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mb691327edb400f - AI 招聘系統功能落地指南

AI 招聘系統功能落地指南 AI全面重塑招聘行業:效率與體驗的雙重革新 如果你仍在為“候選人爽約”“簡歷篩選繁重”“面試效率低下”而困擾,可能已經忽視了一個激進的行業趨勢:招聘正被AI全面接管。這並非停留在討論或小範圍試點階段,而是大規模落地、快速替代傳統面試流程的現實。 過去一年,多項行業數據印證了這一變革:近50%的企業已將初篩環節完全交給AI;金融、互聯網

系統功能 , 自動回覆 , ATS , 人工智能 , 深度學習

全棧技術開發者 - 如何理解「128倍更少數據,卻能獲得更強智能體行為」?如何直觀地理解「少即是多(Less is More)」在智能體訓練中意義?

在人工智能尤其是智能體訓練領域,數據量的需求長期被認為是提升模型行為表現的核心驅動力。傳統強化學習方法和深度學習策略普遍依賴大量訓練數據,以期覆蓋智能體在複雜環境中可能遇到的各種狀態和動作組合。這種大規模數據驅動的訓練模式在某種程度上保證了智能體策略的穩健性和泛化能力,但同時也帶來了顯著的資源消耗、計算壓力以及訓練效率低下的問題。尤其在高維環境和複雜任務下,數據量呈指數級增長,訓

yyds乾貨盤點 , 數據 , 模塊化 , 人工智能 , 深度學習 , 子任務 , 大模型

合合信息解決方案 - 申請試用智能財務單據處理平台

方案介紹 面對財務單據處理中“效率低、易出錯、合規難”的痛點,這款AI驅動的一站式財務單據自動化處理平台應運而生,為中小企業提供全方位的財務文檔處理解決方案。平台深度融合AI技術與財務管理場景,支持海內外不同版式、不同類型財務文檔的全流程自動化處理,涵蓋智能採集、解析、分類、信息抽取及智能審核等核心功能。 在單據覆蓋方面,無論是發票、銀行回單、承兑匯票、完税證明等標準

機器學習 , 表單 , 上傳 , 自定義 , 人工智能

資深程序設計 - 基於springboot的圖書館座位預約系統

1、研究背景 當前高校圖書館作為學生學習的重要場所,座位資源緊張與管理效率低下之間的矛盾日益突出。傳統的人工管理方式存在諸多弊端:學生需提前到館排隊佔座,造成時間浪費和秩序混亂;座位使用情況無法實時監控,導致資源分配不均;管理人員難以及時掌握座位使用數據,影響決策科學性。隨着高校擴招政策的實施,圖書館座位供需矛盾愈發顯著,特別是在考試周等高峯期,座位爭奪現象嚴重影響了學生的

yyds乾貨盤點 , MySQL , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

jowvid - readmemh讀取失敗

一、read——讀操作 1.原函數 表頭文件 #include "unistd.h" 定義函數 ssize_t read(int fd,void *buf, size_t count); 函數説明 read()會把參數fd 所指的文件傳送count個字節到buf指針所指的內存中 fd——

機器學習 , 字節數 , include , C語言 , Linux , 人工智能 , readmemh讀取失敗

u_13778063 - 這兩個開源項目在世界互聯網大會烏鎮峯會獲獎

2025“直通烏鎮”全球互聯網大賽是世界互聯網大會烏鎮峯會重要活動之一,自 2019 年以來已連續舉辦 7 屆。本屆大賽以“發現未來新勢力 共築數字新生態”為主題,設置人工智能、智聯出行、數智醫療、智能製造、智能終端、開源項目(分為開源模型應用賽和開源競技挑戰賽)六大賽道。 自 6 月啓動報名以來,共吸引來自全球 29 個國家的 1082 個項目報名參賽,其中國內項目 86

微服務 , 雲計算 , API , 阿里雲 , 雲服務 , 雲原生 , 開發者

思考的袋鼠 - 構建數據庫安全新範式:以規範為基石,實現精確與實時動態防護

概要: (提示:當防護邊界逐漸模糊,數據自身的“行為軌跡”成為新的安全焦點。) 在數字經濟的核心結構中,數據庫不再僅是支撐業務的技術組件,而是企業數字資產的“原礦”。金融機構的交易流水、互聯網平台的用户畫像、醫療系統的病歷檔案——所有這些關乎隱私、業務與監管的數據,都以數據庫為載體在組織內流轉與沉澱。但隨着數據量與訪問頻率呈指數級增長,傳統以“靜態防護”為核心的數據庫

