单位

1. 计算机工程人工智能概论与验证学科 2. 需求分析和软件设计 3. 使用人工智能进行编码和结对编程 4. 代码审查、重构和技术债务 5. 调试和故障排除 6. 测试自动化和质量保证 7. 数据结构、算法和性能 8. 数据库、SQL 和数据建模 9. API、系统架构和云 10. 安全代码、威胁建模和漏洞分析 11. 文档、DevOps 和 CI/CD 自动化 12. 边界：安全、隐私、许可和道德

单位 7 / 12

数据结构、算法和性能

收益：

能够针对人工智能和复杂性 (Big-O) 分析问题选择适当的数据结构和算法
能够通过测量和分析逻辑在 AI 支持下检测和改善性能瓶颈
能够通过手动分析和实际测量来验证人工智能复杂性和性能声明

上一页下一页