根据提供的文件内容，《2025 AI技术人才供需洞察报告》详细分析了2025年AI技术人才市场的供需状况，报告指出了AI技术岗位在学历和薪资方面的显著特征，并对细分职能的需求进行了具体分析。 报告揭示了AI技术岗位的高学历化倾向。在2024年2月至2025年1月期间，AI技术岗位对硕士和博士学历的需求占比分别为42.72%和4.27%，总占比接近47%，远远超过了整体职位的硕博学历需求4.47%。这一数据表明AI领域的岗位普遍需要高学历背景，反映了这一行业对于专业知识和学术背景的高度重视。 AI技术岗位呈现高薪化特征。在AI技术职位中，50万年薪以上的职位占比高达30.97%，而整体职位中该薪资水平的职位占比不足1成。这说明AI技术人才的市场价值极高，由于人才稀缺，其薪资水平远超其他行业。此外，报告还提到了企业对AI人才的重视程度，如DeepSeek提供百万年薪吸引AI英才。 报告进一步分析了AI技术岗位细分职能的需求情况。算法工程师的需求占比最高，达到近7成，并且连续两年位居首位。图像算法和机器视觉分别位列第二和第三位。而深度学习和机器学习的需求也有所增长，分别位居第四和第五位，显示了这两项技术在行业内的快速发展和应用的广泛性。 在学历要求方面，算法工程师和深度学习岗位对硕博学历的需求占比最高，均达到约50%，这反映出这些岗位对于高层次人才的依赖。这些岗位通常涉及到复杂的算法设计和数据处理，需要扎实的理论基础和创新能力，这也是为何招聘方偏好具有硕士或博士学历的求职者。 报告还强调了AI技术在信息安全方面的应用和重要性。通过企业信息安全峰会，我们了解到企业正面临信息安全的挑战，并通过建立信息安全体系和加强信息安全管理来应对这些挑战。这些内容体现了AI技术在现代企业运营中的核心作用。 报告从AI技术人才的学历要求、薪资水平和具体职能需求等多个维度，为AI技术人才市场提供了深入的洞察。报告强调了高学历和高技术能力在AI领域的重要性，并且指出了AI技术在各行各业中的广泛应用前景，为AI技术人才的培养和发展方向提供了重要的参考依据。

在游戏设计领域，回合制战略游戏的AI设计是一项复杂而重要的任务。这类游戏通常需要AI系统能够模拟真实的决策过程，使非玩家角色（NPCs）展现出智能行为，从而为玩家提供富有挑战性和趣味性的游戏体验。以下是关于回合制战略游戏AI设计的一些关键知识点： 1. **状态机**：AI的核心往往基于状态机模型，通过定义不同的游戏状态（如移动、攻击、防御等）和状态之间的转换规则，来控制NPC的行为模式。 2. **决策树**：在战略游戏中，AI可能利用决策树进行复杂的选择。决策树将各种可能的行动和结果以图形化方式表示，帮助AI根据当前游戏局势选择最优策略。 3. **路径规划**：AI需要找到从当前位置到目标位置的最短或最佳路径，Dijkstra算法或A*搜索算法是常用的路径规划方法。 4. **优先级队列**：AI可能会使用优先级队列管理待处理的任务，确保高优先级的动作优先执行，如优先攻击近处的敌人。 5. **威胁评估**：AI需要能够评估来自玩家和其他NPC的威胁，以决定何时防守、何时进攻，这通常涉及到对敌方单位的能力、距离等因素的分析。 6. **资源管理**：在战略游戏中，资源管理是关键。AI需要合理分配资源，如士兵、建筑、技术升级等，以实现长期的战略目标。 7. **学习算法**：现代游戏AI可能采用机器学习方法，如强化学习，通过不断试错来优化其行为策略，使其适应玩家的不同战术。 8. **模糊逻辑和概率**：在不确定或模糊的情况下，AI可能运用模糊逻辑或概率模型来做出决策，模拟人类在不完全信息下的判断。 9. **多智能体系统**：在多人或多NPC环境中，多智能体系统理论可以帮助协调各个AI的行为，避免冲突并实现团队协作。 10. **脚本语言**：游戏设计师通常会使用特定的游戏脚本语言来编写AI的行为逻辑，这些脚本语言提供了灵活且易于调试的环境。 11. **行为树**：行为树是另一种表达NPC行为的方式，它允许AI在多种行为之间平滑过渡，从而实现复杂的交互和决策。 12. **模拟和预测**：AI需要能模拟未来可能发生的事件，预测玩家的行动，以便做出相应的应对。 13. **适应性**：优秀的AI应具备一定的适应性，能随着游戏进程调整策略，适应玩家的变化。 14. **难度等级**：游戏通常会提供不同的AI难度设置，通过调整决策速度、资源限制等因素，改变AI的挑战性。 回合制战略游戏的AI设计涵盖了多个方面，包括但不限于状态机、决策树、路径规划、资源管理、学习算法等。这些技术共同作用，使得游戏中的NPC表现得更加智能，提升游戏的可玩性和沉浸感。

