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AI + python 自动投递秋招简历

回答

在 Github 上有一个用于自动投简历的程序，它利用招聘网站原生推荐流，匹配度相对较准。不过，有些人可能不想这样随意乱投简历。但借助其职业定位和推荐排序功能，能够在 3 天内看完 2000 个岗位。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

邬嘉文：AI求职助手

Github上有一个自动投简历的程序。它是利用招聘网站原生推荐流，算是比较准的。但自己不想这样乱投简历。根据上面的职业定位和推荐排序，可以3天内看完2000个岗位。

邬嘉文：AI求职助手

其他人在问

可以写出一个两数之和的Python实现代码吗

以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例： ```python def sum_two_numbers: return num1 + num2 示例用法 num1 = 5 num2 = 10 result = sum_two_numbers print ```

2024-10-18

coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息？

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有：插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

2024-10-16

ai.学python

如果您想通过 AI 学习 Python，以下是一些关键的知识和步骤：从零开始学习，最重要的是掌握最少必要知识，然后尽快开始并度过这个过程。现在有了 AI 能极大加速这一进程。您可以参考：，结合 ChatGPT，不懂的地方都可以提问。如果希望继续精进，最好体系化地了解编程和 AI，至少熟悉以下内容： 1. Python 基础：基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 2. 函数：定义和调用函数：学会定义自己的函数及调用现有函数。参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包：导入模块：学会导入 Python 标准库中的模块或第三方库。使用包：理解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）：类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。属性和方法：学会为类定义属性和方法，并通过对象调用。继承和多态：了解类之间的继承关系及多态的实现。 5. 异常处理：理解异常：了解异常是什么及在 Python 中的工作方式。异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能的错误。 6. 文件操作：文件读写：学会打开文件、读取文件内容和写入文件。文件与路径操作：理解如何用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。

2024-10-16

如何在线编译PYTHON代码

目前在线编译 Python 代码有多种方式，以下为您介绍几种常见的方法： 1. 在线 Python 编译器网站：例如 repl.it、PythonAnywhere 等，您可以在这些网站上直接编写和运行 Python 代码。 2. Jupyter Notebook：它支持多种编程语言，包括 Python，您可以通过在线平台（如 Google Colab）使用。希望这些信息对您有所帮助，如果您在使用过程中遇到问题，可以随时向我咨询。

2024-10-11

我要完成基于python交友网站数据撷取与分析这个毕设，如果我选择微博这个网站，你推荐我爬取哪些信息进行怎样的分析使用哪个算法

很抱歉，目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说，您可以考虑爬取用户的基本信息（如年龄、性别、地区等）、发布的内容（包括文字、图片、视频等）、关注与被关注关系等。分析方面，可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法（如 KMeans）、分类算法（如决策树、随机森林）、关联规则挖掘算法（如 Apriori）等。不过需要注意的是，爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。

2024-10-11

我是一名研究生，我想利用python实现机器学习，对碳排放进行预测，需要你帮我写出代码，我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件

在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时，您需要向我提供以下关键信息和问题： 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征，例如数据的类型（数值型、分类型等）、数据的字段（如时间、能源消耗、生产活动等）。 2. 您对预测模型的性能要求，比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向，或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况，这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤，例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况，例如内存、CPU 核心数等，以便选择适合的模型和训练策略。

2024-10-10

AI、python投秋招简历

很抱歉，目前知识库中没有关于“AI、python 投秋招简历”的相关内容。但一般来说，在制作 AI 和 Python 相关的秋招简历时，您可以重点突出以下几个方面： 1. 项目经验：详细描述您参与过的与 AI 和 Python 相关的项目，包括项目的背景、目标、您所承担的角色和任务，以及最终取得的成果。 2. 技术技能：列举您熟练掌握的 AI 技术和 Python 相关的库、框架，如 TensorFlow、PyTorch、Scikitlearn 等，并说明您对这些技术的掌握程度。 3. 教育背景：如果您有相关的专业背景，如计算机科学、数据科学等，要清晰地列出您的学历、专业和相关课程。 4. 实习经历：如果有与 AI 或 Python 相关的实习经历，要详细说明实习期间的工作内容和收获。 5. 个人成果：例如发表的相关论文、获得的相关奖项或证书等。简历的格式要简洁清晰，语言表达要准确流畅，突出重点，以提高您在秋招中的竞争力。

2024-09-30

除了生成式ai还有什么ai

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

2024-10-18

如何快速入门学习ai

以下是快速入门学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 可以这样做：在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。一些背景：关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个装满各种道具的百宝袋，被称为标准库，遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以通过 pip 一类的工具订购新道具，也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

2024-10-18