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python入门

Answer

Python 是一种高级编程语言，具有以下特点：

  1. 简单易学：语法简单，可读性强，是适合小白的编程语言。
  2. 功能强大：拥有丰富的库，可用于完成各种任务，如画画、计算、整理东西等。
  3. 应用广泛：能用于网站开发、游戏开发、数据分析、自动化任务等领域。

其起源如下： 1989 年，Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发 Python。1991 年，Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布。1994 年，Python 1.0 发布，这是第一个具有稳定 API 的版本。2000 年，Python 2.0 发布，引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。2008 年，Python 3.0 发布，是重要里程碑，不完全向后兼容，引入新语法特性和改进。2020 年 1 月 1 日，Python 2 正式停止支持，社区鼓励迁移到 Python 3。2020 年，Python 3.9 发布，引入字典合并和更新操作符等新特性。

如果您想入门 Python，需要了解以下内容：

  1. Python 简介：包括 Python 的发展历史、特点与优势、应用领域。
  2. 安装与环境配置：Python 安装教程、配置环境变量、安装和使用 IDE（如 PyCharm、VSCode）。
  3. Python 基本语法：变量与数据类型、运算符、控制结构（条件判断、循环）。
  4. Python 函数与模块：函数定义与调用、参数传递、Python 模块与包。
  5. Python 数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）。
  6. Python 面向对象编程：类与对象、封装、继承、多态、特殊方法（如__init__、str）。
  7. 常用 Python 模块：os 模块、sys 模块、datetime 模块、math 模块。
  8. 文件操作与异常处理：文件的打开、读写与关闭、异常捕捉与处理。

若希望继续精进，还需熟悉以下方面：

  1. 基本语法：了解变量命名、缩进等规则。
  2. 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。
  3. 控制流：掌握条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。
  4. 函数：学会定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。
  5. 模块和包：掌握导入模块，使用包来扩展程序功能。
  6. 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。
  7. 异常处理：理解异常，学会使用 try 和 except 语句处理错误。
  8. 文件操作：学会文件读写，处理文件与路径操作。
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References

办公：高效做 PPT

小白如何快速入门Python##目录1.Python简介-Python的发展历史-Python的特点与优势-Python的应用领域2.安装与环境配置-Python安装教程-配置环境变量-安装和使用IDE（如PyCharm,VSCode）3.Python基本语法-变量与数据类型-运算符-控制结构（条件判断、循环）4.Python函数与模块-函数定义与调用-参数传递-Python模块与包5.Python数据结构-列表（List）-元组（Tuple）-集合（Set）-字典（Dictionary）6.Python面向对象编程-类与对象-封装、继承、多态-特殊方法（如__init__、__str__）7.常用Python模块-os模块-sys模块-datetime模块-math模块8.文件操作与异常处理-文件的打开、读写与关闭-异常捕捉与处理9.实战项目-示例项目介绍-逐步实现项目功能-总结与优化大纲出来后，我们只需要针对每个主题进行内容补充就行，比如，我想让他简单介绍Python是什么，并限制好字数。按照这个流程，一个完整的PPT内容大概1小时就可以完成，换作以前，你至少花2到3天才能把内容建完。有了ChatGPT的加持，效率直接飞起。内容完成后，我们就可以用mindshow工具将markdown内容转换成PPT。在https://www.mindshow.fun/#/login?inviteCode=6487516注册账号登录后，我们直接把内容复制过来。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：Python基础基本语法：了解Python的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。数据类型：熟悉Python中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for和while）来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块：学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包：理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程（OOP）类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常：了解什么是异常，以及它们在Python中是如何工作的。异常处理：学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作：理解如何使用Python来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

