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4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
41840发布于 2020-09-16 从AI原生看AI转型：企业和个人的必选项｜AI转型访谈录
《AI转型访谈录》是由腾讯研究院发起的一个开放研究项目，希望在人工智能加速推进产业和社会转型的背景下，发现和识别那些已经站在变革前沿的企业和个人，通过100个先锋实践访谈，记录他们推进AI转型的深度思考与实践经验 ，为更多组织提供可借鉴的AI转型路径参考。 曾为150多家世界500强客户提供过数字化转型咨询服务。什么是AI Native？人均产值1000万美金是AI原生企业的门槛？ 给企业推进AI转型的建议袁晓辉：没错，所以还是要回到人的本质问题上。如果最后让你给企业做AI原生转型提些建议，除了刚才提到的全员要有意识、提供充分的资源和工具、先尝试做起来，还有其他建议吗？ 现在我觉得企业如果想做AI原生转型，应该先关注个人和小团队层面。不要想着一下子让整个大组织实现AI转型，因为变化可能非常快。
93620编辑于 2025-04-25- 来自专栏大数据文摘
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
52120发布于 2018-12-26 - 来自专栏AI派
吴恩达发布《AI转型指南》：喊话CEO们，AI转型分五步
就在刚刚，他在自己的Medium专栏上po出了一份公开信，正式宣告了这份名为《人工智能转型指南（AI Transformation Playbook）》（下称《指南》）的发布。 因为这些小项目无法适用于整个公司层面的转型。 在人工智能时代，对于许多公司来说一个关键点将是组建一支能够帮助整个公司的中心化AI团队。 课程设置： 掌握人工智能的基本项目方向，包括基本技术，数据以及AI能做什么和不能做什么。 了解基本AI算法 。 基本了解AI项目的工作流程，AI团队中的角色和职责，以及AI团队的管理。 我在Landing.AI的团队致力于帮助合作伙伴进行AI转型，我将继续分享更多的最佳实践。 AI转型项目可能需要2-3年的时间，但你应该期望在12个月内就能看到初步成效。 通过投资AI转型，你将持续领先于你的竞争对手。
46530发布于 2018-12-27 - 来自专栏AI研习社
开发者 AI 转型指南
您还可以学习其他语言，如 C++/R/Java，但对我个人而言，Python 是 AI 和数据科学最合适的工具。想知道为什么吗？ Choosing the Best Tool for AI, ML & Data Science（https://medium.com/datadriveninvestor/python-vs-r-choosing-the-best-tool-for-ai-ml-data-science Via：https://towardsdatascience.com/how-to-get-started-as-a-developer-in-ai-9116a2326d5f
65210发布于 2019-08-20 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
个人认为注释还是要写，算是对代码的中文翻译，因为我们的英语水平，命名习惯各不相同。
36810编辑于 2022-06-28 让 AI 转型慢一点！从 BCG 报告看国内企业的 AI 转型误区
5月4日，BCG 发布了一份关于国外CEO与董事会针对AI转型的分歧报告，调研了 625 位全球企业领导者，其中包括351位CEO和 274位董事会成员。 报告里几个有意思的发现： 35% 的CEO 认为董事会高估了 AI 替代人的能力。 60% 的CEO 认为董事会对 AI 转型节奏过于急切。 少于 10% 的 CEO 和董事会成员认为 AI 战略应该由 Chief AI Officer 单独负责。 反思中国现象 国内企业已经认识到 AI 转型是一把手工程。 集团要看转型成果，分管领导要看试点进展，部门负责人要证明积极响应，数字化团队要拿出项目清单，项目经理要做出可展示的 demo。 企业做 AI 转型，最容易做的是场景征集，最难做的是场景识别。 真正值得做的 AI 场景，往往不在脑暴会上，也不在汇报表格里。
23700编辑于 2026-07-01- 来自专栏啄木鸟软件测试
团队转型：AI安全测试实战指南