數據 , 數據庫 , 數據庫安全 , 人工智能 , 深度學習

EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生港口:以某交通運輸企業數字孿生物流生產管理系統建設為例

1.建設背景 某交通運輸企業作為該省重點項目以及該集團港口板塊長江中下游重要的江海聯運中轉樞紐港,承擔着大量的裝卸貨任務。隨着業務量的快速增長,傳統的生產管理模式面臨諸多挑戰,為提高整體運營效率,實現精細化管理。產生了構建數字孿生模擬仿真引擎的需求,希望打造國內一流的集綠色、智慧、高效、安全於一體的現代物流樞紐港,釋放長江深水航道水運潛力。 (以下內容均來源於《數字孿生

數據 , 私藏項目實操分享 , 物聯網 , 數據可視化 , 管理系統 , 人工智能

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

軟件求生 - 面試官笑了:我用這套方案搞定了“2000w vs 20w”的Redis難題!

那天我在一家互聯網大廠面試,被問了一個看似簡單、實則殺傷力極強的問題: “小米,假如MySQL裏有2000萬條數據,Redis裏只能存20萬條,你該怎麼保證Redis中的數據都是熱點數據?” 當場我笑出了聲,心想這題是“送命題”吧!但笑歸笑,能不能答好,真能看出你是不是一個“實戰派”的程序員。 今天這篇文章,就帶你把這道題拆開、揉碎、講

訪問量 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

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

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

mob64ca1417b0c6 - 機器學習嵌入編碼

嵌入式系統的11大特點,你知多少? 前言 嵌入式系統是嵌入到對象體系中的專用計算機系統,其用於控制、監視、或者輔助操作機器和設備。 隨着嵌入式系統應用日益廣泛,學習嵌入式的人越來越多,但還有很多人不怎麼了解嵌入式,不怎麼了解嵌入式系統,尤其是初學者,所

機器學習 , 嵌入代碼是什麼意思 , 嵌入式 , 機器學習嵌入編碼 , 人工智能 , 計算機系統 , 嵌入式系統

wx6916e0c04eaf5 - 從機制建設到數字化工具(紅海雲)應用,淺談國企人力資源穿透式監管體系建設

近年來,國有企業改革持續深化,作為國民經濟發展的中堅力量,國有企業正從粗放式管理向精細化、專業化方向全面轉型。從政策層面看,國務院國資委於2025年發佈的《關於完善國有企業內部控制體系的通知》中,首次將“穿透式監管”明確為國企改革的重要指引。從實踐層面看,傳統人力資源管理模式中的執行偏差和潛在風險逐步顯現,亟待通過穿透式監管予以PJ。 當前,國有企業人力資源管理面臨

雲平台 , 數據 , 雲計算 , 人力資源管理 , 二級

powertoolsteam - 2025 高性價比 BI 工具推薦:Wyn 商業智能憑嵌入式 + AI 能力脱穎而出

2025 高性價比 BI 工具推薦:Wyn 商業智能憑嵌入式 + AI 能力脱穎而出 在企業數字化轉型中,BI 工具是數據驅動決策的核心,但 “成本高、上手難、集成弱” 成為多數企業的選型痛點。經過實測對比,Wyn 商業智能軟件憑藉 “高性價比 + 全場景適配 + AI 增強” 的核心優勢,成為中小企業至大型企業的優選方案,其嵌入式架構與零門檻操作特性,完美平衡了功能深度與使用成本。

