文章目录一、ChatGPT简介二、ChatGPT在产品经理工作中的应用1.快速获取用户反馈2.智能分析竞品3.智能推荐产品4.分析市场趋势5.优化产品功能三、总结与展望《AI时代产品经理升级之道：ChatGPT让产品经理插上翅膀》亮点内容简介目录作者简介获取方式随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于产品开发和管理中。其中，ChatGPT作为一种自然语言处理技术，可以为产品经理提供更多的支持和帮助，让他们更加高效地完成工作。本文将围绕ChatGPT如何让产品经理插上翅膀这一主题，探讨ChatGPT在产品经理工作中的重要性及其应用。一、ChatGPT简介ChatGPT是
😎作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公粽号：程序员洲洲。🎈本文专栏：本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏，该专栏福利多多，只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动！欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转🤓同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。🌼同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利🖥随时欢迎您跟我沟通，一起交流，一起成长、进步！点此即可获得联系方式~本文目录
文章目录前言工作准备1.购买并开通TDSQL-CMySQLServerless数据库配置计费模式购买开启读写地址测试连接2.向数据库中写入名片卡所需要的数据配置数据库链接代码解析创建读取EXCEL函数代码解析创建表并写入excel数据代码解析3.准备名片卡模板4.读取数据库中的数据，生成名片卡代码解析执行代码目录结构打印结果查看数据是否写入生成名片卡菜单查看名片卡效果完整代码总结前言在当今科技快速发展的时代，数据处理和应用已经成为各行各业不可或缺的一部分。而在许多工作场景中，我们经常需要将Excel表格中的数据导入数据库，并以某种方式进行进一步处理和呈现。而随着云计算的普及，TDSQLServ
在快速发展的机器学习领域，有一个方面一直保持不变：繁琐和耗时的数据标注任务。无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。然而，由于一个创新性的工具AutoDistill，这种情况可能很快会发生改变。Github代码链接如下：https://github.com/autodistill/autodistill?source=post_page。AutoDistill是一个具有开创性的开源项目，旨在彻底改变监督学习的过程。该工具利用大型、较慢的基础模型来训练较小、更快的监督模型，使用户能够从未标记的图像直接转到在边缘运行的自定义模型上进行推断，无需人工干
文章目录一、数据时代的需求二、数据治理与开发三、案例分析四、黄金机遇《数据要素安全流通》《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》《数据保护：工作负载的可恢复性》《DataMesh权威指南》《分布式统一大数据虚拟文件系统Alluxio原理、技术与实践》《云原生数据中台：架构、方法论与实践》《腾讯大数据构建之道》《运维数据治理:构筑智能运维的基石》《智能数据分析：入门、实战与平台构建》《电商存储系统实战：架构设计与海量数据处理》摘要：新华社北京10月26日电《中国证券报》26日刊发文章《国家数据局揭牌数据要素产业进入加速发展期》。文章称，10月25日，国家数据局正式揭牌。业内人士认为，这
深度学习相较传统机器学习模型，对算力有更高的要求。尤其是随着深度学习的飞速发展，模型体量也不断增长。于是，前几年，我们看到了芯片行业的百家争鸣和性能指标的快速提升。正当大家觉得算力问题已经得到较大程度的缓解时，大语言模型（LLM,Largelanguagemodel）的兴起又带来了前所未有的挑战。当网络模型达到一定量级后（比如参数量达到10B级别），表现出In-contextlearning，Instructionfollowing和Step-by-stepreasoning等涌现能力（Emergentabilities）。这些能力是以往模型所不具备的，因此LLM引起了学术界与工业界的浓厚兴趣
事实上，以往，我们所经历的那个互联网玩家频出的年代，其实就是一个以互联网技术为主导的年代。在那样一个年代里，互联网技术几乎是解决一切痛点和难题的万能解药，几乎是破解一切行业痛点和难题的杀手锏。任何一个行业，只要是与互联网技术产生了联系，便开始焕发了生机与活力。这才是我们看到那么多的“互联网+”模式和平台之所以会不断涌现的根本原因所在。 当产业互联网时代来临，它的最大的特点就在于互联网技术不再是主导，互联网技术不再是万金油，取而代之的是，以大数据、云计算、AI和区块链为代表的一系列的数字技术的出现。如果我们将互联网技术看成是互联网时代的驱动力的话，那么，数字技术则是产业互联网时代的驱动力。
随着物联网（IoT）的飞速发展，我们正在迅速进入一个全新的时代——智能物联网（AIoT）时代。在这个时代，数以亿计的设备将通过人工智能（AI）和机器学习（ML）技术相互连接，生成、交换和利用海量数据。而在这个巨变中，边缘计算作为数据处理的重要一环，正发挥着越来越重要的作用，甚至被形象地称为智能物联网时代的“加油站”。什么是边缘计算？边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘，即设备或终端本身。通过在设备端进行数据处理和分析，边缘计算能够提高数据处理速度和效率，同时降低对云端网络的依赖。在智能物联网时代，这种技术对于处理大量数据以及实时决策至关重要。边缘计算的重要性提高数据处理效率：在智能物联网
作者 | BenTompson策划 | 言征出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）微软错失了移动时代的主导地位，一直是比尔盖茨多年来反思的痛，也是微软接连三任CEO对此表示遗憾的错误。近日来，纳德拉的一则坦承“放弃 WindowsPhone 是错误的选择”的消息，再次点燃了人们对于微软落败移动时代的好奇心。让我们重拾一下当年珍贵的资料，来盘点一下，究竟是什么原因让一手打造PC帝国的天才盖茨，让他自称“犯下了有史以来最大的错误”。 1、盖茨：反垄断让我们分心早在2019年，比尔盖茨就像在一次采访中，谈到了微软错过移动时代的原因，他告诉当时的美国著名记者安德鲁·罗斯·索金，反垄断诉讼
以ChatGPT为代表的基于LLM(大语言模型)的生成式人工智能应用正风靡全球，各行各业都在争先恐后将其集成到前端和后端的各种系统中，与此同时生成式人工智能面临的安全风险也正随着其热度上升而凸显。生成式人工智能自身正面临提示注入等多种攻击，很可能给企业带来数据泄露、内容安全、版权侵犯等新兴威胁。此外，由于生成式AI与生俱来的“黑匣子”特性，伴随“AI军备竞赛”快速成长的自主AI系统越来越难以监管，随时有可能失控并带来灾难性后果。白宫发布AI监管总统令2023年10月30日，美国总统拜登发布了《关于安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》，同时七国集团领导人发表了联合声明，支持202
