- publish/ai.elice.io_파이썬 데이터 분석 기초.md at main · cheoljoo/publish
- Contribute to cheoljoo/publish development by creating an account on GitHub.
Hírek
2024-11-19 (k) Reggel rutin : CJ átszervezés (csak akkor érdekes, ha a hazai részvények érdeklik) / Növekszik a kriptovaluta használók száma az idősebb korosztályban. (60 év felett hirtelen megnőtt) / A 30-asok eladják a házukat, az 50-esek vesznek (Központi Statisztikai Hivatal) / Amerikai ETF-beáramlás minden idők legmagasabb (Érdemes figyelembe venni Warren Buffett készpénz-növekedését) / A Lotte-nak likviditási problémái vannak (pletyka)
Python gyakorlati adat elemzés tanfolyam a https://elice.io/ko címen
03 Adatformátumok átalakítása Netflix nézettségi adatokkal ~ 04 A bonyolult adatok feldolgozása TED előadásokon keresztül
TDD: Szokássá kellene válnia, de nehéz TT
- "나는 왜 10년이나 늦게 TDD를 시작했을까?" - 현직 시니어 개발자의 후회록
- 당신도 TDD를 시작하고 싶었지만, 막상 시작하지 못했던 이유
TDD (Tesztvezérelt fejlesztés)három alapelve közül a "Ha a teszt sikeres, akkor ne írjunk több termelési kódot" elvnek az alábbi jelentése van.
Tesztvezérelt fejlesztés: A TDD-ben először a teszteseteket írjuk meg, majd a minimális termelési kódot, amivel a tesztek sikeresek lesznek. Ez az elv arra ösztönzi a fejlesztőket, hogy ne írjanak felesleges kódot.
A kód minőségének fenntartása: Amikor a teszt sikeres, az azt jelenti, hogy az adott funkció megfelel a követelményeknek. Ezért a további termelési kód írása nélkül csökkenthető a kód komplexitása és fenntartható a kód minősége.
Refaktorálási lehetőség: A sikeres teszt után lehetőséget biztosít a meglévő kód refaktorálására és fejlesztésére. Eközben a teszttel ellenőrizhetjük, hogy a kód továbbra is stabil-e.
Összefoglalva, ez az elv megakadályozza a fejlesztőket a felesleges kód írásában, és hozzájárul a kód minőségének és stabilitásának növeléséhez.
- Termelési kód (Production Code): Az alkalmazás tényleges funkcióit megvalósító kód. Ez a felhasználó által közvetlenül tapasztalt rész, beleértve az üzleti logikát és a funkciókat.
- Tesztkód (Test Code): A termelési kód működésének ellenőrzésére írt kód. Főként annak ellenőrzésére szolgál, hogy egy adott funkció helyesen működik-e, és a TDD-ben a teszteseteket először írják meg, majd a termelési kódot, amivel a tesztek sikeresek lesznek.
A mesterséges intelligencia jövőbeli kilátásai: Három előrejelzés
Eredeti cikk
Előrejelzés 1: A mesterséges intelligencia natív generációja fogja vezetni a mesterséges intelligencia bevezetését
Az adatok szerint a jelenleg végzős egyetemi hallgatók jobban értenek a mesterséges intelligencia technológiához, mint a cégek átlagos alkalmazottai, ezt a 68%-a válaszolta az adminisztratív dolgozóknak.
Jelentés: A vezetők a mesterséges intelligenciában jártas fiatal alkalmazottakat mentor szerepben használhatják fel a kollegiális tanulás elősegítésére.
Előrejelzés 2: A mesterséges intelligencia natív generációja a társadalmi kapcsolatok gyengülésének kockázatával szembesül
A mesterséges intelligencia felhasználók 81%-a fontos projektekben a barátok vagy kollégák helyett a mesterséges intelligenciához fordult segítségért.
Jelentés: A vezetőknek a mesterséges intelligenciát nem csupán hatékonyságnövelő eszközként kell tekinteniük, hanem az emberi együttműködés átalakításának katalizátoraként.
Előrejelzés 3: Az álláskeresők a mesterséges intelligenciában jártas vállalatokat fogják előnyben részesíteni
Három adminisztratív dolgozó közül kettő szeretne olyan cégnél dolgozni, amely mesterséges intelligencia eszközöket biztosít és használ.
Jelentés: A mesterséges intelligencia alkalmazásában lassú vagy támogatást nélkülöző cégek nehézségekbe ütközhetnek a tehetséges munkaerő toborzásában és megtartásában.
- GN⁺: AI Hype가 식어가고 있다 | GeekNews
- 기업 임원진의 99%가 향후 AI 투자 계획이 있음. 그러나 생성형 AI 도입 이후 처음으로 글로벌 노동자들 사이에서 AI 도입률이 둔화되고 AI에 대한 열기가 식고 있음Slack의 노동력 지수(Workforce Index) 조사 (17,000명 이상의 사무직 근로자 대상)에 따르면, 직원들이 AI 사용을 숨기는 이유, AI 도구가 업무량을 증가시킬 수 있
Mesterséges intelligencia hosszú farok
Eredeti cikk : A cégeket a mesterséges intelligencia rétegei szerint osztályozták
- AI의 롱테일 | GeekNews
- 2022년 11월 ChatGPT 출시 이후, AI 스타트업은 투자자들의 집중적인 관심을 받았으며, 2024년 2분기 전체 벤처 자금의 49%가 AI 및 머신러닝 스타트업에 투자됨.OpenAI와 같은 모델 제공업체, Perplexity나 Jasper와 같은 AI 네이티브 회사들이 주목받고 있지만, 실제로 AI의 영향을 받는 "비AI" 회사들의 수가 더 많음.
Hozzászólások0