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mb691327edb400f - 招聘領域的靜默革命：AI重構人才選拔的底層邏輯

招聘領域的靜默革命：AI重構人才選拔的底層邏輯 AI得賢招聘官 招聘失誤帶來的成本損耗，遠比企業想象中更為沉重。一次不當的僱傭決策，可能讓企業承擔該職位年薪30%-50%的直接成本，還會引發團隊士氣低落、培訓資源閒置等連鎖問題。在傳統面試模式裏，HR僅憑主觀判斷和有限的簡歷信息做決策，極易讓優質人才與企業失之交臂。而AI技術的深度應用，正從評估精度、體驗優化、流程自動

交互設計 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca13f96cda - HttpRequest 發送get請求demo

1. HTTP HTTP即超文本傳輸協議(Hyper Text Transfer Protocol)，是因特網上應用最廣的一種協議。 設計目的：保證客户端與服務器之間的通信（發佈和接受HTML頁面）； 工作方式：客户端-服務器端的請求-應答協議 例如： 響

機器學習 , 服務器 , php , HTTP , 客户端 , 人工智能

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tecdat 頭像

拓端tecdat - 2025醫療人工智能報告：AI應用、IVD市場、健康科技|附240+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44698 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 醫療行業正處在技術革新與市場重構的關鍵交匯點，AI賦能、IVD市場擴張、健康科技崛起三大核心引擎，推動行業向高質量發展轉型，深度契合“健康中國2030”戰略與新質生產力發展導向。2025年，全球醫療健康領域創新實踐加速落地，從臨牀診療效率革命到產業鏈格局重塑，從區域市場差異分化到國

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - winserver emqx 攜帶的erlang 啓動不起來

gen_server 概要： 　　通用服務器行為 描述： 　　行為模塊實現服務器的客户端-服務器關係。一個通用的服務器進程使用這個模塊將實現一組標準的接口功能,包括跟蹤和錯誤報告功能。它也符合OTP進程監控樹。瞭解更多信息參考OTP設計原則。 　　gen_server假定所有特定部分位於一個回調模塊，它導

機器學習 , hibernate , 人工智能 , Reason , 函數返回

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u_15675241 頭像

螳螂觀察 - 貨拉拉再闖港交所，周勝馥的第六次“賭局”

文 | 螳螂觀察 作者 | 史浩 人生如牌局，上市如賭桌。 貨拉拉第六次將招股書推上港交所的牌桌，周勝馥又帶着650億元估值、上半年淨利潤2.45億美元的籌碼，來到港股IPO的牌桌上，賭注是整個企業的未來。 這已是他自2023年3月以來，平均每半年一次的規律性“下注”，見證了對手們相繼“亮牌”成功，也親歷了自己五次“棄牌”的落寞。 01 豪賭

變現 , 後端開發 , 人工智能 , 估值 , harmonyos

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晨曦鑰匙扣 - 借力 CRM“客户生命週期管理 + 復購挖掘工具”，激活中小企業客户資產價值

中小企業客户資產激活能力橫評：五大CRM品牌的“客户生命週期+復購挖掘”核心戰力對比 在流量紅利消退、獲客成本高企的當下，激活存量客户資產成為中小企業可持續增長的關鍵——通過“客户生命週期管理（CLM）+復購挖掘工具”，將“一次性交易”轉化為“長期價值貢獻”，已成為企業的核心競爭力。 本文基於超兔 CRM 、Salesforce、釘釘、Microsoft Dynamics 365 CRM、銷售易五

人工智能 , 前端

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - openCV 單目測距demo

量子位 吃完的螃蟹殼是幹垃圾還是濕垃圾？ 或者，裹上一層黑科技，讓它變身「火星車」，饞哭隔壁家小孩。 更硬核的是，這樣一台螃蟹火星車，並非只是一個模型。 它支持 WiFi 無線圖傳、控制，手指在手機上移向哪裏，車就跟着往哪裏走。 能實現激光測距，限定目標距離： 還有慣性傳感單元： 甚至還有 AI 功

機器學習 , 單目測距代碼 , openCV 單目測距demo , 目標跟蹤 , 人工智能 , 閉環控制 , 公眾號

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 7.99.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQL Server / ...) ，支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能，支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統，致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這個版本繼續完善 R

redis , 數據庫 , postgresql , 人工智能 , sqlite

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mob64ca14068b0b - linux如何安裝32位opencv

