ข้ามไปยังเนื้อหาบทเรียน
เมนู
เข้าสู่ระบบ — เร็ว ๆ นี้
สารบัญบทที่ 208/8

พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

สรุป: Data Structure และ Algorithm Thinking

ทบทวน list, map, queue, tree, graph, search, ranking และ complexity

เป้าหมาย: เลือกแบบจำลองข้อมูลและตั้ง acceptance metric · ใช้เวลาประมาณ 14 นาที

ข้อ 1

map ต้องมีอะไร

  1. สี
  2. key ที่กำหนด identity
ดูคำตอบและคำอธิบาย

key ที่กำหนด identity key ช่วยค้นและป้องกันการสร้าง record ซ้ำ

ข้อ 2

priority queue เสี่ยงอะไร

  1. starvation
  2. รูปภาพเบลอ
ดูคำตอบและคำอธิบาย

starvation งาน priority ต่ำอาจไม่ถูกทำหากไม่มี aging rule

ข้อ 3

tree เหมาะกับอะไร

  1. parent-child hierarchy
  2. ความสัมพันธ์ทุกชนิดเสมอ
ดูคำตอบและคำอธิบาย

parent-child hierarchy สิ่งที่มีหลาย parent อาจต้อง graph หรือ tagging

ข้อ 4

graph ช่วยเห็นอะไร

  1. dependency และ cycle
  2. font
ดูคำตอบและคำอธิบาย

dependency และ cycle node/edge แสดงเส้นทางและการวน

ข้อ 5

ranking ต้องเปิดอะไร

  1. criteria/weight/tie-break
  2. API key
ดูคำตอบและคำอธิบาย

criteria/weight/tie-break ลำดับมีผลและอาจซ่อน bias

ข้อ 6

complexity ถามอะไร

  1. งานโตอย่างไรเมื่อ input โต
  2. ชื่อ framework
ดูคำตอบและคำอธิบาย

งานโตอย่างไรเมื่อ input โต ช่วยคาด latency และ cost ก่อนระบบโต

บันทึกช่วยจำ
  • ใช้ข้อมูล synthetic ในแบบฝึก
  • ทดสอบ workload จริงก่อนตัดสิน production

สรุปบทเรียนนี้

  • model data
  • choose operations
  • measure scale and fairness