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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI重構招聘邏輯：HR的下一個十年，拼的是決策力

AI重構招聘邏輯：HR的下一個十年，拼的是決策力 當AI開始深度參與人才評估、甚至躋身招聘決策鏈，人力資源領域的遊戲規則已悄然改寫。一份全球調研顯示，超75%的企業領導者不再將AI視為單純工具，而是能並肩作戰的“同事”——它能預判離職風險、篩選適配候選人、生成面試紀要，將HR從重複勞動中解放。但真正的差距不在於是否使用AI，而在於能否用AI把“選人”從憑感覺的冒險，變成可量

鏈路 , ATS , 一對一 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca14089531 - “恩尼格瑪” 密碼機是怎樣加密的？

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循環結構 , 後端開發 , 映射關係 , ci , harmonyos

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u_16213687 頭像

mob64ca141139a2 - Java 運行時數據區域 -

Java 運行時數據區域（一）：名詞概念 1.線程私有的區域（Thread-Private） 1.1 程序計數器（Program Counter Register） 1.2 Java 虛擬機棧（Java Virtual Machine Stack） 1.3 本地方法棧（Native Method S

運行時 , 運行時數據區域 , runtime , jvm , JAVA , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213621 頭像

mob64ca14017c37 - 在Ignite上運行微服務：第三部分

極簡接入流程（3 步直連 Gemini 3） 步驟 1：獲取 API Key 登錄後，系統自動發放免費體驗額度，無需額外申請； 進入後台「令牌管理」頁面，創建專屬 API Key（sk- 開頭），複製並妥善保管，避免泄露。 步驟 2：接口配置與項目遷移 若為新項目：直接採用 OpenAI

生產環境 , API , 人工智能 , 模態 , 前端開發 , Javascript

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u_14844 頭像

definitely - Java：009接口與抽象方法

1.抽象類 1.1 在面向對象的概念中，所有的對象都是通過類來描繪的，但是反過來，並不是所有的類都是用來描繪對象的，如果一個類中沒有包含足夠的信息來描繪一個具體的對象，這樣的類就是抽象類。 在打印圖形例子中, 我們發現, 父類 Shape 中的 draw 方法好像並沒有什麼實際工作, 主要的繪製圖形都是由 Shape 的

抽象類 , 開發語言 , 後端開發 , Android , 抽象方法 , JAVA , Python

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u_16099209 頭像

雲端夢想家 - Stable Diffusion攻略集

想要創建令人驚豔的穩定擴散視頻嗎？stable-diffusion-videos項目讓您能夠探索潛在空間並在不同文本提示之間進行平滑變形。今天我們將重點探討插值步數優化的終極指南，幫助您在視頻質量與生成效率之間找到最佳平衡點。🎬 什麼是插值步數及其重要性 在stable-diffusion-videos項目中，num_interpolati

過渡效果 , 插值 , 前端開發 , ide , Javascript

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - JDBC四種_jdbc有幾種

引言 在 Java 項目中使用 MySQL 數據庫時，常見的做法是通過 Maven 依賴管理工具引入 MySQL Connector/J 驅動程序。傳統的配置方式如下： xml複製代碼dependency groupIdmysql/groupId artifactIdmysql-connector-java/arti

MySQL , 後端開發 , Android , JAVA , harmonyos

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u_16213704 頭像

mob64ca14154457 - 模電_熱敏PTC電阻

在電子電路保護領域，設計師們長期面臨一個核心矛盾：如何在有限的成本與空間內，提供可靠、全面且免維護的過壓過流保護？傳統的分立保護方案往往顧此失彼，直到複合型PTC熱敏電阻的出現，通過巧妙的“協同保護”設計哲學，為這一難題提供了極具性價比的優雅解決方案。 一、傳統保護方案的困境與成本悖論 在深入複合型PTC之前，有必要回顧傳統

超級電容 , 儲能 , 壓敏電阻 , 複合熱敏電阻 , 後端開發 , 熱敏電阻 , Python

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u_16099280 頭像

編程小達人之心 - 運用Python——勞拉下棋_四連環遊戲_重力四子棋遊戲（代碼與遊戲判定）

項目實踐：重力四子棋遊戲 在此基礎之上做出了修改 class GravityConnectFour: #創建類 def __init__(self): # 創建6行7列的空棋盤，用 '.' 表示還沒有落子的棋格 self.rows = 6 self.cols = 7

