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mb691327edb400f - 智能招聘新範式

人才戰爭下半場：AI重構精準招聘新範式 當生成式AI從炫技工具變為生產力標配，企業競爭已悄然進入“人機協同”的深水區。數據顯示，仍沿用傳統方式招聘的企業，正以每年15%的速度流失人才競爭力。招聘的終極戰場，早已從“找到更多人”升級為“精準識別對的人”。 現實中，大多數HR團隊仍陷在簡歷海嘯中，用人類寶貴的情感判斷力，去完成本應由AI處理的數據篩選。這種

數據 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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全棧技術開發者 - 什麼是「多模態協同決策」？它與多傳感器融合的關係是什麼？知識蒸餾和跨模態蒸餾有什麼關係？不同模態之間的信息衝突應如何解決？

在過去的十餘年中，智能交通與自動駕駛技術的發展被普遍視為人工智能落地應用最具代表性與最具挑戰性的領域之一。人們對自動駕駛的期待不僅僅是“解放雙手”，更是寄希望於其能夠顯著提升道路利用效率，並最後推動社會出行方式的根本變革。然而，當我們深入考察現有的自動駕駛方案時，一個不容迴避的現實逐漸顯現出來：單車智能正在觸碰其發展的瓶頸。 自動駕駛的決策過程高度依賴感知，而感知本質上是車

自動駕駛 , 人工智能 , 深度學習 , 車聯網 , 模態

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合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於微信小程序的民宿預定系統

1、研究背景 隨着互聯網技術的飛速發展以及移動設備的普及，人們的生活方式和消費習慣發生了深刻變化。在旅遊出行領域，微信小程序作為一種新興的應用形式，憑藉其便捷性、無需下載安裝的特點，迅速成為用户獲取服務的重要渠道。民宿作為一種個性化、多樣化的住宿選擇，受到越來越多遊客的青睞。它不僅提供了一種不同於傳統酒店的住宿體驗，更能讓遊客深入當地生活，感受獨特文化氛圍。民宿預訂過程中仍

微信小程序 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

u_13539 頭像

jowvid - Pytorch的to(device)用法-

PyTorch中，.to(device)是一個非常重要的方法，用於將張量、模型等對象移動到指定的設備（如CPU或GPU）。 import torch import torch.nn as nn # 檢查可用設備 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(

數據 , 顯式 , 後端開發 , 反向傳播 , harmonyos

u_13778063 頭像

u_13778063 - 阿里雲可觀測 2025 年 10 月產品動態

本月可觀測熱文回顧 文章一覽： 用户説“App 卡死了”，你卻查不到原因？可能是監控方式錯了 清理祖傳 AK 不怕炸鍋：基於 UModel 的雲監控 2.0 身份憑證觀測實踐 告別手動埋點！Android 無侵入式數據採集方案深度解析 從數據孤島到智能洞察：構建面向未來的 Operation intelligence 體系 從“天書”到源碼：H

性能監控 , 移動端 , 雲計算 , 可觀測 , 產品動態 , 阿里雲 , 雲服務

u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - AI加持下的數據流轉安全，打造高效可溯源的API風險防護體系

概要： （提示：在數字世界中，數據不再靜止，而是不斷流動；因此，安全防護的焦點，也應從“靜態防護”轉向“流轉安全”。） 當外賣訂單在幾秒內完成支付、銀行轉賬在瞬息之間到賬、短視頻平台精準推送你喜愛的內容時，數據正在通過成千上萬條API通道高速流轉。API作為數字世界的“數據動脈”，承載着企業業務邏輯、交易指令和用户隱私，是現代數字體系中最關鍵的連接層。 然而，數

數據 , API , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

u_15677700 頭像

EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生物流：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例

1.建設背景 國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基於國家數字經濟 戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨着物流行業安全標準要求的不斷 提升，其企業業務增長與戰略佈局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應 滯後、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙

數據 , 物聯網 , 自定義 , 數據可視化 , 人工智能

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架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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軟件求生 - 別再死記八種策略了！Redis 淘汰機制其實超簡單！

有時候，技術面試就像一場心理戰。你以為面試官在聊 Redis 緩存？其實他在考你對“內存管理”的理解。今天，我就帶你用一個小故事，輕鬆搞懂 Redis 的內存淘汰策略，讓你在面試中胸有成竹、侃侃而談！ 那場面試，讓我對“Redis 淘汰策略”徹底改觀 上個月，我去參加一家金融科技公司的社招面試。面試官是個看起來不苟言笑的大哥，問的第一個問題就挺硬核：

