无疑现在电商是个热门行业，门槛低又有前景。做电商的卖家千千万，但缺乏的更多是中高端人才。 我自己是做电商的，对于电商的行业前景，我个人还是很看好的。 说起电商运营，还是会有很多人会将认知停留在：上个架，SD，开个车。其实不然。这些不过是运营的入门基础，真正好的运营年薪50万起，甚至自己做老板也不在话下。 电商运营是一个与市场和平台共进的行业，对人才能力的要求也是每年都在变化。这样的行业，机会和淘汰都是同步的。 一、薪资分布： 薪资待遇这个部分，我们按阶段是这样划分的： 第一阶段，三流运营，收入预计4000-6000 第二阶段，二流运营，收入预计6000-15000 第三阶段，一流运营，收入预计15000-50000 个人多年经验来讲，一般一个二线城市运营的底薪普遍在4000-6000，其它看业绩。正常可以到8000-12000，优秀的可以到15000-25000之间。再优秀，老板一般就给股份了。一个熟手运营的工资收入约一万起吧。 二、发展路径 首先要说明的是，不同段位的电商运营对这三方面的要求是不一样的。按照我的理解，分阶段来说明一下。 1、阶段一，能负

lstm**内容概要**： 本文深入浅出地介绍了如何使用MATLAB结合LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测。文章首先解释了深度学习和LSTM的基本概念，接着详细阐述了在MATLAB环境中建立、训练和测试LSTM模型的步骤。最后，文章探讨了如何利用训练好的模型来预测未来的时间序列数据，如股票价格或天气变化等。 **适用人群**： 这篇文章适合对深度学习和时间序列预测感兴趣但没有深入技术背景的读者。无论是数据科学的学生、对技术感兴趣的企业家，还是任何想要了解现代数据预测技术的人，都能从中获得有价值的信息。 **使用场景及目标**： 使用场景包括但不限于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测等领域。目标是让读者了解如何利用MATLAB和LSTM模型来分析时间序列数据，从而做出更准确的预测。 **其他说明**： 文章采用通俗易懂的语言，旨在让即使是没有编程经验的人也能理解深度学习和LSTM的基本原理，并学会如何在MATLAB中应用这些技术。此外，文章还强调了MATLAB在处理复杂计算和数据分析时的便利性和强大功能，为读者提供了一个实用的工具来探索和利用时间序列预测的潜力。

PDF格式。信息系统管理工程师复习笔记，算机硬件基础知识、计算机基本组成、中央处理、存储器、 I/O 设备等主要部 件的性能和基本工作原理，以及计算机系统结构，计算机存储系统等。

每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。 学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。 以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。 1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言） 首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。 “Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

之前文章《老板说项目要上AUTOSAR，我慌得一批》讲过，在新世纪，汽车产业蓬勃发展，欧洲大陆的车企们，瞄准了这是一块大蛋糕，于是在2002年成立了一个联盟，搞了个叫AUTOSAR的标准，以期一统天下。次年，他们就开搞了，开始制作这个AUTOSAR的草图。话说，这是要定义一套标准，一个统一的架构，那这架构有什么内容呢？一位工程师，将其想法用草图表达了出来并解释说，这个架构大概分三层，然后看看在座的各位。会议上的其他人面面相觑，都想说，这么简陋，能统一江湖？这位工程师也不理会，不慌不忙，继续画下去：工程师解释说，关键在这个BSW，还可以分个三四层：ServiceLayer：这个是BSW的最高层，

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1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套

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今天我就用一篇文章带你掌握 GPT 的用法，本文无废话，全程干货，全部都是实操，纯小白也能看懂。 只要你能认真读完本文，我保证能让你对 GPT 的应用能力，超越 90% 的人！！！ 我们这里就直接围绕着最关键的部分，也就是：你拿到 GPT 之后的两大痛点开始讲起.... 1.为什么AI无法为你所用？ 很多同学拿到 GPT 后的第一个痛点就是：用的不好。 也就是说，你经常会感觉到 ChatGPT 回答的好空，没有太多参考价值.... 而第二个痛点则是：无处去用。 也就是说：有了 GPT 之后，发现自己好像并没有什么好问的，不知道可以用 GPT 来干嘛。 所以，在这两个痛点的影响下，当你折腾完账号，闲聊天的新鲜期过去之后，GPT 也就跟着躺平吃灰了，你的生活、工作依旧一成不变。 但是，我用 AI 的结果可能和你不太一样~ 可以说，我现在工作流的一切，基本上都被 AI 接管或者辅助了，它为我实现整体效率提升了三倍不止。 真真正正的变成了我的私人助理，渗透了我工作、学习、生活的方方面面.... 包括你现在正在看到的这篇文章，除了写作是老常本人完成外，其它的诸如排版，增补、润色、纠错等诸多环节，