怎么学python，以适应AI时代趋势为导向

在【xxxx】位置，做了【xxxx】动作，出现了【xxxx】错误，预期是【xxxx】比如：我在编辑卡密页面修改了积分后点击保存，浏览器控制台出现了错误"""xxxxxxx"""，我期望保存成功，且表格自动刷新。学会向AI提供线索非常重要，这直接影响我们能否快速修复问题。[heading3]二）切换目录命名--CD[content]大家在Cursor中可能会遇到切换到某个文件夹下执行命名的情况。我们可以使用Cursor的菜单Open in intergrated Terminal直接切换到对应目录：除此之外，更方便的肯定是cd命令啦。请允许我偷个懒，毕竟Kimi解释的更加全面，不了解该命令的小伙伴可以看下。[heading3]三）Python教程[content]过去，我们在微信机器人教程[0基础如何打造你的微信机器人？](https://zzi7a49xoa.feishu.cn/wiki/MhYswEpUHimJDZkLLXlcWORVnje)介绍过怎么在linux环境安装Python，以及什么是Python虚拟环境。Python的虚拟环境是一个独立的Python运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的python版本形成冲突。关于Python，这个教程无论是在安装方面，还是在编程基础方面，都对每个知识点进行了通俗易懂的讲解，非常适合没有基础的新手。强烈推荐大家在AI时代掌握一门编程语言，首选无疑是Python。[heading3]四）Cursor提示词大全[content]分享个Cursor提示词网站：https://cursor.directory/网站里有大量网友实践后上传的提示词，可供我们学习和参考。

[heading3]如果希望继续精进...对于AI，可以尝试了解以下内容，作为基础AI背景知识基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展：简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。强化学习：简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。激活函数：了解常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh。

DeepMind的专家写了一篇8万字的文章介绍自己如何使用AI。在过去一年中，作者每周至少花费几个小时与LLMs交流，并对其能够解决的日益复杂任务印象深刻。作者列举了多种使用LLMs的例子，包括构建完整的应用程序、学习使用各种框架、优化代码以提高性能、简化大型代码库、编写研究论文的初步实验代码、自动化单调的任务和一次性脚本、作为API参考和搜索引擎使用，以及解决已经解决的问题以及修复错误。[heading2][吴恩达：适合初学者的](https://x.com/AndrewYNg/status/18212[content]吴恩达新课教你用AI学习专注于AI领域的Python编程课程，搞AI还是需要学一下Python的。AI Python初学者课程是一系列四门短期课程，可教任何人编程，无论当前的技术水平如何。生成式人工智能正在改变编码。本课程以与该领域未来发展方向一致的方式教授编码，而不是以过去的方式：(1)人工智能作为编码伴侣。经验丰富的程序员正在使用人工智能来帮助编写代码片段、调试代码等。我们采用这种方法并描述使用聊天机器人进行编码的最佳实践。在整个课程中，您将可以访问人工智能聊天机器人，它将成为您自己的编码伴侣，可以在您编码的每一步为您提供帮助。(2)通过构建AI应用程序进行学习。您将编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。这种实践方法可以帮助您了解如何编写调用强大AI模型的代码，这将使您在工作和个人项目中更有效率。