大模型安全关键词库与安全测试题库是当前人工智能领域中为了确保技术发展与应用安全而特别设计的工具，旨在通过关键词的过滤与安全问题的测试来预防和减少可能的风险和漏洞。大模型评估采集表则是在进行模型安全评估时所使用的数据收集表格，它帮助相关人员按照既定标准对大模型进行全面的评估。大模型备案信息采集表和备案表模板是用于大模型开发者在向监管机构进行备案时需要提交的信息与文件，确保了大模型开发的合规性。 网信办监督检查是国家网络信息办公室对互联网信息服务相关活动进行的监管活动，这包括但不限于人工智能领域的技术开发与应用。通过这样的监管，可以确保大模型的应用符合国家的法律法规，保障网络空间的安全和用户权益。 AI种类的多样性是目前人工智能发展的重要特征之一。从简单的机器学习算法到复杂的深度学习网络，再到强大的大模型，不同种类的AI在处理信息、学习能力以及应用场景上各有千秋。随着技术的进步，AI的种类还在持续扩展，例如生成对抗网络（GANs）、强化学习模型等。 法律法规是人工智能发展的框架和指南。无论是数据隐私保护、算法歧视、知识产权，还是人工智能伦理，都需要相应的法律法规来规范。目前，众多国家和国际组织都在积极制定和完善与人工智能相关的法律法规，以适应快速发展的技术现状，并对未来可能出现的问题做出预防。 在上述领域中，开发者和企业需要不断关注最新的监管动态和技术进展，以确保其产品和服务的安全合规，同时也能够在合法范围内实现技术的最大潜力。为此，各类大模型相关的安全措施和备案流程就变得尤为重要，它们是推动人工智能技术健康发展的重要保障。

内容概要：本文介绍了使用AI工具DeepSeek辅助完成文献综述的方法，涵盖从明确研究领域与关键词到整理参考文献的全过程。首先，通过生成核心和拓展关键词来精准定位文献；其次，设计文献综述框架，包括研究现状、主要争议、研究方法、理论基础及未来展望；再者，提炼研究现状与热点，突出学术突破点；接着，识别研究空白与不足，结合现有文献进行严谨分析；然后，整合文献内容，形成逻辑清晰的段落；最后，撰写总结与展望，提出前瞻性方向。每个步骤都给出了具体的DeepSeek提示词和操作建议，以提高文献综述的质量和效率。; 适合人群：正在撰写论文的科研人员、研究生以及需要进行文献综述的学者。; 使用场景及目标：①在各个阶段利用DeepSeek提供的提示词，辅助完成文献综述的撰写；②确保文献综述的全面性、逻辑性和前瞻性，提高学术价值。; 阅读建议：在使用DeepSeek提示词时，应结合自身研究主题的具体情况，对生成的内容进行适当调整和补充，确保文献综述符合学术规范并具有较高的学术水平。