这背后暴露出一个关键断层：传统软件测试团队正站在AI安全测试的‘能力悬崖’边缘——懂测试，不懂模型；懂AI，不擅验证；懂开发，难建防线。 这不是工具替代问题，而是团队认知、流程与能力的系统性转型。 本文基于啄木鸟软件测试团队为三家金融、医疗与智能驾驶客户落地的AI安全测试实践，拆解一条可复用、可度量、可进化的转型路径。 四、从合规驱动到价值驱动：让安全测试产生业务ROI 最可持续的转型，是让安全能力直接贡献于商业目标。 结语：转型不是更换工具，而是重写团队的‘认知操作系统’ AI安全测试的挑战，从来不在技术复杂度，而在组织惯性。当测试工程师开始追问‘这个softmax温度值为何设为0.7？’ ，当开发人员主动提交模型置信度分布图供测试分析，当CTO在OKR中为‘AI鲁棒性提升20%’单独设项——转型才真正发生。
43110编辑于 2026-03-31 Java企业AI转型零门槛落地：从技术认知到业务实践的全流程
JBoltAI作为面向Java生态的企业级AI应用开发框架，从团队能力建设、技术框架支撑、场景方案落地到持续服务保障，构建了全流程的AI转型支撑体系，让Java企业的AI转型真正实现低门槛、可落地、能复用 一、Java企业AI转型的核心痛点：技术与落地的双重壁垒Java企业的AI转型，并非简单的大模型接口调用，而是从技术架构到业务流程的系统性升级，这一过程中暴露的痛点，成为转型路上的主要阻碍。 从落地层面而言，Java开发者需从零学习提示词工程、向量数据库、AI Agent、流程编排等新知识，自主摸索的试错周期通常达4-6个月，团队转型成本居高不下；更关键的是，AI技术与企业实际业务场景脱节， 阶梯式能力建设，让Java团队快速掌握AI开发核心技能AI转型的核心是人的转型，针对Java开发者的AI知识缺口，需建立从基础到进阶的阶梯式能力培养体系，让技术团队快速完成从传统开发到AI应用开发的思维转变 配套的脚手架代码和系统化课程视频，能让开发者快速打通AI开发的关键流程，直接上手实操而非单纯的理论学习，有效减少4-6个月的研发试错成本。
30510编辑于 2026-03-19- 来自专栏云云众生s
拥抱AI的转型：从软件开发者转型为构建者
AI时代，开发者转型构建者！拥抱AI并非取代，而是赋能。聚焦系统设计、架构和用户体验，掌握基础，优先测试验证，有目的地利用AI。无代码/低代码平台助力非技术人员创新。 拥抱AI、API，构建Cloud Native应用，提升生产力，实现DevOps转型！ 在过去的二十年里，我几乎见证了 AI 演变的每一个阶段 —— 从遗传算法到神经网络、深度学习、预测性 AI 和生成式 AI。 然而，我从未相信 AI 会让所有工作岗位都变得过时，包括软件开发者的工作。 这个观点来自于一位向世界推出了 AI 驱动的服务和体验的人。 而在于 AI 使他们能够做得更多、更快，并产生更重大的影响。 AI：软件开发中的力量倍增器 就像一种新的编码语言一样，AI 正在被证明是开发者的一种强大的力量倍增器，但不是替代品。
32300编辑于 2025-03-16 - 来自专栏人工智能头条
AI生态赋能2018论坛来袭！转型AI看这里！
AI热潮来了，企业要转型，程序员要转型。 但是，人人都说转型难。 企业由于缺乏经验和产品落地的能力，即使招揽到了人才，也很难有所作为。 算法红利期，学术界的大牛都被各大巨头企业用诱人的薪资招致麾下。 但其实，AI产业的发展，不能仅仅依托高精人才。应用开发者、数据工程师、AI产品经理、后台运维人员等同样可以在AI大浪中发挥自己的价值。 进入2018，AI行业从最初的野蛮生长阶段迈入工程技术红利期，距离AI行业的真正爆发还有几年时间，企业成功转型尚有机会。但是，在行业大环境下，企业如何转型AI？程序员怎样转型AI，以弥补业务短板？ 为此，2018年1月16日，CSDN联合多家AI生态圈企业，在北京蔓兰酒店举办“AI生态赋能2018论坛暨CSDN AI新战略发布会”，届时AI领域知名企业、权威专家、技术精英齐聚，全方位多视角共话AI 为了进一步助力企业智能化升级，帮助IT工程师找到自己的进阶之路，CSDN还将重磅推出《AI行业应用路线图》和《AI技术人才成长路线图》，为企业和IT工程师提供切实可行的转型路径。
51041发布于 2018-06-05 这 7 类企业 AI 转型项目，根本不该用 AI