遊戲 , 連線 , 重置 , 開發語言 , 後端開發 , harmonyos , Python

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u_16213577 頭像

信息小飛俠 - 6000字 | 深入理解 Ribbon 的架構原理

深入理解Ribbon的架構原理 在微服務架構中，服務間通信是一個核心問題。當一個服務需要調用另一個服務時，通常會有多個服務實例可供選擇。這時，負載均衡就變得至關重要。Ribbon作為Netflix開源的客户端負載均衡器，在Spring Cloud生態中扮演着重要角色。本文將深入剖析Ribbon的架構設計和工作原理，幫助開發者更好地理解和應用這一組件

ribbon , 負載均衡 , 架構 , 後端開發 , server , spring cloud , Python

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mob64ca1411e411 - P2865 [USACO06NOV]Roadblocks G/【模板】次短路_

題意 這題給你一個無向圖,讓你求出次短路(比最短路長,比其他路短). 思維 這裏要注意到題目是人類出的,也是給人類做的,更何況這只是一道藍題,所以極大概率不是讓你發明新算法.因此這裏最有可能是最短路的變形題.我們發現次短路與最短路是有關係的,因為構成一個次短路只有兩種可能: 1.固定一條邊,求出起點和終點分別到端點的最短路徑,這種

算法 , c++ , Css , 最短路 , 前端開發 , HTML , 題解 , 圖論

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u_16099211 頭像

笑傲江湖求敗 - gem5學習方法彙總，How to start gem5?

與大多數現代 CPU 一樣，ARM CPU 支持 DVFS（動態電壓頻率調整）。可以在 gem5 中對此進行建模，並監控由此產生的功耗使用情況。DVFS 建模是通過使用時鐘對象的兩個組件來實現的：電壓域和時鐘域。本章節詳細介紹了這些不同的組件，並展示了將它們添加到現有模擬中的不同方法。 電壓域 電壓域規定了 CPU 可以使用的

命令行 , 子類 , gpu , 後端開發 , arch , JAVA , gem5

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level - mysql數據庫數據刪除怎麼恢復-mysql教程

文章目錄 一、使用備份恢復 二、使用二進制日誌（Binary Log） 三、使用InnoDB表空間恢復 四、使用第三方工具 預防措施 數據誤刪是一個嚴重的數據庫管理問題，但通過合理的備份策略和使用適當的恢復工具，可以有效地減少數據丟失的風險。 幾種常見的數據恢復方法：包括使用備份、二進制

數據 , MySQL , 二進制日誌 , 數據庫 , 後端開發 , harmonyos

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u_15690955 頭像

出手吧Glen - 一句話，AI自動生成視頻，炸穿！

前陣子阿里通義萬相Wan2.2 但相信大部分人看到需要 “30-50G 顯存”、“4090 起” 等配置要求，瞬間被澆滅了熱情。 沒關係，大家即將被Wan2GP狠狠拯救了！這款神仙工具直接把門檻踩碎在地：原本要 30-50G 顯存才能跑的頂級模型，現在 6G 顯卡就能流暢運行，老電腦也能原地復活，這波操作真的殺瘋了！ 先吹爆 W

機器學習 , AI 視頻 , 人工智能 , Image , 自媒體

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第四周：卷積網絡應用 課後習題和代碼實踐

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課第四周的課後習題和代碼實踐部分。 1. 理論習題 【中英】【吳恩達課後測驗】Course 4 -卷積神經網絡

AI

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 大模型數字化監測系統：用智能技術重構監測新範式

傳統數字化監測多是“數據採集 + 簡單統計”，只能被動呈現數據結果，難以及時捕捉隱藏風險、預判趨勢變化。AI 大模型數字化監測系統的核心突破，是讓監測從“看數據”升級為“懂數據、判趨勢、提方案”，靠大模型的語義理解與推理能力，打通“數據採集-智能分析-決策輸出-閉環優化”全鏈路，成為業務管控的“智能大腦”。其技術邏輯不復雜，本質是用大模型賦能監測，實現數據價值的深度挖掘。 系統技術根

數據 , 上傳 , 數據採集 , NLP , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI視覺分析安全管理系統：用技術築牢主動防線