剛在台式機上安裝配置好了qt和qtcreator，爆開心！！記下過程。 開發環境神馬的見第一篇 主系統：windows XP virtualbox版本：4.3.8 guest系統：ubuntu12.04.4 第一步，linux下編譯安裝qt 仍然是用的ok6410提供的qt

安裝配置 , Linux , 人工智能 , 計算機視覺 , 文件拷貝 , linux如何安裝32位opencv

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Baihai_IDP - AI 算力是一種需要被定價、對衝和交易的風險資產？

編者按： 當所有人都將AI算力視為下一個雲計算風口時，我們是否忽略了它本質上是一種需要被定價、對衝和交易的風險資產？ 我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：前沿AI算力已超出傳統雲服務範疇，其不確定性、時效性與稀缺性更接近大宗商品與金融衍生品，未來競爭的關鍵不在優化服務，而在設計承載算力風險的市場機制。 文章首先指出 AI 算力具有突發性、稀缺性、時效性與路徑依賴等特徵，使其從“

generative-ai , 觀點 , llm , 知識 , 人工智能

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mb691327edb400f - AI 重構招聘：從效率到精準決策

AI 重構招聘：從效率到精準決策 AI破局招聘“海底撈針”困境：從效率困境到精準決策的轉型 當下企業招聘正陷入“流程冗餘卻結果不佳”的怪圈——HR每天面對海量簡歷，卻要在匹配度不足5%的信息中篩選；組織對“選對人”的需求愈發迫切，可人工面試的主觀性、候選人表現的“套路化”，讓每一次判斷都充滿不確定性；更關鍵的是，HR超七成精力被回覆消息、核對信息等事務性工作佔據，真正

鏈路 , 人工智能 , 高精度 , 深度學習 , 迭代

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mob64ca140b0bc8 - pacemarker 主備備是否可以單獨配置優先級切換

目錄 部署環境 部署規劃 主庫 備庫 守護進程規劃 數據準備 初始化實例 主庫 備庫 註冊服務 主庫 備庫 啓動主庫 配置歸檔 備份還原

sed , 機器學習 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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Lab4AI - 【論文復現上新】NeurIPS 2023! 經典論文！ DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 | 強化學習 | 微調策略

01 論文概述 論文名稱： Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model —— DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.18290 👉Lab4AI 鏈接： https://www.lab4ai.cn/paper/det

機器學習 , 神經網絡 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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美狐美顏SDK小金 - 2026年直播美顏sdk行業前瞻：美顏sdk與美型功能開發的新方向

過去幾年，直播行業完成了從“能播”到“好看”的躍遷。從秀場直播、電商帶貨，到社交直播、在線教育、虛擬人互動，美顏早已不再是“加分項”，而是用户留存和轉化的基礎設施。 站在2026年的時間節點回看，美顏sdk行業正在發生一場安靜卻深刻的變化： 從簡單濾鏡疊加，走向智能化、場景化、精細化的美顏與美型能力重構。 這篇文章，試着從行業趨勢與技術演進的角度，聊

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 深度學習 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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芯動大師 - 打造兩輪差速機器人fishbot：從零開始構建移動機器人

大家好，我是夢筆生花，我們一起來動手創建一個兩輪差速的移動機器人fishbot。 機器人除了雷達之外，還需要IMU加速度傳感器以及可以驅動的輪子，我們曾介紹過機器人學部分，曾對兩差速模型進行過介紹，所以我們還需要再創建兩個差速驅動輪和一個支撐輪。 所以接下來夢筆生花將帶你一起給機器人添加如下部件和關節： IMU傳感器部件與關節 左輪子部件與關節

滑動條 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 運行測試 , 數據結構與算法 , fish

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事辯天下 - 天立國際首席科學家劉志毅出席企業家博鰲論壇：智能體時代開啓教育創新範式

2025年12月3日，由新華網主辦的2025企業家博鰲論壇——“人工智能+”生態範式論壇在海南博鰲圓滿落幕。本次論壇深入研討了人工智能從“技術攻堅”向“系統突破”、從“單點應用”向“生態協同”的轉型路徑。 天立國際集團首席科學家、天立啓鳴AI研究院院長劉志毅應邀出席，並發表了題為《教育AGI之路：智能體時代的基礎教育創新範式變革》的演講，深度剖析AI教育從技術構想邁向規模化

自適應 , 大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 模態

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RTE開發者社區 - 1956-2026：人類與機器智能的七十年對話