一、先讲清楚一件事：AI转型≠把系统换成模型在拆反模式之前，必须先把"边界"立起来。否则讨论"哪些不适合AI"会变成无穷无尽的争论。 下面这张图把企业AI转型立项前的"决策漏斗"画了出来，你可以直接拿去和业务方对齐：这张图的本质是告诉你：在企业AI转型里，"不立项"也是一种交付。把不该做的事挡在门外，比把模型训得更准更值钱。 必须先定的三件事在企业AI转型里，评估体系比模型本身更重要。 结语：在企业AI转型里，"敢说不"才是真本事写到这里，回到最开始那句话：AI不是越用越值钱，而是用错越烧越快。企业AI转型的真正难点，不在技术，不在算力，而在判断力。 也许是时候停下来，重新规划路径——比起继续烧钱，及时调头才是真正的"AI转型成功"。
53410编辑于 2026-05-23- 来自专栏FDE工程师-从AI技术实现到业务落地
FDE系列20：FDE 90天转型路线图——从零到年薪百万的路径
FDE系列20：FDE90天转型路线图——从零到年薪百万的路径本文是《FDE工程师-从AI技术实现到业务落地》系列文章第20篇（最终篇）"我看了前面19篇文章，知道了FDE是什么，但我该怎么开始？" 90天转型路线图总览展开代码语言：TXTAI代码解释┌─────────────────────────────────────────────────────┐│第1-30天：认知转型（打基础）││─ 4-6周能完成的）找"有明确业务价值"的，不是"技术炫酷"的找"愿意和你一起做"的客户，不是"只看结果"的第十周：实战项目启动按照五步法执行：第一步：理解问题（三问法+问题陈述确认书）第二步：设计方案（ （远程/外派）：公司年薪范围OpenAI16.2万-28万美元Anthropic15万-25万美元Palantir12万-20万美元Meta14万-22万美元独立FDE顾问：项目规模收费范围小型项目（4- 关注「AI拉呱」AI时代，信息差就是入场券。20篇FDE系列完结，但我们的探索才刚刚开始。关注我，持续获取AI时代最硬核的技术人成长指南。转发给身边还在迷茫的技术人，让他们看到这条路。我们，江湖再见。
13900编辑于 2026-08-16 - 来自专栏高速公路那点事儿
数字化转型 | 河北高速数字化转型升级中的AI应用介绍
再点击右上角的“···”，选择设为星标 研究大模型技术在交通综合感知及业务运营协同中的创新应用，在现阶段智慧业务系统基础上完成智能化水平提升，面向日常运营、应急处置、协同调度、决策分析、出行服务等场景，构建高速AI ，在长尾应用场景相比传统AI有更好效果。 ---END--- 大家都在看： 人工智能 | 基于高速公路场景，物理AI可以引导新产品突破？ 人工智能 | 《AI赋能下面向车路协同的智能道路》的学习，感知、定位与引导 数字化转型 | 智能感知设备+大模型数字底座+AI数智人=智慧高速AI数智人平台(大厂方案) 数字化转型 | 大屏可视化是高速公路信息化系统的重点吗 看看AI生成的... 从情报板到“AI指挥者”，交通智能体如何改变高速出行的服务形态？ 点击下方卡片，可以快速关注： 感谢关注、转发、在看、点赞！
38510编辑于 2026-03-02 诺基亚更换首席人力官，继续布局AI转型
后来诺基亚想通了，收购西门子，成立NSN公司，转型做了通信设备厂商，在全球范围内又遭遇华为和爱立信的“胖揍”，现在又砸了上百亿搞AI。 他们的实验室里的黑科技是一堆接一堆，可转型之路还是磕磕绊绊。 转型需要员工跳出舒适区学AI时代的新技能。可是没人愿意折腾，一个个摆烂摸鱼，拿着高薪混日子，把诺基亚的转型当成了“熬退休”或者等“拿包”的场所。 其实不止诺基亚，整个科技行业的转型，都绕不开一个核心命题：AI再牛，也是人创造的；技术再先进，也需要人来落地。这些年，多少科技巨头栽在了“重技术、轻人力”的坑里？ 前几年有个知名科技公司，砸了几十亿搞AI转型，HR脑子进水，上来就一刀切裁员，还放话说“不配合转型的都滚”，结果核心技术团队集体跳槽，转型直接崩盘，几十亿打了水漂。 更值得所有科技公司反思的是：AI时代的竞争，从来不是技术的竞争，而是人心的竞争；企业的转型，从来不是技术的升级，而是人的升级。
22010编辑于 2026-04-09某机构AI优先通信平台的技术转型
AIR、ARR与AI：透视某机构向AI优先互动平台的技术转型某机构最新季度财报显示，该公司已悄然将人工智能从未来愿景转变为其产品差异化、运营杠杆及增长的主要技术引擎。 这家最初作为统一通信即服务提供商的企业，正在演变为一个AI优先的客户互动平台，其AI接待员系统及相关产品已成为每场对话的前端入口。 技术架构：AI接待员系统的核心能力在此次财报电话会议中，某机构宣布了其AI接待员系统的扩展版本，新增功能将AI直接引入B2C互动的起点。 AI编排。 技术架构中包含三层AI介入机制：人工介入前：AI处理初始交互人工介入中：AI辅助人类代理人工介入后：AI从交互中学习并优化下一次响应对于受法律、监管和复杂性约束的场景，系统保留人工代理角色，形成完整的智能增强回路