内容概要：《deepseek科学研究类提示词模板25个.pdf》提供了25个科学研究类提示词模板，涵盖从研究问题构思、文献综述规划到科研成果可视化的全流程指导。每个模板针对具体的科研环节，详细列出了背景信息、需求描述、期望输出等内容。例如，在“研究问题构思与优化”模板中，帮助研究人员评估和优化研究问题，提供创新性和可行性的建议；在“文献综述规划与框架”模板中，设计全面的文献综述框架，确保综述的系统性和完整性；在“研究方法设计与评估”模板中，为研究人员提供适合其研究问题的方法设计，并进行优缺点比较分析。此外，还包括实验设计优化、数据分析方法选择、研究结果解释与讨论、研究论文摘要优化、基金申请书框架、科学海报设计、同行评议回应策略、研究伦理申请文件准备、学术演讲稿框架设计、研究合作提案框架、科研数据管理计划、研究进度报告模板、科研成果转化路径分析、研究团队建设与管理计划、跨学科研究框架设计、科研项目风险评估与管理、开放科学实践计划、科研影响力提升策略、科研项目评估框架、科研伦理问题分析框架、跨文化科研合作框架、科研成果可视化设计框架等多个方面的指导。 适合人群：从事科学研究的人员，包括但不限于高校教师、研究生、博士生以及企业研发人员等。 使用场景及目标：适用于科研工作的各个阶段，从最初的选题构思到最后的成果展示与推广。目标是提高科研工作的效率和质量，确保研究过程的严谨性和科学性，同时增强研究成果的影响力和社会价值。 其他说明：该PDF文档为科研工作者提供了一个系统化的工具箱，帮助他们更好地规划和执行科研项目，解决实际工作中遇到的问题。每个模板不仅提供了详细的指导，还强调了实践中的注意事项和可能面临的挑战，有助于研究人员在各个环节做出明智的选择。

中国风游戏彩绘Stable-diffusion，SD1.5模型，LORA文件

在中国象棋C++手把手教学中，我们将会深入探讨如何利用C++编程语言来实现一个功能完备的中国象棋游戏。这个过程不仅能够帮助你掌握C++的基本语法和面向对象编程概念，还能够让你理解游戏逻辑和人工智能（AI）的设计。下面我们将详细讲解涉及的知识点。 C++是编程的基础，它是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不仅支持过程化编程，也支持面向对象编程的语言。在创建中国象棋游戏时，你需要熟悉C++的类、对象、函数、指针等核心概念，以便构建游戏结构。 1. **类和对象**：中国象棋的棋子和棋盘都可以抽象为类。每个棋子类可以包含其位置、类型、状态等属性，并提供移动规则的函数。棋盘类则用来存储所有棋子的位置信息，实现落子、检查合法性等功能。 2. **面向对象编程**：C++的继承和多态特性在游戏设计中尤为重要。你可以创建一个棋子基类，然后为不同的棋子（如兵、炮、车、马、象、士、将）创建派生类，每个派生类都有自己的特殊行为。多态性使得你可以用统一的方式处理不同类型的棋子。 3. **数据结构**：为了高效地管理棋盘，可以使用二维数组或自定义的数据结构来表示棋盘。同时，链表或队列可以用于记录每步棋的记录，便于回溯或重播。 4. **函数**：编写一系列的函数来实现游戏的逻辑，比如判断棋局合法性、计算下一步可能的走法、判断胜负等。 5. **输入/输出**：使用C++的iostream库处理用户输入和游戏结果的输出，例如接收玩家的落子指令，显示当前棋盘状态。 6. **错误处理**：在编程过程中，合理的错误处理机制是必不可少的。例如，当玩家尝试在非法位置落子时，程序应能给出相应的提示。 7. **人工智能（AI）**：为了让电脑能够自动下棋，我们需要设计一个AI算法。初级的AI可以采用基于规则的方法，如深度优先搜索配合简单的评估函数；进阶的AI则可能涉及到蒙特卡洛树搜索（MCTS）或其他更复杂的算法。 8. **调试技巧**：在开发过程中，学会使用调试工具如gdb，理解和使用断点、单步执行、查看变量值等功能，对于找出并修复bug至关重要。 9. **版本控制**：使用Git进行版本控制，可以帮助你跟踪代码的修改历史，方便协作和回滚到特定版本。 通过实践这个项目，你不仅能够巩固C++编程技能，还能提升解决问题和逻辑思维的能力。阅读《代码的力量 C C 中国象棋程序入门与提高 蒋鹏等.pdf》和《中国象棋.ppt》这两份资料，将有助于你深入理解上述知识点，并逐步构建出自己的中国象棋游戏。

