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改写后的内容已经沉淀在资产库中，接下来用如知AI笔记的【多平台内容同步发布助手】，一键完成分发，不用再逐个平台登录排版，彻底解决“最后一公里”的效率问题。准备分发内容：在资产库的“AI改写版本”页面，选中要分发的内容（比如“小红书-Excel技巧图文脚本”“知乎-Excel高效办公长文”），确认排版无误（如知AI笔记支持Markdown排版，排版效果和各平台无缝适配）。
本文手把手教你使用 Ollama 在本地部署开源大模型（如 Qwen、Llama3），无需上传敏感数据，保障隐私安全。涵盖安装、模型拉取、API 调用及 JavaScript 实战，轻松实现离线智能对话，兼顾低成本与高可控性。
【简历模板选择终极指南】面对6.2秒ATS扫描和15秒HR浏览的残酷筛选，本文提供高效决策框架：1）核心诉求是解决机器筛选与人工审核双重挑战；2）专业简历工具需满足格式兼容性、内容引导性、岗位匹配度三重标准；3）根据求职者身份（应届生/职场人/资深人士）提供定制化选择策略；4）详解主流平台优劣势，如100分简历的AI优化、Canva的视觉设计等；5）给出90分钟快速产出专业简历的四步行动清单。选择
不少刚入门大模型的开发者和小白，很容易混淆AI Agent与Agentic AI这两个高频概念。近期康奈尔大学发布的研究报告，精准厘清了二者的核心边界：AI Agent是基于LLM构建的单任务工具，仅具备有限自主性；而Agentic AI是多智能体协同系统，核心优势在于能自主完成目标拆解-任务分配-结果整合的全流程。简单来说，前者擅长搞定高频重复的单一任务，后者则能攻克高复杂度的动态业务流程。
文章解析了大模型与人类协作的三种演进模式：Embedding（人类为主，AI辅助提供参考）、Copilot（人机协同，共同完成任务）和Agent（AI自主执行，人类仅需设定目标）。这三种模式体现了人类从"亲自干活"到"指挥AI干活"的解放过程。作者建议初学者从Copilot模式入手，不必追求一步到位，同时应培养AI难以替代的核心能力。未来将是三种模式灵活运用的时代，AI是工具而非目标。
154万年薪，只是大模型应用开发工程师价值的冰山一角。它的背后，是一场正在重塑全球产业格局的技术浪潮。对程序员而言，这不仅是薪资的飞跃，更是职业定位的本质跃升——从单纯的代码“实现者”，转变为智能的“塑造者”和业务的“赋能者”。未来五年，随着大模型向更多垂直领域渗透（如工业制造、精准医疗、智能驾驶），这一岗位的需求将持续爆发，薪资天花板仍有巨大上升空间。行业里常说：“时代抛弃你时，连一声再见都不会
最近逛求职论坛时，刷到一个很有参考价值的帖子：一位求职者分享了自己的求职逆袭经历——原本瞄准Java后端开发岗，却在求职过程中敏锐察觉到市场风向变化，果断调整策略转投AI应用开发岗，结果收获了远超预期的回应。这位求职者用实际经历验证了一个关键结论：当前AI应用开发岗正处于“缺人状态”，不仅对双非学历背景的求职者友好，薪资待遇更是显著优于同级别Java岗位。
2025年已悄然落幕，这一年有人满载收获、定格高光时刻，也有人带着未尽的目标奔赴2026新征程。而在AI领域，2025年无疑是里程碑式的一年——技术突破密集涌现、现象级产品层出不穷，彻底重塑了大众对AI的认知边界。若用关键词定义AI的发展阶段：2023年是“启蒙尝鲜年”，ChatGPT的横空出世让大众首次领略生成式AI的魅力；2024年是“落地探索年”，企业扎堆布局却普遍陷入“AI如何变现”的迷茫
文章系统分析了RAG技能的四个层级（概念理解、技术应用、系统优化、架构设计），详细阐述了每个层级的能力要求和标准。同时介绍了面试官如何通过基础理论、实践经验和系统设计三个维度判断应聘者的RAG理解深度。最后提供了丰富的学习资源，帮助开发者从入门到精通，掌握RAG技术，应对大模型开发岗位的面试挑战。
一份可以直接发给客户的交付文档但Artifacts的价值不仅仅是"留档"。更厉害的是，
本文精心整理了大模型（LLM）岗位全流程三面面试真题，覆盖Transformer核心架构、位置编码变体、多模态大模型原理、DPO/SFT训练策略等高频技术考点，同时包含样本不均衡处理、感受野分析、过拟合/欠拟合解决方案、reward hacking规避等实操问题，搭配经典手撕代码题。