什么是python

作者：[木木的个人说明书](https://gida8fb9mrg.feishu.cn/wiki/GNJkwL39niyI3xkSfYWccq2bn4g)[heading1]Python是什么：[content]Python是一种高级编程语言，有简单易学、功能强大、库丰富等特点。你可以把Python想象成一个工具箱，里面有很多工具（功能），可以帮助你完成各种任务，比如画画、计算、整理东西等。[heading1]为什么使用Python：[content]环境部署简单：下载两个软件，然后点点点就安装好了简单易学：python的语法特别简单，而且可读性很强，是最适合小白的编程语言应用广泛：可以做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。[heading1]起源[content]1989年：Guido van Rossum在荷兰的Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发Python。他希望创建一种易于学习、易于阅读且功能强大的编程语言。1991年：Python的第一个公开发行版Python 0.9.0发布，标志着Python的正式诞生。1994年：Python 1.0发布，这是Python语言的第一个具有稳定API的版本。2000年：Python 2.0发布，引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。2000年代初：Python社区开始迅速增长，Python的流行度也随之上升。2008年：Python 3.0发布，这是Python语言的一个重要里程碑，它不完全向后兼容，引入了新的语法特性和改进，以提高语言的可读性和性能。2020年1月1日：Python 2正式停止支持，社区鼓励所有用户迁移到Python 3。2020年：Python 3.9发布，引入了许多新特性，包括字典合并和更新操作符。

