里流传着这样一句话，“一切业务数据化，一切数据业务化”。作为大数据从业者，你一定明白有数据是一回事，可要想让数据发挥价值、成为生产力是另一回事。手里得有两把刷子，才能成为大数据圈儿的“大拿”！如何实现智能路径检测，查询出符合条件的路径详情及符合路径的用户数？关于有序漏斗转化，如果想要更准确一些该怎么做？面对大量的订单记录，如果想按照地域、时间、来源等维度等进行实时分析，该怎么实现？对于海量评论数据，想要查询好评差评的比例，如果进行准实时分析想要秒级实现的话，如何来完成？ 不管是面试还是实际工作过程中，数据工程师要时时刻刻面对这些层出不穷的技术演进。随着数据的爆发式增长以及指标维度多元化，T+1

一、AI大语言模型进入爆发阶段2022年12月ChatGPT突然爆火，原因是其表现出来的智能化已经远远突破了我们的常规认知。虽然其呈现在使用者面前仅仅只是一个简单的对话问答形式，但是它的内容化水平非常强大，甚至在某些方面已经超过人类了，这是人工智能板块的重大突破。近半年来，整个行业都在致力于研发和应用大型模型。这涉及到算力的提升、大型模型算法的优化以及相关语料和数据的准备。行业对此非常关注，各个参与者都铆足干劲，特别是一些大型企业纷纷下水，担心被AI浪潮拍在沙滩上。在这张图中，我们可以看到一些主要的玩家，比如Meta（即Facebook）、OpenAI和谷歌，以及国内的华为、阿里巴巴和百度。尤

报告缘起：AI趋势明确，大模型为关键环节全球AI产业发展趋势明确，波动中前行。自1956年约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”的概念以来，全球人工智能产业逐渐进入学术研究和产业实操并进的阶段。尽管在算力性能、数据量、硬件成本等多重因素影响下，人工智能产业经历了“三起两落”的螺旋式发展，但全球人工智能发展的趋势仍然明确，通用人工智能（AGI）仍然是人工智能行业发展的主线。ChatGPT加速推进AI产业发展，需求爆发倒逼供给创新。ChatGPT在全球范围内快速传播，在短时间内完成了对企业和用户的市场教育，需求端的爆发驱动着供给端加速创新，加快推动全球AI产业发展进程。IDC预测，2026年全球AI市场

目录课前测4-奋勇争先程序设计程序分析  课前测4-奋勇争先【问题描述】在丁爸信奥培训班中，每一次的作业，大家都奋勇争先，想拿下第一名。现在已知某次测验的每位同学的解题数量和罚时，希望你能够告诉老师谁是第一名。注：首先依据解题数量从大到小排名，若解题数量相同，则比较罚时，罚时少的排名靠前。【输入形式】第一行是数据组数C，代表有C组测试实例。每一组数据第一行为一个N，代表下面有N个人的成绩。接下来N行，每一行依次给出名字Name，解题数量num和罚时time( 110【输出形式】每组测试数据输出一行，依次为第一名的名字、解题数量和罚时，中间用空格隔开。【样例输入】13B

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