摘要 LangChain上下文工程指南详细介绍了如何优化LLM性能的核心技术。上下文工程是指在正确的时间、以正确的格式提供正确的信息和工具，使LLM能成功完成任务。这是AI工程师的核心工作之一。 指南指出，大多数Agent失败源于上下文问题而非模型能力问题。上下文工程包括动态调整系统提示词、智能管理消息历史、按需提供工具、选择合适的模型和定义输出格式。LangChain将上下文分为三种类型：瞬态的
在这个竞争激烈的就业市场中，面试往往是求职者成功的关键。尤其是对于刚刚步入社会的大学生来说，面试技巧的缺乏可能会导致错失良机。2025年的就业市场寒冬让求职变得更加艰难，面试不通过成了许多人的痛点。今天，我要向大家介绍10款AI面试辅助工具，它们或许能成为你求职路上的得力助手。一、小爱笔试专为在设计的 AI 面试助手，特别适用于 LeetCode 笔试。获取实时编程协助，提升您的表现，帮助您通过编
摘要：本文探讨了混沌工程与人工智能（AI）融合在软件测试中的应用，提出构建智能故障预测系统的新路径。传统混沌工程依赖人工经验，存在预测盲区，而AI技术通过机器学习分析海量数据，可实现90%以上的故障预测准确率。文章分析了AI驱动的智能预测模型（如LSTM网络）如何优化混沌实验设计，并通过电商、金融等案例展示故障率降低60%的实践效果。同时指出测试从业者需掌握AI技能，应对数据隐私、模型可解释性等挑
✅ 高分回答模板（带技术决策+异常处理）：我设计的是“意图识别+工具匹配”的双阶段触发机制，还补充了置信度校验的异常处理逻辑，避免工具调用错误，具体流程如下：\1. 意图精准识别：基于微调后的BERT模型做意图分类，训练数据用了5万条真实工具调用对话样本，能精准区分不同任务类型。比如“计算2024年公司营收增长率”归为“数学计算”类，“总结产品白皮书核心内容”归为“文档总结”类，当前意图识别准确率
自我介绍是对背景和工作经历的概述，所以尽可能突出你自己做的比较好且有把握的项目，这样面试官在提问的时候也会因为你自己提到的内容而往这方面走。不过有一些面试官就是会找简历上和自己业务相关或者感兴趣的项目来进行提问，所以你在简历上提到的项目都需要非常熟悉。
近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只
总的来说，华为鸿蒙不再兼容安卓，对中年程序员来说是一个挑战，也是一个机会。只有积极应对变化，不断学习和提升自己，他们才能在这个变革的时代中立于不败之地。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip204888 （备注鸿蒙）一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
1、简介Image是用来显示图片的组件，我们在开发中使用的非常频繁！2、属性表图像裁剪对齐方式left表示按左对齐裁剪。right表示按右对齐裁剪。top表示按顶部对齐裁剪。bottom表示按底部对齐裁剪。center表示按居中对齐裁剪。image_src图像Element类型可直接配置色值，也可引用color资源或引用media/graphic下的图片资源。scale_mode图像缩放类型表示
明确目标→聚焦核心→高效落地。不用追求成为技术专家，只要通过“点-线-面”的步骤，掌握关键术语、理清逻辑关联、紧跟行业动态，就能满足面试和工作的基础需求。如果和我一样，正为秋招AI产品岗焦虑，不妨试试这个路线。学习过程中如果有疑问，或者有更好的学习方法，欢迎在评论区交流～ 祝大家都能顺利拿到心仪的offer！近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另
淘天集团的大模型研究将主要围绕两个场景展开：一是搜广推，二是逛逛的内容化。团队组建工作由淘天集团CEO戴珊、淘天集团CTO若海、阿里妈妈CTO郑波等人共同牵头。
可以不传直接组件状态或者引用传参（就是传对象）普通数据传递、和引用传递 也就是写对象格式传递状态才会有响应式效果参数的类型必须与参数声明的类型一致，不允许undefined、null和返回undefined、null的表达式。aboutToAppear 获取路由参数/请求接口buildonDidBuild 埋点aboutToDisAppear 清空非鸿蒙资源ArkTS是单线程的，单线程可以避免锁机