1956年夏天，當約翰·麥卡錫（John McCarthy）、馬文·明斯基（Marvin Lee Minsky）等先驅在達特茅斯學院首次提出“人工智能”這個概念時，他們樂觀地預言：十年內機器將具備人類級別的推理能力。 七十年過去了，這個預言雖未完全實現，但AI的演進軌跡卻遠比當初設想的更加波瀾壯闊——從符號推理的黃金時代到“AI寒冬”的沉寂，從機器學習的復興到深度學習的爆發，再到2026年AI全

人工智能

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ceshiren2022 - 構建智能測試閉環：深入解析ReAct範式與LangGraph的實用應用

一、ReAct範式簡介 在AI智能測試和Agent開發中，ReAct（Reasoning + Acting）範式是核心方法。它通過邊思考邊行動的方式，實現智能體閉環動態決策。 • Reasoning（推理）：分析任務信息、環境狀態和歷史數據，生成下一步行動策略。 • Acting（行動）：根據策略執行動作，如調用接口、生成測試用例或運行任務。 🔹 對測試開發人員來説，ReAct能讓

react , 智能體 , 人工智能 , 深度學習

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clchyj - 國產AI迎來「工業革命」！GLM-4.7與MiniMax M2.1兩大旗艦，登錄AI Ping即可免費調用！

不只是聊天，這次是真正的生產力工具。https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ (註冊登錄立享30元算力金) 小夥伴們，文章開頭讓我們思考一個問題：當別人還在用AI寫詩、對話、生成圖片時，如何利用AI真正解決複雜的商業問題、提升工程效率？ 今天，答案來了。兩大國產旗艦模型——智譜GLM-4.7與MiniMax M

數據 , Max , 人工智能 , 計算機視覺 , 開發者

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AI架構師湯師爺 - n8n工作流實戰：讓DeepSeek一鍵拆解100篇公眾號爆文，扒得底褲都不剩（建議收藏）

大家好，我是湯師爺，分享1000個行業智能體案例，致力於幫助100W人用智能體創富~ 之前我們搭建了一個n8n工作流，能夠一鍵抓取公眾號爆款文章，自動存入飛書表格。 但問題來了，100多篇文章擺在面前，哪篇值得借鑑？哪篇有爆款潛力？ 一篇篇人工分析？太累了。 今天分享一個n8n工作流，讓AI幫你逐篇分析每篇文章，自動給出爆款評分、用户畫像、核心關鍵詞。 分析完成後，結果直接寫入飛書表格。 1.工作

教程 , 知識 , 人工智能

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xjsunjie - 不是數據越多越好，而是數據質量越高越強：構建企業高質量數據集的五大認知革命

引言 在數字化轉型加速背景下，企業普遍將數據規模作為能力指標，卻忽視了數據質量對決策效能的根本性制約。 本文基於真實企業實踐與數據治理框架（DAMA-DMBOK、DCMM、ISO 8000），系統提出構建高質量數據集的五大認知革命：從“數據量優先”轉向“關鍵數據可信”、從“IT主導”轉向“業務主責”、從“事後清洗”轉向“流程嵌入”、從“追求完美”轉向“場景化閾值”、從

it , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據質量 , 人工智能 , 數據分析

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拓端tecdat - 2026年消費行業展望報告：智能科技、可持續發展與幼稚經濟|附750+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44679 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 消費行業真的陷入“增長困境”了嗎？消費者越來越理性，創業者找不到新賽道，品牌方在存量競爭中掙扎——這是當下很多從業者和投資者的共同困惑。但數據不會説謊，消費行業並非停滯不前，而是在經歷“結構性重構”：傳統品類承壓，新興賽道爆發，技術與情感成為新的增長雙引擎。 本報告洞察基於《交銀國

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 【蔬菜識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 蔬菜識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對8種常見的蔬菜圖片數據集（'土豆', '大白菜', '大葱', '蓮藕', '菠菜', '西紅柿', '韭菜', '黃瓜'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能：

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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上海拔俗網絡 - AI 行為分析系統：從“行為識別”到“風險與決策支持”的工程實踐

在很多項目中，“行為分析”最初被理解為一件相對直接的事情： 採集行為數據 用模型做分類或識別 輸出標籤或結果 但一旦進入真實業務場景，很快就會發現問題： 單次行為識別價值有限 行為結果波動大、誤判率高 不同行為之間缺乏上下文關聯 分析結果難以支撐實際決策 這説明一個事實： AI 行為分析系統的核心價值，

模式識別 , 建模 , 數據 , NLP , 人工智能

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