傳統安全管理多依賴“人工巡檢+事後追溯”，不僅效率低下，還常因疲勞、環境干擾留下安全盲區。AI視覺分析安全管理系統的核心價值，是通過技術手段將安防從“被動應對”升級為“主動預判”，靠一套“感知-分析-決策-聯動”的智能鏈路，守住安全第一道關口。其技術內核並不晦澀，本質是讓系統像“智慧哨兵”一樣，看得清、讀得懂、反應快。 系統的技術底座的是“四層架構協同”，每一層都承擔着關鍵職責。最前

數據 , 上傳 , NLP , 人工智能 , 安全管理

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u_17084152 頭像

OnePieceLwc - 歷史十大帝王拉到一個羣聊會發生什麼事？朱元璋直接開噴

大家好，我是LucianaiB。 歷史十大帝王拉到一個羣聊會發生什麼事？朱元璋直接開噴 本項目已開源：https://github.com/OnePieceLwc/OpenAgents-GLM 引言：從短劇靈感到AI實驗 最近沉迷於在某果看爽文短劇，入局就是《我的視頻通萬朝：開局盤點十大帝王》，AI發展的現在，AI短劇越來越得到更多的支持，（小道消息：明年

github , OpenAgents , AI , 後端開發 , GLM - 4.7 , Python

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 消息積壓了100萬，除了加機器，還能幹什麼？這5個絕招讓你秒變救火隊長！

監控報警響起，消息隊列積壓了100萬條消息，業務方瘋狂催促，運維同學束手無策，老闆在身後盯着...這時候你是不是第一反應就是"加機器！加機器！"？但是機器不是萬能的，有時候加了機器反而會讓問題更糟！今天就來聊聊消息積壓的終極解決方案，讓你在關鍵時刻秒變救火隊長！ 一、消息積壓的根源分析 在開始介紹解決方案之前，我們先來理解消息積壓的根本原因。 1.1 消息積壓的本質 //

List , System , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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FlameAI - 不依賴框架，用原生前端實現一組新年倒計時交互實驗

最近做了一個相對“反工程化”的前端小項目： 一組新年倒計時實驗，全部使用原生前端技術完成。 技術選型刻意保持簡單： 原生 JavaScript HTML5 Canvas requestAnimationFrame 驅動動畫 Web Audio API 處理音效 沒有使用任何主流框架，也沒有複雜的構建流程

主流框架 , 指尖人生 , github , 前端開發 , Javascript , ui

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廿士NS - 【kettle】 transformation並行執行後合併分支執行次數淺談

背景 在實際開發中，出於業務邏輯或者處理效率的考慮，在某一支job下，會涉及到並行執行多個transformation，等這些transformation執行完成後，再執行後續的transformation的情況。從流程的角度來看，就是分支 + 主幹的關係；從job的設計界面來看，呈現的是一個橄欖型結構，如圖： （其中，轉換1 xx和轉換2 xx是分支，轉換3 xx是主幹） 略違反直

業務邏輯 , 連線 , 並行執行 , 後端開發 , etl , JAVA , 在51CTO的第一篇博文

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上海拔俗網絡 - 檢察機關AI智能語音平台：技術讓效率與安全雙在線

在檢察機關辦案流程中，審訊錄音、證人證言、會議討論等海量語音數據，曾是耗費幹警大量精力的“負擔”。AI智能語音平台的落地，並非簡單的“語音轉文字”，而是通過精準的技術適配，為檢察辦案築起高效與安全的雙重屏障，成為數字檢察的核心抓手之一。 平台的核心根基是定製化語音識別（ASR）技術。不同於通用語音工具，檢察場景對專業度和準確率要求極高——“認罪認罰”“尋釁滋事”等法律術語、地方方言，

數據 , NLP , 智能語音 , 數據安全 , 人工智能

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 游泳池內溺水檢測數據集VOC+YOLO格式3523張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：3523 標註數量(xml文件個數)：3523 標註數量(txt文件個數)：3523 標註類別數：4 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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上海拔俗網絡 - AI人工智能輔助系統：技術驅動下的人機協同新範式

AI人工智能輔助系統絕非“AI主導、人類配合”的工具，而是以三大核心技術為支撐，實現“機器補位、人類決策”的智能協同體系。它通過技術承接重複性、高算力、強關聯的基礎工作，把創造力、價值判斷和複雜決策交還給人類，在醫療、辦公、工業等領域重構效率邊界，其核心能力始終紮根於技術的精準落地。 自然語言處理（NLP）是系統打通“人機對話”的核心橋樑。不同於簡單的文字識別，成熟的NLP技術能讀懂

強化學習 , NLP , 人工智能 , 關聯關係

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