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从失业到AI大神，我只用了这几步
小说介绍
《从失业到AI大神，我只用了这几步》，是作者大大“爽感制造机”近日来异常火爆的一部高分佳作，故事里的主要描写对象是张阳张阳。小说精彩内容概述：有一次，张阳在学习如何使用Python实现一个简单的图像识别模型时，遇到了数据预处理的难题。他在群里发出求助信息后，一位热心的网友很快回复了他。这位网友不仅详细地解答了他的问题，还分享了自己在数据预处理方面的一些经验和技巧。在网友的帮助下，张阳终于成功地完成了图像识别模型的搭建，那一刻，他的心中充满...
第6章
AI算法的输入和输出。
张阳兴奋得一夜未眠，第二天一大早，他就迫不及待地投入到工作中。
他重新梳理了电商推荐系统的业务逻辑，将用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等数据进行分类和结构化处理，然后利用AI算法对这些数据进行深度分析。
在这个过程中，他发现AI在处理海量数据时，虽然能快速提取特征，但对于一些复杂的业务规则，理解还不够准确。
于是，他根据自己对电商业务的理解，手动编写了一些规则函数，将其融入到AI模型中。
经过几天几夜的努力，张阳终于完成了新的推荐系统的搭建。
他怀着忐忑的心情进行测试，结果让他惊喜万分。
新系统的推荐准确率大幅提升，用户在浏览商品时，推荐的商品与他们的实际需求高度匹配，点击率和购买转化率都有了显著提高。
这一突破让张阳信心大增，他意识到，AI与传统编程并非相互排斥，而是可以相互补充、协同发展。
初尝成功的喜悦后，张阳并没有满足于此。
他开始思考，如何将这种融合的思路应用到更多的项目中。
他发现，在代码优化领域，同样可以借鉴这种方法。
传统的代码优化往往依赖程序员的经验和手动调试，效率较低。
而AI虽然能够分析代码的性能瓶颈，但给出的优化建议有时并不完全符合实际业务需求。
张阳决定再次尝试。
他开发了一个小型的代码优化工具，先利用AI分析代码库中的代码，找出潜在的性能问题，如循环嵌套过深、资源未及时释放等。
然后，他根据自己总结的代码优化规则和经验，对AI给出的建议进行筛选和调整。
例如，对于一些频繁调用的函数，AI可能建议进行缓存优化，但张阳会根据实际业务场景判断，如果该函数的输入参数变化频繁，缓存反而会占用过多资源，此时他就会选择其他优化策略。
在开发这个工具的过程中，张阳也遇到了不少困难。
AI分析代码时，对于一些复杂的业务逻辑和自定义函数，理解不够准确，导致给出的优化建议出现偏差。
为了解决这个问题，张阳花费了大量时间研究AI的代码分析原理，对其进行了针对性的改进。
他还收集了大量
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