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python程序员 学习AI
对于 Python 程序员学习 AI，以下是一些建议和基础内容： AI 背景知识： 基础理论：理解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论：了解基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：熟悉常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：了解聚类、降维等算法。 强化学习：知晓其基本概念。 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还有相关的课程内容，如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第一节：Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。包括熟悉 Cursor 界面，安装和设置，指导下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能，编写第一个程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示，使用 Bohrium 进行远程编程，注册和登录，在线编写和运行代码等。课程时间为 45 分钟，教学内容涵盖 Python 简介、发展历史和特点、在数据分析和人工智能领域的优势、在人文学科的应用、在语言教学和研究中的实际案例，以及对 Cursor 编程环境和 Bohrium 在线编程平台的介绍。
2025-02-26
怎么学python，以适应AI时代趋势为导向
以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议： 1. 学习资源： 微信机器人教程，其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程，这是一系列四门短期课程，适合任何技术水平的人。 2. 基础知识： 掌握 Python 的安装和编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境，它是一个独立的 Python 运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用： 学会向 AI 提供线索，这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录，也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站：https://cursor.directory/，学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习，例如编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之，强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言，不断学习和实践，以适应时代的发展趋势。
2025-02-17
python
以下是关于 Python 安装相关 AI 编程助手的信息： 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，改变了很多人的工作方式，编程领域也不例外，AI 作为编程助手能提供实时建议和解决方案，提升工作效率。 配置 AI 插件前需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code 开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code 生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code 编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释）。 安装灵码 AI 编程助手： 同样在 AI 快速发展的背景下，其能为编程带来高效帮助。 配置前也需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。 安装 FaceFusion 时的 Python 环境配置： FaceFusion 是开源换脸工具，安装较繁琐。 其所需环境包括 Python（需是 3.10 版本，不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/，下载对应版本后点击安装，注意添加到系统环境变量中，也可使用命令行安装方式）、PIP、GIT、FFmpeg（安装后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行）、Microsoft Visual C++2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具（安装过程中确保选择桌面开发与 C++包）。
2025-02-13
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用： 1. 安装编程助手插件，如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手： 安装 Python 的运行环境，可参考 。 对于 FittenAI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成后左侧会出现插件图标，注册登录后即可开始使用。使用时，按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议；通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答；在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可自动生成代码；选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成代码转换；Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可，使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用，最好体系化地了解编程以及 AI 知识，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。
2025-01-25
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说，在面对未来的AI时代，需要学习编程的基础知识吗？系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 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（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）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）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 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：学习如何导入 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 包来扩展程序功能。 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：学习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实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 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），学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：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 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24
Python机器学习基础教程
很抱歉，目前知识库中没有关于“Python 机器学习基础教程”的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导方向。 首先，学习 Python 机器学习需要掌握 Python 编程语言的基础知识，包括数据类型、控制结构、函数等。 其次，了解常见的机器学习概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。 然后，学习使用相关的 Python 库，如 Scikitlearn，它提供了丰富的机器学习工具和函数。 您可以通过在线课程、书籍、官方文档等多种资源来深入学习 Python 机器学习。
2025-01-23
如何从入门到精通AI
以下是从入门到精通 AI 的学习路径： 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-02-27
我是一名AI工具使用小白，渴望快速掌握AI工具，在电子表格制作、ppt制作、公文写作、文案写作等方面提升应用能力，请问应该学习哪些入门课程。
以下是一些适合您入门学习的 AI 课程： 1. 工具入门篇（AI Tools）： 数据工具多维表格小白之旅：适合 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。通过表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 文章链接： 视频链接： 2. 工具入门篇（AI Code）： 编程工具Cursor 的小白试用反馈：适合 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 文章链接： 3. 工具入门篇（AI Music）： 音乐工具Suno 的小白探索笔记：适合 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。 文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 1. 关于 AI 视频制作的交流与答疑： 视频流表格制作：在知识库的 AI 视频专栏中有相关教程和模板。 Copy UI 社区：微推有专门研究 Copy UI 的社区，相关内容有趣但本次未展开讲。 SD 类图片作用：国内大厂很卷，一般需求吉梦等产品可完成，特殊精细要求才用 SD，不了解可在微推加 AI 会话中找。 图片视角转移：使用 P 模型，上传图片并告知镜头移动方向和相关内容。 PNG 与背景融合：Recraft 产品目前不太擅长 PNG 与背景的特别好的融合，可通过合并方式处理。 保证文字不崩：使用吉梦的 2.1 模型效果较好。 新手 AI 视频制作：纯小白参与项目时，项目组会做好部分准备工作，上手难度不高，专注出图和出视频，用好相关技术。 关于利用 AI 工具创作北京宣传片相关问题的探讨。 AI 工具使用思路：对于如何利用 AI 工具创作，建议直接上手尝试，通过试错和与 AI 交流获取反馈，遇到具体问题再向社区请教。 素材处理方法：若有故宫相关照片素材，可采用导入参考图生图、让实拍素材动起来等方式，还可通过抠图、融图等操作将素材与虚拟背景融合。 创作需先构思：创作时不能仅考虑如何连接已有素材，而应先构思剧本和想要表达的内容，再合理运用素材。 2. 入门工具推荐： Kimi 智能助手：Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios： 您还可以通过「飞书」这款工具，浏览其社区的精选课程、先进客户实践。下载飞书：
2025-02-26
dify平台入门
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：为用户提供直观界面，快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 部署选项：提供云服务和本地部署，满足不同需求。 优势：开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代，设计理念注重简单、克制和快速迭代，能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。 建议：个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-26
哪里可以下载《DeepSeek：从入门到精通》
《DeepSeek：从入门到精通》可以通过以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg
2025-02-24
《DeepSeek：从入门到精通》
《DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 此外，还有一些相关的报告和内容，如 2 月 10 日社区动态速览中提到的《2025DeepSeek 爆火详细报告：回顾 DeepSeek 的爆火过程》《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》《DeepSeekV3 技术报告》中文翻译版、华西证券的《计算机行业深度Deepseek：国产 AI 应用的“诺曼底时刻”》、中信建投的《DeepSeek R1 深度解析及算力影响几何》等。
2025-02-24
帮我推荐一本入门llm的书
以下是为您推荐的入门 LLM 的相关资源： 1. 《皇子：LLM 经典论文速读版，看完感觉自己通透了》：包含 31 篇 LLM 的经典论文速读版，涵盖大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等内容。阅读前可安装浏览器插件“沉浸式翻译”方便中文阅读，将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 可调整为 HTM 版本方便阅读。 2. 课程学习： 首先学习大语言模型（LLM）入门者的课程，这是了解 LLM 的基础。 进一步学习面向开发者的课程，帮助更好地应用 LLM 于实际项目中。 3. AI 大神 Karpathy 再发的 LLM 入门介绍视频：时长三个半小时，详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。即使没有技术背景也能看懂，将提供对 ChatGPT 等 LLM 完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助思考当前的能力、所处的位置以及未来的发展方向。
2025-02-23