移动端适配问题排查是确保网页或应用在不同移动设备（如手机、平板）上正常显示和交互的过程。它通过检测屏幕尺寸、分辨率、操作系统及浏览器差异，定位布局错乱、功能失效、加载缓慢等问题，与传统PC端适配相比更关注触摸交互、屏幕适配和性能优化。
常见排查方法包括：1.使用浏览器开发者工具（如Chrome DevTools）的设备模拟功能，模拟不同屏幕尺寸和设备类型；2.在真实设备上测试，覆盖主流机型（如iPhone、华为、小米）和系统版本（iOS、Android），重点检查响应式布局断点、图片缩放和触控元素尺寸。
优势在于提升用户体验和转化率，尤其对电商、新闻等依赖移动端流量的行业至关重要。但存在设备碎片化导致测试成本高的局限，未来随着折叠屏等新形态设备普及，动态适配技术和自动化测试工具将成为发展重点。
模型训练是指通过大量数据让AI模型学习规律、调整参数以具备特定能力的过程，类似人类通过学习掌握技能；推理则是训练好的模型利用学到的知识处理新数据、生成结果的过程，如同人运用所学解决问题。两者是AI开发的核心环节，训练是“学习阶段”，推理是“应用阶段”。 例如，ChatGPT在训练时会学习海量文本中的语言模式和知识，调整神经网络参数；用户提问时，模型通过推理快速生成回答。在图像识别领域，模型先训练
适合初学者的AI课程通常指专为零基础或入门级学习者设计的人工智能入门课程，内容涵盖AI基本概念、常用工具和简单应用。这类课程区别于进阶课程，更注重基础理论的通俗讲解和实践操作的简化，避免复杂数学推导，帮助学习者快速建立对AI的整体认知。 例如，Coursera上的“AI For Everyone”由Andrew Ng讲授，以非技术视角解析AI概念，适合各行业人士；国内平台如网易云课堂的“人工智能
人员变动时的策略延续性指在团队成员离职或岗位调整后，确保既定战略、流程和目标不受显著影响而持续推进的管理能力。其核心是通过系统化方法将隐性知识转化为显性资产，减少对个人经验的依赖，与传统依赖关键人员记忆的方式不同，它强调文档化、流程化和交接机制的建设。 企业实践中，常见做法包括建立详细的策略文档库，如将市场推广策略拆解为目标用户画像、渠道选择标准、预算分配模型等可复用模块；科技公司常采用“双轨制