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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 - 深度學習與傳統機器學習有什麼關係？反向傳播算法在深度學習訓練中為何如此關鍵？深度學習中的非凸優化問題如何影響模型收斂性？

在人工智能的發展歷程中，機器學習一直是研究的核心方向。自上世紀中葉以來，研究者致力於通過數學模型和算法，從數據中發現規律、預測結果並實現智能決策。這一過程不僅涉及統計學、優化理論和計算方法的深度結合，也推動了計算科學和信息理論的持續發展。傳統機器學習方法，如迴歸分析、支持向量機、決策樹和集成方法，為理解數據結構和建立預測模型提供了穩固的理論基礎，其理論體系清晰，模型可解釋性強，並

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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合合信息解決方案 - 上市城商行：攻克複雜文本處理瓶頸，國際結算業務全場景智能化

隨着全球貿易的日益頻繁與金融數字化轉型的深入，國際結算業務作為銀行服務實體經濟跨境運作的關鍵環節，其處理效率與風控水平直接關係到銀行的競爭力與運營安全。 然而，信用證、提單、報關單等業務單據格式繁雜、版式多變、專業性強，傳統依賴於人工核對與半自動化處理的方式，已成為制約業務效能提升、潛藏操作風險的明顯短板。在此背景下，運用前沿AI技術實現複雜文檔的自動化處理，已成為商業銀行

機器學習 , 字段 , 數據 , 泛化 , 人工智能

u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於python大數據的房價數據分析系統

1、研究背景 在當今數字化時代，房地產行業作為國民經濟的重要支柱產業，其數據量呈現出爆炸式增長。房價數據不僅涵蓋了房屋的基本屬性，如面積、户型、樓層等，還涉及地理位置、周邊配套設施、市場供需關係、宏觀經濟指標等眾多因素。這些海量且複雜的數據藴含着豐富的信息，對於政府制定房地產調控政策、企業進行市場決策以及購房者做出合理選擇都具有至關重要的價值。傳統的人工分析方法在處理如此龐

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 後端開發 , 房價分析 , Python

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jowvid - OpenAI的新型強化學習算法PPO-讀PAPER-02

核心概念解析 簡而言之，強化學習是關於智能體（agent）以及它們如何通過試錯來學習的研究。它將這樣一種理念形式化：對智能體的行為進行獎勵或懲罰，會使它在未來更有可能重複或放棄該行為。 強化學習能做什麼？ 強化學習方法近年來在多個領域取得了廣泛的成功。例如： 它被用於教計算機在模擬環境中控制機器。 也能在現實世界中控制機器 它還因

強化學習 , 數據 , 標準差 , Css , 前端開發 , HTML

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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

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EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生園區：以某景區會展中心數字孿生園區建設為例

1.建設背景 會展中心作為城市經濟的重要載體，是衡量一個城市活力、開放度和發展潛力的重要 標誌之一，涉及到城市產業鏈的多環資源，同時傳統會展行業普遍面臨資源分散、管理滯 後、服務單一等問題。某市作為該省的重點發展區域，積極響應國家政策，將該市一 5A 景點的會展中心作為城市產業升級的示範場景，要求通過高新技術實現會展資源的高效整 合。力求推進現代信息技術與會展產業深度融合，

數據 , 異構 , 數據可視化 , 人工智能 , 信息技術

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架構師李哲 - 最佳實踐丨讓蘇東坡"復活"！我用Qwen3-8B實現了與千古文豪的跨時空對話

"你是誰？" "我是一個多才多藝的文學家、書法家和畫家，生活在北宋時期。我是蘇東坡，我……" 這不是穿越劇的台詞，而是藉助大模型技術實現的真實對話。在人工智能的賦能下，千年前的文豪蘇東坡以“數字分身”的形式“復活”，與今人吟詩作對、暢談人生，展開一場跨越時空的交流。 這是微調前大模型的回答。此時的模型如同一個精準的“知識庫”，回答客觀

AIGC二三事 , 數據集 , 數據 , 大模型微調 , 人工智能 , 深度學習

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軟件求生 - 只有 6 小時停機窗口，我們如何完成原本要 48 小時的測試？

大家好，我是小米，一個 31 歲仍堅持相信技術能改變世界、但也深知需求能改變頭髮數量的程序員。 最近，我們公司搞了個“大動作”——支付主體切換。聽起來挺酷的，但做過支付同學都懂：這絕對不是簡單的“換個名字”或者“調個參數”這麼輕鬆。 它意味着從最核心的訂單到最角落的對賬，從你點外賣的“下單-支付-回調”，到商家第二天清晨的“營收到賬”，統統都要配合這一次遷移。

鏈路 , yyds乾貨盤點 , 優先級 , 辦公效率 , 用例

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xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中，當需要跨多層級傳遞數據時，一層層用 props 傳遞會變得繁瑣，就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”，能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件，跳過中間層，讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide

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mob64ca1417b0c6 - 論文降重焦頭爛額？看完這13個實用技巧後我恍然大悟了...

