随着鸿蒙系统正式版HarmonyOS的发布，我们迎来了一个全新的操作系统时代。HarmonyOS是华为公司推出的一款全场景智能操作系统，旨在实现各种设备的无缝协同和智能互联。它的诞生标志着华为在操作系统领域的重大突破，为用户提供更加便捷、高效和安全的使用体验。HarmonyOS的核心理念是"分布式"，它能够将不同类型的设备连接在一起，形成一个统一的分布式网络。无论是智能手机、平板电脑、智能手表，还是智能家居设备，都可以通过HarmonyOS实现互联互通。这种分布式架构使得我们能够在不同设备之间共享数据和功能，实现无缝切换和协同操作。为了帮助开发者更好地理解和使用HarmonyOS，以下是一个简

💂个人网站:【工具大全】【游戏大全】【神级源码资源网】🤟前端学习课程：👉【28个案例趣学前端】【400个JS面试题】💅寻找学习交流、摸鱼划水的小伙伴，请点击【摸鱼学习交流群】在AI时代，项目经理和架构师的角色变得越发关键，他们需要不断学习和适应新技术，以保持竞争力。本文将探讨AI时代下项目经理和架构师的成长之道，并为您提供一些实际的代码示例来帮助您更好地理解和应用AI技术。在本文的第一部分，我们将关注项目经理的成长之道，而在第二部分，我们将聚焦架构师的成长之道。第一部分：AI时代项目经理的成长之道1.1深入理解AI在AI时代，项目经理需要深入了解AI技术，以便更好地管理和领导团队。这包括了解常

 一、引言在当今的物联网时代，智能设备与互联网的连接已经成为日常生活中不可或缺的一部分。而在这股浪潮中，ESP8266作为一个低成本、高效率的Wi-Fi芯片模块，扮演着举足轻重的角色。本文将为你揭示ESP8266的魅力，并探讨其在物联网应用中的潜力和可能性。二、ESP8266的核心优势低功耗：ESP8266的最大优势之一就是它的低功耗设计。这意味着在电池供电的设备中，它能保证更长的续航时间。Wi-Fi连接：ESP8266内置了Wi-Fi模块，使得设备可以轻松连接到无线网络，实现数据的传输和通信。易于开发：ESP8266支持多种开发语言，包括Arduino、C/C++等，使得开发者可以更方便地对

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

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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。