107_业务数仓_数据可视化

zhchzh1000 2023-01-12 18:50:15

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博客探讨AI在报表生成中的实际能力边界，指出AI可完成数据可视化但无法替代BI人员对数据可信度、口径一致性及业务逻辑的理解。作者通过引入Text-to-SQL工具和转向数据资产治理，重新定义BI核心价值——让报表可被信任。内容涵盖RAG、Agent、LLM微调等关键技术路径，强调人机协同下BI角色的升级方向。

本文提供了2023年CDGA考试的模拟试题，涵盖数据治理、数据管理等多个方面，包括数据安全、数据治理成熟度、数据质量管理、数据架构等内容，旨在帮助考生理解和准备CDGA考试。试题解析详细，涉及知识点广泛，适合备考者参考和复习。

源码链接： https://pan.quark.cn/s/1d3bb0479742 2022年最新发布的全部CentOS 7镜像资源可通过百度网盘获取，涵盖7.0至7.7版本。

内容概要：本文档系统梳理了2026年算法岗位深度学习面试中的100个高频问题，涵盖深度学习基础、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer与大模型、优化器与训练技巧、模型压缩与部署六大核心模块。每个问题均配有详细解析，内容深入浅出，既包括基本概念如激活函数、反向传播、过拟合等，也涉及前沿技术如LoRA、MoE、RAG、FlashAttention等，全面覆盖从理论到实践的关键知识点。; 适合人群：准备从事算法研发岗位、具备一定深度学习基础的研发人员，尤其是工作1-3年、计划冲击大厂或AI相关岗位的工程师和应届研究生。; 使用场景及目标：①系统复习深度学习核心知识体系，查漏补缺；②针对性备战算法岗技术面试，掌握高频考点与答题逻辑；③深入理解主流模型（如Transformer、ResNet）的设计思想与工程实现细节；④了解大模型时代的关键技术（如RLHF、KV缓存、位置插值）及其应用。; 阅读建议：建议结合实际项目或代码实现进行对照学习，对关键机制（如自注意力、梯度裁剪、量化）尝试动手复现；优先掌握前五模块核心问题，第六模块可根据目标岗位侧重选择性深入。

源码直接下载地址： https://pan.quark.cn/s/1e1cabcadbca NVIDIA P104-100 显卡定制化驱动程序

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