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

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墨舞青雲 - 人工智能 - Spark—15分鐘教程 - 個人文章

10分鐘上手Magika+Spark：超大規模文件類型智能檢測方案 你是否還在為大數據平台中PB級文件的類型識別而煩惱？傳統工具要麼準確率不足，要麼處理速度跟不上業務需求。本文將帶你實現Magika與Spark的無縫集成，藉助Magika的AI深度學習模型（99%+準確率、毫秒級響應）和Spark的分佈式計算能力，輕鬆應對億級文件類型檢測挑

spark , 加載 , aigc , bard , SQL

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xiongood - Vue 中 slot 的使用方法

Vue 中 slot 的使用方法 在 Vue 組件化開發中，slot（插槽）就像組件預留的 “靈活接口”，讓父組件能向子組件的指定位置插入自定義內容，既保留了子組件的結構複用，又賦予了內容定製的靈活性，避免了組件過於僵硬。無論是簡單的文本插入，還是複雜的組件嵌套，slot 都能輕鬆應對，是組件複用與定製的核心工具。 最基礎的是默認插槽，子組件中預留一個未命名的插槽，父組件在使用子

數據 , 自定義 , 插槽 , 後端開發 , JAVA

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mob64ca1417b0c6 - MIPI接口資料彙總（精）

在 IC 設計中，MIPI 接口技術成為高性能低功耗互聯的關鍵。本文深入解析 D-PHY、C-PHY、Si-IF 與 VESA DSC 等先進技術，並提供實用優化建議。 1、MIPI D-PHY 與 C-PHY：兼力互補 D-PHY：差分信號接口，廣泛用於高速攝像頭與顯示連接。 C-PHY：利用三線信令與嵌入時鐘，進一步減少管腳並提升數據率。 融合

DSC , 低功耗 , 封裝 , Css , 前端開發 , HTML

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wx6916e0c04eaf5 - 築牢國企集團管控基石：紅海雲以人力資源數據治理驅動一體化管理

在全面深化國資國企改革的背景下，現代化管理需求與日俱增，而大型國有企業集團在組織管控和戰略實施中卻普遍面臨兩個核心難題： 一是，管不住。 大型國企集團通常涉及多地區、多層級的分子公司，業務領域廣泛、組織架構複雜。然而，伴隨業務佈局的多元化，部分企業在HR管理上暴露出管理標準不一、集團總部管控乏力、政策執行落地困難等問題，直接導致資源的無效配置，給監管及企業內部管控帶來

雲平台 , 數據 , 雲計算 , 數據質量 , 人力資源管理

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powertoolsteam - 2025好用BI工具有哪些：以Wyn為核心的全場景選型指南

2025好用BI工具有哪些：以Wyn為核心的全場景選型指南 IDC數據顯示，2024年中國BI市場規模已突破192.3億元，2025年更以35%的年均增速持續擴張。AI賦能、國產化適配、嵌入式集成成為行業三大核心趨勢，各類BI工具加速分化競爭。在這樣的市場格局下，葡萄城自主研發的Wyn商業智能憑藉“零代碼+AI驅動+國產化全適配”的組合優勢，成為2025年BI選型的標杆性產品。本文將

商業智能 , 嵌入式 , Power , 代碼人生

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長腿大壯 - H2 數據庫索引優化與存儲過程相關關鍵字

H2 數據庫索引優化與存儲過程相關關鍵字 在 H2 數據庫的進階使用中，索引優化關鍵字是提升查詢性能的核心，存儲過程相關關鍵字則能封裝複雜業務邏輯，兩者結合能讓數據庫應對高併發、複雜計算等場景時更遊刃有餘。這些關鍵字看似抽象，實則實用性極強，掌握它們能讓數據庫操作從 “能用” 升級到 “好用”。 一、索引優化進階關鍵字 基礎的CREATE INDEX之外，H2 還提供了更靈活

oracle , 字段 , 存儲過程 , 數據庫 , H2

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阿里雲開發者 - 快手基於 Apache Flink 的實時數倉建設實踐

一、快手實時數倉的發展 作為短視頻領域的領頭羊，快手 APP 一直致力於視頻、直播技術的迭代，其背後對數據實時性、準確性的要求非常高，這對於數倉體系的構建也提出了新的挑戰。 下面是快手實時數倉發展到現在經歷的幾個階段： 在第一個階段，快手的實時數倉起始於春節、國慶、快手之夜等大型活動場景。在這些活動場景下，實時數據主要用於滿足活動大屏、運營看板、活動效果監控等實時需求。在這個階段

