (488.55KB)
│   ├── 📄 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf (704.02KB)
│   ├── 📄 21-RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面.pdf (616.73KB)
│   ├── 📄 22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf (2.64MB)
│   ├── 📄 23-大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf (1.32MB)
│   ├── 📄 24-大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf (1.06MB)
│   ├── 📄 25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf (951.70KB)
│   ├── 📄 26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面.pdf (1.52MB)
│   ├── 📄 27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf (184.62KB)
│   ├── 📄 28-提示学习(Prompting)篇.pdf (446.51KB)
│   ├── 📄 29-LoRA 系列篇.pdf (767.28KB)
│   ├── 📄 3-LLMs 激活函数篇.pdf (374.98KB)
│   ├── 📄 30-如何使用 PEFT库 中 LoRA?.pdf (695.69KB)
│   ├── 📄 31-大模型(LLMs)推理面.pdf (675.29KB)
│   ├── 📄 32-大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf (904.59KB)
│   ├── 📄 33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.pdf (379.90KB)
│   ├── 📄 34-基于lora的llama2二次预训练.pdf (2.26MB)
│   ├── 📄 35-大模型(LLMs)评测面.pdf (252.63KB)
│   ├── 📄 36-大模型(LLMs)强化学习面.pdf (277.61KB)
│   ├── 📄 37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.pdf (2.42MB)
│   ├── 📄 38-大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面.pdf (270.99KB)
│   ├── 📄 39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf (571.58KB)
│   ├── 📄 4-Attention 升级面.pdf (410.36KB)
│   ├── 📄 40-大模型(LLMs)训练集面.pdf (304.68KB)
│   ├── 📄 41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.pdf (731.09KB)
│   ├── 📄 42-大模型(LLMs)显存问题面.pdf (525.45KB)
│   ├── 📄 43-显存优化策略篇.pdf (264.76KB)
│   ├── 📄 5-transformers 操作篇.pdf (227.10KB)
│   ├── 📄 6-LLMs 损失函数篇.pdf (355.57KB)
│   ├── 📄 7-相似度函数篇.pdf (174.95KB)
│   ├── 📄 8-大模型(LLMs)进阶面.pdf (1018.61KB)
│   └── 📄 9-大模型(LLMs)微调面.pdf (2.89MB)
├── 📁 大模型实战落地案例
│   └── 📄 大模型落地应用案例集.pdf (6.57MB)
└── 📁 课程大纲├── 📄 NLP知识路线.pdf (6.97MB)├── 📄 人工智能学习路线.pdf (69.29MB)└── 📄 计算机视觉路线图.pdf (386.27KB)
关键字:如何自己搞个网络商城_网页布局的基础是几列布局_seo视频网页入口网站推广_郑州聚商网络科技有限公司

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com

责任编辑: