- publish/ai.elice.io_파이썬 데이터 분석 기초.md at main · cheoljoo/publish
- Contribute to cheoljoo/publish development by creating an account on GitHub.
Wiadomości
Poranna rutyna z 19.11.2024 (wtorek) : Reorganizacja CJ (tylko dla zainteresowanych akcjami krajowymi) / Rosnąca liczba osób w średnim i starszym wieku inwestujących w kryptowaluty (gwałtowny wzrost wśród osób powyżej 60 roku życia) / 30-latkowie sprzedają domy, a 50-latkowie je kupują (GUS) / Rekordowy napływ do amerykańskich ETF (warto rozważyć wzrost gotówki Warrena Buffetta) / Plotki o problemach z płynnością w Lotte
Praktyczna analiza danych w Pythonie w https://elice.io/ko
03. Transformacja typów danych na podstawie danych oglądalności Netflixa ~ 04. Podsumowanie złożonych danych na podstawie wykładów TED
TDD: Powinno wejść w nawyk, ale jest trudne…
- "나는 왜 10년이나 늦게 TDD를 시작했을까?" - 현직 시니어 개발자의 후회록
- 당신도 TDD를 시작하고 싶었지만, 막상 시작하지 못했던 이유
TDD (Test-Driven Development)Trzy zasady testów, w tym zasada "jeśli test przejdzie, zatrzymaj pisanie kodu produkcyjnego", mają następujące znaczenie.
Rozwój oparty na testach: W TDD najpierw piszemy przypadki testowe, a następnie minimalny kod produkcyjny, który je spełnia. Ta zasada ma na celu zapobieganie pisaniu zbędnego kodu.
Utrzymanie jakości kodu: Moment przejścia testu oznacza, że dana funkcjonalność spełnia wymagania. Zatem, nie pisząc więcej kodu produkcyjnego, zmniejszamy złożoność kodu i utrzymujemy jego jakość.
Możliwość refaktoryzacji: Po przejściu testu mamy możliwość ulepszenia istniejącego kodu poprzez refaktoryzację. W tym momencie sprawdzamy, czy testy nadal przechodzą, co zapewnia stabilność kodu.
Podsumowując, ta zasada zapobiega pisaniu zbędnego kodu i przyczynia się do poprawy jakości i stabilności kodu.
- Kod produkcyjny (Production Code): Kod implementujący funkcje rzeczywistej aplikacji. Jest to część bezpośrednio doświadczana przez użytkownika, zawierająca logikę biznesową i funkcje oprogramowania.
- Kod testowy (Test Code): Kod napisany w celu weryfikacji działania kodu produkcyjnego. Jest głównie używany do sprawdzania poprawnego działania konkretnych funkcji, a w TDD najpierw piszemy przypadki testowe, a następnie kod produkcyjny, który je spełnia.
Przyszłość AI: Trzy przewidywania
Oryginał
Przewidywanie 1: Pokolenie natywnych użytkowników AI będzie napędzać wdrażanie AI
Według danych, 68% pracowników biurowych uważa, że dzisiejsi absolwenci szkół wyższych mają lepszą znajomość technologii AI niż przeciętny pracownik firmy.
Znaczenie: Liderzy mogą wykorzystać młodych pracowników biegłych w AI jako mentorów, aby wspierać naukę wśród kolegów.
Przewidywanie 2: Pokolenie natywnych użytkowników AI może być narażone na ryzyko osłabienia więzi społecznych
81% użytkowników AI przyznało, że w ważnych projektach zwróciło się o pomoc do AI, a nie do przyjaciół czy współpracowników.
Znaczenie: Liderzy powinni wykorzystywać AI nie tylko jako narzędzie zwiększające efektywność, ale także jako katalizator przebudowy współpracy międzyludzkiej.
Przewidywanie 3: Kandydaci do pracy będą preferować firmy biegłe w AI
Trzy na czterech pracowników biurowych chce pracować w firmie, która oferuje i wykorzystuje narzędzia AI.
Znaczenie: Firmy, które powoli wdrażają AI lub brakuje im wsparcia, mogą mieć trudności z pozyskaniem i utrzymaniem utalentowanych pracowników.
- 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
Długi ogon AI
Oryginał : Klasyfikacja firm według warstw AI
- 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.
Komentarze0