商業智能 , 嵌入式 , 數據 , 代碼人生

長腿大壯 - H2 數據庫中的權限控制與事務隔離關鍵字

H2 數據庫中的權限控制與事務隔離關鍵字 在 H2 數據庫的安全管理和併發控制中,權限控制關鍵字守護着數據訪問的邊界,事務隔離關鍵字則平衡着併發性能與數據一致性。這些關鍵字看似低調,卻在多用户協作、高併發場景中發揮着關鍵作用,讓數據庫運行既安全又穩定。 權限控制進階關鍵字 基礎的用户創建和權限分配之外,H2 提供了更精細的權限管理關鍵字,GRANT ... WITH GRAN

oracle , 權限控制 , 數據 , 數據一致性 , 數據庫

技術員阿偉 - 《LLM零開銷抽象與插件化擴展指南》

許多高層語言構建的LLM方案,雖能通過靈活封裝適配複雜架構,卻因抽象層的運行時開銷、硬件調用的中間損耗,導致實際推理效率大打折扣,尤其在高併發、資源受限場景下,這種損耗會被無限放大。而C++的核心價值,正體現在其“零開銷抽象”與“硬件級可控”的雙重特性上:它既能夠以接近彙編的底層效率直接操作CPU、內存、緩存等硬件資源,又能通過泛型編程、強類型系統構建靈活的抽象層,無需額外 ru

封裝 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , c++ , 後端開發 , c

計算機專業指導老師 - 基於VUE的健身誤區科普系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

基於Vue的健身誤區科普系統設計與實現 摘要 隨着健身熱潮的興起,公眾對科學健身知識的需求日益增長,但網絡信息碎片化、偽科學內容氾濫導致健身誤區頻發。本文設計並實現了一套基於Vue.js的健身誤區科普系統,採用前後端分離架構,前端集成Element UI實現動態交互,後端通過RESTful API提供數據支持。系統涵蓋科普類別管理、誤區內容發佈、用户留言互動、數據統計

軟件研發 , 數據 , Vue , 數據統計

畢設大神 - 基於數據挖掘的高考志願推薦系統的設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 隨着高考志願填報需求的日益增長,基於數據挖掘的高考志願推薦系統應運而生。該系統採用 Python 語言開發,依託 Django 框架與 MySQL 數據庫,構建了一個功能完備的平台。系統首頁為用户提供了直觀的導航與信息概覽。學生模塊支持學生信息管理,便於個性化服務。高校信息與專業信息模塊則整合了豐富的院校與專業數據,為學生提供全面的參考。高考志願模塊結合歷年數據與數

數據 , MySQL , 推薦系統 , 後端開發 , JAVA

TDengine濤思數據 - TDengine 衞冕國產時序數據庫排行第一,雙版本發佈引領 AI 原生工業數據管理變革

導語:2025 年 11 月,權威機構發佈的國產時序數據庫最新排名顯示,濤思數據(TAOS Data)旗下核心產品 TDengine 以 195.13 的絕對領先分數再度斬獲第一名,持續領跑國產時序數據庫賽道。與此同時,TDengine 於 10 月接連發布時序數據庫 3.3.8.0 版本及工業數據管理平台 IDMP 1.0.5.0 版本,以技術迭代與生態完善雙輪驅動,為工業物聯

實時數據庫 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 時序數據庫排名 , 時序數據庫 , 數據庫 , tdengine , 國產數據庫

u_14767244 - 浩瀚深度:從 ClickHouse 到 Doris,支撐單表 13PB、534 萬億行的超大規模數據分析場景

浩瀚深度([SHA: 688292])旗下企業級大數據平台選擇 Apache Doris 作為核心數據庫解決方案,目前已在全國範圍內十餘個生產環境中穩步運行,其中最大規模集羣部署於 117 個高性能服務器節點,單表原始數據量超 13PB,行數突破 534 萬億,日均導入數據約 145TB,節假日峯值達 158TB,是目前已知國內最大單表。憑藉 Apache Doris 的高可靠、

hdfs , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , apache

上海拔俗網絡 - AI大模型知識圖譜:給AI裝“邏輯大腦”,讓智能有跡可循

傳統AI像“只會背答案的學霸”,能快速找出現成信息,卻看不懂知識間的關聯——比如知道“喝茶能提神”,卻講不清“茶裏的咖啡因如何刺激神經”。而AI大模型知識圖譜的出現,就像給AI裝上了“邏輯大腦”,用技術把分散的知識織成網,讓智能不僅能“找答案”,還能“懂邏輯、會推理”。 這個“邏輯大腦”的核心技術,是“知識建模+AI推理”的雙向賦能。首先得把雜亂的信息“拆解開、連起來”:工程師用“實

建模 , NLP , 自動補全 , 人工智能 , 深度學習