構建工具 , 數據 , 數據倉庫 , flink , apache

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的交通違法行為監控系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着城市交通複雜度提升，傳統人工管理交通違法的方式面臨效率低、數據孤島、處理滯後等問題。本文設計並實現了一套基於Vue.js的交通違法行為監控系統，採用前後端分離架構，前端集成Element UI實現高效交互，後端通過RESTful API提供數據支持。系統涵蓋違章記錄管理、審核流程跟蹤、數據統計、用户權限控制等核心功能，支持違章圖片上傳、多條件檢索、實時審核反饋等操

軟件研發 , 數據 , Vue , ui

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畢設大神 - 基於微信小程序的大學生就業管理系統設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

1. 選題背景及意義（400字） 隨着社會經濟的快速發展和高等教育的普及，大學生就業問題日益成為社會各界關注的熱點。傳統的就業管理模式往往存在效率低、信息不對稱、資源分配不均等問題，難以滿足現代就業市場的需求。在此背景下，基於信息化技術的就業管理系統逐漸受到重視。尤其是隨着微信小程序技術的普及，其輕量化、跨平台、高效便捷的特性，為大學生就業管理提供了新的解決方案。

微信小程序 , 數據可視化 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

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TDengine濤思數據 - 工業數據平台選型糾結？TDengine vs PI System：這 6 個維度幫你避開百萬成本坑

工業企業搞數字化轉型，最頭疼的莫過於 “數據基礎設施跟不上”—— 成千上萬的設備測點、實時涌來的時序數據、雲與 AI 的落地需求，選不對平台不僅白費錢，還會拖慢整個轉型節奏。今天我們就拿兩款主流工業數據平台——TDengine 與 AVEVA PI System 做深度對比，幫你理清選型思路，避開 “高價踩坑”“擴展受限” 的雷區。 先認識下兩款核心平台 關於 AVEVA PI System 作為

數據庫 , SQL

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u_14767244 - 為什麼實時更新場景下 Doris 查詢性能是 ClickHouse 的 34 倍

在當今數據驅動的商業環境中，企業越來越依賴數據分析來驅動決策。無論是用户行為分析、業務報表還是運營監控，企業都需要具備快速、高效的數據處理能力。企業在數據分析能力上的演進，往往始於 TP（事務處理）系統，隨着業務發展不斷探索 TP 系統的擴展方案，最終走向構建獨立的 AP（分析處理）系統。 企業實時分析典型演進過程 第一階段：使用 TP 系統支撐事務處理和數據分析 在企業信息

高併發 , 大數據 , 數據倉庫 , 實時分析 , apache

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轉角處的湯姆 - 前端代碼規範：讓你的代碼更易維護和協作

在前端開發中，隨着團隊的不斷擴大和項目的逐步複雜化，統一的代碼規範變得越來越重要。無論是小型團隊，還是跨國團隊，良好的代碼規範能夠提升開發效率、減少bug的產生，並確保代碼易於維護和擴展。今天，我們就來聊一聊前端代碼規範的制定與執行。 為什麼要有前端代碼規範？ 提高可讀性和一致性 規範化的代碼有助於保持代碼風格的一致性，無論是單人開發還

開發者 , 代碼風格 , 前端開發 , 代碼規範 , Javascript

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mob64ca12e51ecb - langchain_text_splitters 根據特殊符號分割

在處理文本分析和自然語言處理的過程中，文本分割是一個普遍的需求。在這一領域，我採用了langchain_text_splitters庫來實現根據特殊符號進行分割，解決了文本預處理中的關鍵問題。這篇博文將詳細描述我的探索過程和實現方案，包括初始技術痛點的分析、關鍵決策節點、系統架構設計、性能攻堅過程、故障覆盤以及擴展應用場景。 背景定位 文本處理中的初始技術痛點主要集中在如何有效地

System , aigc , 正則表達式 , 子節點

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技術員阿偉 - 《C++在LLM系統中的核心賦能與技術深耕》

從技術演進規律來看，LLM的能力邊界不僅由模型架構定義，更受限於底層系統的承載能力，而C++憑藉無額外運行時依賴、內存管理自主可控、編譯優化靈活高效等核心特性，恰好彌補了高層語言在性能與控制力上的短板，為LLM系統提供了從推理速度、內存佔用到穩定性的全方位保障，成為連接LLM複雜算法需求與硬件底層算力的核心橋樑，更是決定LLM能否從實驗室原型走向規模化商業應用的技術基石。

yyds乾貨盤點 , 數據 , 指令集 , c++ , 後端開發 , 開發者 , c