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内容概要：本文详细探讨了智能分析AI Agent在金融行业的应用及其带来的变革。首先，文章分析了金融行业经营分析领域的现状和痛点，指出管理团队和业务团队分别面临数据可视化产品无法提供深度见解、BI工具使用门槛高等问题。接着，文章介绍了智能分析AI Agent相较于传统解决方案的技术创新，如仓外语义、数据建模右移、基于虚拟层的数据编织等，强调其通过统一语义层、数据计算加速引擎、多源异构数据链接等功能显著提升了数据分析的效率和准确性。此外，文章还展示了智能分析AI Agent的具体应用场景，包括交互式指标问询、模糊语义处理、自动分析报告生成等，这些应用大幅提高了金融数据处理的速度和质量。最后，文章对未来智能分析AI Agent的发展进行了展望，认为其将在金融领域发挥更大的作用。 适合人群：金融行业的管理人员、业务分析师、数据科学家及相关从业人员。 使用场景及目标：①帮助管理团队快速获得深度数据见解，支持高效决策；②降低业务团队使用数据分析工具的门槛，提高工作效率；③通过智能化手段加速数据分析过程，提升数据处理的准确性和响应速度。 其他说明：智能分析AI Agent不仅解决了当前金融数据分析中的诸多痛点，还通过技术创新为企业提供了更加智能、高效的解决方案，推动了数据民主化进程，使得企业内的每个成员都能轻松获取并理解数据，从而做出更明智的决策。

LLaMA-Factory是一个专注于大型模型训练和微调的框架，它致力于在现有的深度学习模型基础上进行进一步的优化和个性化调整，以适应特定的应用场景和需求。该框架支持DeepSeek微调和千问微调，这表明其在特定任务上的适用性和灵活性。 在AI领域，模型微调（Fine-tuning）是一个重要的步骤，它指的是在模型预训练完成后，针对特定任务进行进一步的学习和优化。微调的目的是使模型在特定任务上能达到更好的性能，特别是在数据受限的情况下，微调可以显著提升模型的泛化能力。 DeepSeek微调可能是指针对某种深度学习模型进行的特定优化过程，而千问微调则可能暗示了该框架在处理大量问题和答案数据集时的适应性和效率。微调过程通常涉及调整模型的权重，使模型能够更好地理解数据中的细微差别和复杂模式。 由于文件名称列表中只提供了LLaMA-Factory-main，这意味着提供的文件可能包含了该框架的核心代码、文档、使用说明以及可能的配置文件。开发者在使用该框架时，需要关注其架构设计、支持的算法和操作接口，以便能够根据自己的需求进行定制化的微调。 LLaMA-Factory的出现对于AI研究者和工程师而言是一个福音，因为它简化了模型训练和微调的过程。对于希望将AI技术应用到实际问题中，但又缺乏丰富资源或专业知识的企业和个人来说，该框架提供了一个更加便捷的工具，帮助他们更高效地开发和部署解决方案。 此外，LLaMA-Factory框架的通用性和易用性可能使其在AI社区中得到广泛的应用，加速了从理论研究到实际应用的转化。通过标准化的微调流程和方法，研究者可以更快地对新数据和新问题进行探索，从而推动了整个领域的发展。 在实际应用中，LLaMA-Factory框架可能涉及了机器学习模型的设计、数据预处理、模型训练、评估和部署等多个环节。每个环节都需要精细的控制和优化，以保证模型的性能和效率。因此，开发者在使用该框架时，还需要对这些环节有一定的理解和掌控能力。 为了充分发挥LLaMA-Factory框架的潜力，研究者和工程师需要密切关注其更新和发展，以便及时掌握最新的模型微调技术。同时，对于该框架所依赖的技术和理论基础，如神经网络架构、反向传播算法、梯度下降优化策略等，也需要有深入的了解和实践经验。 随着AI技术的快速发展，对于如何有效地训练和微调大型模型的需求将会日益增加。LLaMA-Factory框架的出现，正是为了解决这一挑战，提供了一个高效、灵活和强大的工具，帮助从业者在AI的浪潮中乘风破浪。