畢業論文查重高、AI痕跡重？別慌！本文分享6大高效AI論文工具——鯤鵬智寫、AI論文及時雨、圖靈論文AI、通義千問、巨鯨寫作、PubMed，涵蓋一鍵生成初稿、智能降重/AIGC優化、問卷數據全流程支持、文獻綜述自動生成等功能，幫你輕鬆搞定查重與導師修改，附實用攻略，助你高效完成高質量論文！ 今天在校園論壇上看到有個學弟發了個求助帖，説自己用某款 AI 生成的畢業論文查重率高

數據 , 交叉引用 , 圖例 , 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

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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

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的健身俱樂部管理系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着健身行業的數字化轉型，傳統人工管理方式已難以滿足俱樂部高效運營需求。本文設計並實現了一套基於Vue.js的健身俱樂部管理系統，採用前後端分離架構，前端集成Element UI組件庫實現響應式交互，後端通過RESTful API提供數據支持。系統涵蓋健身知識管理、會員信息維護、課程預約、教練排班、留言反饋等核心功能模塊，支持分類檢索、數據緩存與權限控制。測試結果表明

軟件研發 , 數據 , Vue , 知識管理

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畢設大神 - 基於springboot的社區外來務工人員管理系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

基於SpringBoot的社區外來務工人員管理系統 摘要：隨着城市化進程的加速，社區外來務工人員數量不斷增加，給社區管理帶來了新的挑戰。本文介紹了基於SpringBoot框架開發的社區外來務工人員管理系統，詳細闡述了其研究背景意義、需求分析以及功能設計等內容。該系統旨在提高社區對外來務工人員的管理效率和服務質量，促進社區的和諧穩定發展。 關鍵

數據 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA , 事務處理

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TDengine濤思數據 - 時序數據庫 TDengine 榮獲第8屆 AiDD 峯會“AI 研發應用場景創新獎”

當越來越多企業把“用好 AI”寫進年度目標時，一個更現實的問題正在浮現：AI 究竟能在真實業務裏解決什麼？解決到什麼程度？誰已經走在前面？答案，往往藏在那些真正被驗證過的場景裏。 就在上週舉行的第 8 屆 AI+ 研發數字（AiDD）峯會上，組委會公佈了年度“AI+研發”行動力標杆獎評選結果。這個由 AiDD 峯會組委會與深圳市軟件行業協會聯合主辦、聚焦 AI 在研發全鏈路

數據管理 , 數據 , 數據庫 , 數據分析 , hbase

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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

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上海拔俗網絡 - AI智能簡歷系統：技術讓你的簡歷精準“命中”崗位

投了幾十份簡歷卻石沉大海？改簡歷時總摸不準HR的篩選偏好？其實，AI智能簡歷系統早已用技術打破這種“盲目投遞”的困境——它不是簡單的模板工具，而是靠底層技術幫求職者精準匹配崗位、優化呈現，讓簡歷從“自我陳述”變成“崗位適配方案”。 核心技術之一是自然語言處理（NLP） ，它就像簡歷和招聘JD（崗位描述）的“翻譯官”。系統會先解析JD裏的核心關鍵詞，比如“Python編程”“項目管理經

NLP , ATS , 人工智能 , 計算機視覺 , Python

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求知上進 - Python 集合操作的魔法書

1. 集合數據結構概述 1.1 什麼是集合？ Python 中的集合（set）是一種無序、可變、不允許重複元素的數據結構，基於數學集合概念。集合的主要特點包括： 無序性：元素沒有固定索引，無法通過位置訪問。 唯一性：自動去除重複元素。 可變性：set支持添加、刪除元素；frozenset是不可變版本。 高效性：基於哈希表，成員測

集合運算 , 人工智能 , 深度學習 , 集合操作 , Python

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侑虎科技 - UWA學堂彙總，看這一篇就夠啦！

學堂自成立以來，已經上線了近300門課程，涵蓋了遊戲開發中的多方面內容。隨着課程數量的增加，如何才能更快地找到我們需要的課程呢？ UWA學堂：edu.uwa4d.com 一、搜索🔍 最簡單直接的就是根據 關鍵詞/作者 去搜索對應的課程內容。 二、根據分類檢索 點擊下拉箭頭，可展開分類： 本期我們根據分類，分別推薦了部分課程，更多內容歡迎登錄UWA學堂：edu.uwa4d.com 進

渲染 , 動畫 , ai開發 , ui

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億元程序員 - 今天我去面試遊戲開發，説我回答得不全面...

點擊上方font color=blue億元程序員/font+關注和font color=orange★/font星標 引言 面試官：“我們上一個項目就在包體大小上吃了虧，你能詳細講講，有哪些手段可以優化遊戲包體嗎？” 我嘴角微微上揚，這題我會： 嗯…包體優化很重要。 我們主要是壓縮圖片，把小的圖片合成一張大圖，這樣可以減少DrawCall。 還有就是音頻文件不能太大，要用MP3格式。

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