Prompt Engineering:提示詞- 通過(guò)設(shè)計(jì)輸入文本來(lái)引導(dǎo)模型輸出- 不修改模型參數(shù)- 適合快速迭代場(chǎng)景Supervised Fine-Tuning:模型精調(diào)- 使用標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)模型參數(shù)- 需要訓(xùn)練資源- 適合專業(yè)化場(chǎng)景Prompt典型案例:1. 添加"逐步思考"提升推理能力2. 角色設(shè)定"你是一位資深律師..."3. 輸出格式控制"用Markdown表格展示..."SFT典型案例:1. 醫(yī)療問(wèn)答數(shù)據(jù)微調(diào)2. 客服對(duì)話場(chǎng)景優(yōu)化3. 法律文書生成專項(xiàng)優(yōu)化Prompt優(yōu)勢(shì):? 零訓(xùn)練成本? 即時(shí)生效? 靈活可調(diào)? 保留通用性Prompt劣勢(shì):? 專業(yè)領(lǐng)域效果有限? 提示設(shè)計(jì)需要經(jīng)驗(yàn)? 輸出穩(wěn)定性較低SFT優(yōu)勢(shì):? 領(lǐng)域適應(yīng)性強(qiáng)? 輸出質(zhì)量穩(wěn)定? 可處理復(fù)雜任務(wù)? 減少提示長(zhǎng)度SFT劣勢(shì):? 需要標(biāo)注數(shù)據(jù)? 訓(xùn)練成本高? 迭代周期長(zhǎng)? 可能過(guò)擬合## 產(chǎn)品決策建議? MVP階段優(yōu)先Prompt? 核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景采用SFT? 混合方案：通用能力+專項(xiàng)優(yōu)化? 考慮：數(shù)據(jù)/算力/時(shí)效/效果的平衡 #?？图?lì)計(jì)劃#  #產(chǎn)品經(jīng)理#  #數(shù)據(jù)人的面試交流地#  #AI了，我在打一種很新的工#  #產(chǎn)品每日一題# #?？虯I配圖神器#

LVGL 的運(yùn)行核心機(jī)制其實(shí)就圍繞兩個(gè)關(guān)鍵詞展開：定時(shí)器輪詢（Timer Loop）+ 任務(wù)處理器（Task Handler）。你貼的這段代碼正是 LVGL 運(yùn)行機(jī)制的心臟，下面我會(huì)從宏觀和細(xì)節(jié)兩個(gè)層面幫你理解這套機(jī)制的運(yùn)行流程。?? 一句話總結(jié) LVGL 的運(yùn)行核心：LVGL 通過(guò)定時(shí)器輪詢機(jī)制（lv_timer_handler）周期性檢查并執(zhí)行任務(wù)（動(dòng)畫、事件、刷新等），由主循環(huán)中持續(xù)調(diào)用 lv_task_handler() 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)更新。?? 1. while(1) 主循環(huán)中的 lv_task_handler() while(1) { lv_task_handler(); ...

1、自我介紹2、rag 的檢索原理3、哪些大模型在圖像和表格方面比較好4、大模型怎么解析圖像和表格5、對(duì) mcp 的理解6、對(duì) prompt 的理解7、對(duì) workFlow 的理解8、項(xiàng)目展示#?？虯I配圖神器#

入職手手一周啦，剛?cè)肼毦皖I(lǐng)取了好多禮包，有公牛插排，羅技鼠標(biāo)，各種數(shù)據(jù)線（目前用不到的一堆亂七八糟的線），筆記本和筆，據(jù)實(shí)習(xí)同事說(shuō)每個(gè)月都可以免費(fèi)領(lǐng)取 ，有免費(fèi)的咖啡可以喝，今天喝的卡布奇諾（上班人的救命稻草），還提供免費(fèi)的雪糕，部門的mt和ld給準(zhǔn)備了好多零食！ 薪資待遇：看崗位和學(xué)歷 工作時(shí)間：看部門，我的部門是10-8，午休2小時(shí)，晚飯6-7，上班時(shí)間7h～，工作很輕松，不會(huì)加班，能學(xué)到不少東西 餐補(bǔ)：入職當(dāng)天就給180餐補(bǔ)打到卡里，工區(qū)的餐飲都能刷卡，最喜歡的就是逛七鮮便利店（不花錢的感覺(jué)尊嘟不太一樣～），還有巴黎貝甜（甜品??腦袋的福音）和喜茶！每天八點(diǎn)下班打卡30餐補(bǔ)自動(dòng)到賬，感覺(jué)...