17210编辑于 2026-05-21- 来自专栏AI科技大本营的专栏
传统程序员转型AI做错了吗？
▌机器学习是你必经之路 入门 AI，机器学习是必须要学习的，可以这么说：机器学习是人工智能的基石和精髓。只有学好了机器学习算法原理和思想，你才算真正的入门人工智能。 虽然目前 AI 领域发展火热，商汤科技 B 轮融资 4.1 亿美元。但是这场革命是机遇，真的适合你吗？实践证明，并不是所有人都适合转行 AI。 对于这一类 猿友 ，我觉得你转行也行，但是你一定要走应用化的 AI 道路。 如果你数学很好，但是编程薄弱。恭喜你，你具备了转行 AI 的先天优势。 对于这类 猿友，我觉得你可以转行 AI，但是你得努力把编程水平提上来。 如果你数学很牛，曾经与菲尔兹奖擦肩而过，曾经给 Apache 顶级项目贡献 N 万行核心代码。 恭喜你，AI 领域需要的就是你，你就是未来的 Hinton，吴恩达……
72140发布于 2018-09-28 AI Native 组织转型：岗位，不再以“人为单位”
以前问的是这个人行不行，现在问的是：这摊活儿里多少必须人干，多少AI能干，多少可以让更便宜的人配上AI干。 以前业务一涨就加人，天经地义；据公开报道和业内的普遍感受，现在一些公司是总编制冻结，AI提效指标写进OKR，”用AI替代外包”列进部门年度目标——想加人？先说明白这活儿为什么AI干不了。 2024年，他是全球把”AI替人”喊得最响的人：宣布AI客服一个月干掉相当于700个全职客服的工作量，随即停止招聘，甚至公开放话，AI已经能做所有人类做的工作。这些话让他当了一年AI时代的代言人。 AI生成内容，谁核查事实？AI写代码，谁管架构和安全？AI接待客户，谁处理情绪和危机？AI筛简历，谁对误伤负责？在旧组织里，这些责任是含在岗位里的，人干活人负责，天经地义到不用写下来。 按这个标准，企业的AI转型大致是三级台阶。第一级是替换：把AI当便宜员工，一比一换掉原岗位，组织其他部分不动，目标只有省钱。
25500编辑于 2026-07-13数字化转型中的知识管理新范式
但多数企业陷知识内耗：数据分散、员工日均切换8个系统；核心人员离职致年均损失$42,000；重复劳动耗30%资源，新员工3个月达产，传统工具成转型瓶颈。 企业亟需高效知识管理工具，新一代AI知识库系统精准匹配需求。AI驱动：重构知识管理价值开源AI知识库以AI为核心，构建“沉淀-检索-复用-迭代”闭环，通过四大核心价值破解痛点，赋能转型：1. 企业级落地路径：从试点到推广的全周期指南AI为企业提供低门槛分阶段实施路径，助力平稳完成知识管理转型：准备阶段（1-2周）：完成知识盘点、场景分析与团队组建；试点阶段（4-6周）：选取1-2个高频场景小范围验证优化 目前AI已广泛服务多行业，成为数字化转型“知识引擎”。未来趋势：知识驱动的下一站革命未来，企业知识管理将呈现实时协作标配、自动化水平提升、KaaS模式兴起及元宇宙三维交互等趋势。 这款开源架构的企业级AI知识库系统，凭借灵活性、安全性与智能化能力，成为企业知识管理转型优选。其可激活核心经验与业务智慧，助力企业顺畅高效推进数字化转型，以知识赋能转型，以智能决胜未来。
49310编辑于 2025-12-21- 来自专栏前沿技墅
云计算和 AI 时代下的运维转型
在阿里巴巴的PE转型过程中，有一部分运维转型去做效能工具研发，有一部分经验丰富的资深运维就转型成为技术产品和技术运营这样的运维专家角色。 可以参考阿里巴巴PE转型的经验，根据自己的优势特点提前做好方向规划。 云计算和AI带给我们的挑战 机遇与挑战并存，上面我们更多地讲了机遇，但是与此同时也要看到挑战，甚至是危机。 然后，再谈谈AI。这里说明一下，我们现在谈论AI，其实大部分情况下是在谈论AI的一种实现方式——机器学习算法。关于这一点，我在InfoQ做过分享（“AIOps为什么是运维发展的必然趋势？” “AI时代，我们离AIOps还有多远？”），如果感兴趣可以读一读。 AI和Ops的结合，更多还是场景驱动的。 所以，我的建议就是要去多了解，因为未来随着技术、数据和计算能力的提升，AI是一个必然的趋势。如果一点都不了解，那么极有可能会被卡在门槛外面，这就不是转型的问题了。
1.7K31发布于 2018-07-31
腾讯云开发者
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