知了汇智主题讲座走进四川轻化工大学

2023-11-09 18:15

本文主要是介绍知了汇智主题讲座走进四川轻化工大学,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2011年,Netscape创始人马克·安德森一句“软件正在吞噬世界”掀起热浪,随着云计算、大数据、人工智能等技术的日趋成熟,我们发现吞噬当下世界的是数字化技术,而非软件。

数字化技术一方面改变着国家、企业、个人之间的竞争规则,另一方面也孕育出新的机遇。不断更新的技术,也为市场带来了庞大的互联网技术人才的需求。

图片

11月2日,知了汇智产教融合团队走进四川轻化工大学,为网络工程专业的21级学生,带去就业通道剖析及专业学习建议讲座。此次讲座,旨在帮助学生了解就业市场需求导向,培养大学生在知识和技能结构上与人才市场的需求相适应,为将来高质量就业打造坚实基础。

图片

数字经济成为全球增长新动能的时代背景下,人才是数字经济发展的核心驱动力,在深入推进产业数字化和数字产业化过程中,懂专业懂技术的数字化复合型人才成为企业全面数字化转型的第一资源和核心驱动力,因此,具备数字化知识结构和数字化动手能力的人才需求是市场趋势。

图片

提到“数字化+专业”复合型人才培养,新时代的数字化复合型人才,既需要牢固的技术知识,更重要的是通过产教融合和深度教研让学生理解技术的实用价值,并快速掌握技术在专业中的应用,从而达到学以致用的目的。

未来,知了汇智依旧将不断在高校开展主题讲座,以帮助学生储备专业技能,同时能够对自身有一套清晰的职业规划,以应对就业季到来之时的竞争压力,抢占就业先机。

这篇关于知了汇智主题讲座走进四川轻化工大学的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/377770

相关文章

讲座笔记1

1. 攻击者 2.链式 未知的apt 防御模型,访问关键资源,可信验证,不的转到替身,开展隐蔽防御, 1.触发点博弈,绕过问题 2.替身对抗 围绕这两个问题 马尔科夫链,形象化,15分钟处。 提高替身的诱骗效果 防御成功概率 = 两个问题处成功的概率之积 网络攻击研判,mdata 理论 多维关联认知模型 巨规模 ,关联性,演化性 模拟人脑结构 组成作用认知实现,模拟学习模型

AIGC6: 走进腾讯数字盛会

图中是一个程序员,去参加一个技术盛会。AI大潮下,五颜六色,各种不确定。 背景 AI对各行各业的冲击越来越大,身处职场的我也能清晰的感受到。 我所在的行业为全球客服外包行业。 业务模式为: 为国际跨境公司提供不同地区不同语言的客服外包解决方案,除了人力,还有软件系统。 软件系统主要是提供了客服跟客人的渠道沟通和工单管理,内部管理跟甲方的合同对接,绩效评估,BI数据透视。 客服跟客人

【Linux】萌新看过来!一篇文章带你走进Linux世界

🚀个人主页:奋斗的小羊 🚀所属专栏:Linux 很荣幸您能阅读我的文章,诚请评论指点,欢迎欢迎 ~ 目录 前言💥1、初识Linux💥1.1 什么是操作系统?💥1.2 各种操作系统对比💥1.3 现代Linux应用💥1.4 Linux常用版本 💥2、Linux 和 Windows 目录结构对比💥2.1 文件系统组织方式💥2.2

VitePress 自定义主题:打造专属文档网站

VitePress 是一个基于 Vite 和 Vue 3 的静态网站生成器,特别适用于撰写文档。它不仅提供了默认的主题,还允许开发者创建和使用自定义主题,以满足特定的设计和功能需求。本文将详细介绍如何创建、使用及分发 VitePress 自定义主题,并通过实例代码进行演示。 一、创建自定义主题 1. 主题文件结构 要启用自定义主题,你需要在项目根目录下的 .vitepress 文件夹中创建一

ExtJS之实现华丽的皮肤主题更换

extjs的默认皮肤很好看,但是我们还可以变换样式切换其他皮肤.   1.直接添加其他css文件换肤.好多皮肤上网就可以收到的   如皮肤文件:xtheme-olive.zip下载   把皮肤文件解压,把css文件(如xtheme-olive.css)拷贝到extjs的resources目录下css文件夹里面:      2. 解压皮肤文件,把里面的相应的 image文件夹下的目

Kafka【十二】消费者拉取主题分区的分配策略

【1】消费者组、leader和follower 消费者想要拉取主题分区的数据,首先必须要加入到一个组中。 但是一个组中有多个消费者的话,那么每一个消费者该如何消费呢,是不是像图中一样的消费策略呢?如果是的话,那假设消费者组中只有2个消费者或有4个消费者,和分区的数量不匹配,怎么办? 所以这里,我们需要学习Kafka中基本的消费者组中的消费者和分区之间的分配规则: 同一个消费者组的消费者都订

【python 走进NLP】两两求相似度,得到一条文本和其他文本最大的相似度

应用场景: 一个数据框里面文本,两两求相似度,得到一条文本和其他文本最大的相似度。 content source_id0 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少w 11 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少 22 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少 33 丰华股份军阀割据发生的故事大概多少

【Python 走进NLP】NLP词频统计和处理停用词,可视化

# coding=utf-8import requestsimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')from lxml import etreeimport timetime1=time.time()import bs4import nltkfrom bs4 import BeautifulSoupfrom

【java 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度

python 计算两篇文章的相似度算法simhash见: https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/85052915 对长文本 是比较合适的(超过500字以上) 下面贴上java 版本实现: pom.xml 加入依赖 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</a