值得关注的是，百度今年首次推出 “三大实习专项计划”，三大事业群组将开放真实的大客户 AI 场景、提供充足算力资源，让实习生参与核心产品的技术创新与研发。目前已有数十名优秀管培生深度参与百度核心业务与 AI 创新发展，上百名技术博士投身机器人、自动驾驶、深度学习、大模型等领域的创新研究，推动技术突破与应用落地。百度将秉持 “用科技让复杂的世界更简单” 的使命，携手各界人才助力传统产业数字化、智能化
*GPUGEEK** 定位于面向 AI 开发者和中小企业的 AI 赋能平台。在当前的 AI 生态系统中，AI 开发者和中小企业往往面临着诸多挑战。一方面，构建和维护自己的 AI 基础设施需要巨大的资金投入和专业的技术团队，这对于许多中小企业来说是难以承受的负担。另一方面，即使有了硬件设备，软件环境的搭建、模型的训练和优化等工作也需要耗费大量的时间和精力，这在一定程度上限制了 AI 技术在这些群体中
AI 大模型，即人工智能大模型，是 “大数据 + 大算力 + 强算法” 结合的产物 。它通过在大规模数据上进行训练，拥有海量参数（通常在十亿个以上），具备高度的通用性和泛化能力。打个比方，传统的小模型像是一个只储备了某一学科知识的学生，只能解决特定类型的问题；而大模型则像是一个知识渊博、博闻强识的学者，对各种领域的知识都有涉猎，能够应对自然语言处理、图像识别、语音识别等广泛领域的复杂任务 。
智能 AI 招聘工具如何选择？HR 常因功能繁杂、场景不匹配选错工具。
有很多小伙伴不知道学习哪些鸿蒙开发技术？不知道需要重点掌握哪些鸿蒙应用开发知识点？而且学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间。所以有一份实用的鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料用来跟着学习是非常有必要的。这份鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料包含了鸿蒙开发必掌握的核心知识要点，内容包含了。
本书主要介绍如何使用OpenHarmony开发物联网设备端软件，具体包括外设控制、网络编程、物联网平台接入等。本书的实例 程序均在HiSpark Wi-Fi IoT开发套件上进行测试和演示，部分章节内容也适用于其他支持OpenHarmony的物联网设备。本书共8章，分为4篇，即环境准备篇、外设控制篇、传输协议篇、物联网应用篇。环境准备篇包含第1章，主要内容为如何搭建 OpenHarmony开发环境
Visibility.Visible : Visibility.None) // 是否显示布局。.onTouch((event) => this.listTouchEvent(event)) // 父容器设置touch事件，当列表无数据也可以下拉刷新。2、touch触摸事件：1—>手指移动上拉改变偏移量进行判断是否显示布局，2—>手指抬起偏移量置为0，请求数据成功后，关闭刷新状态。到达条件：如果一
从DriverEntry列表中获得指定设备的驱动：DevHostServiceStartService()启动HostService，间接调用AddDevice接口，依次加载host下的所有子设备。|//通过DevMgr在Host端的Client，调用| // 将DevService和deviceInfo与DevHostClnt关联。HdfDeviceAttach()的功能是（1）将设备Node节
摘要：DMA（直接存储器访问）与CPU协同工作模式正成为嵌入式系统的效率革命核心。DMA专司数据搬运，CPU专注算法处理，二者分工显著提升系统性能。该模式广泛应用于串口通信、音频处理、图像分析等场景，通过硬件自动化传输释放CPU算力，实现毫秒级响应。尽管存在配置复杂、调试困难等挑战，但其在降低功耗、提高吞吐量方面的优势使其成为物联网、工业自动化等领域的关键技术。随着边缘计算发展，"DMA
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阿里十分注重你对源码的理解，对你所学，所用东西的理解，对项目的理解。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注前端）一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场
下载完成后，打开下载的驱动。首先进入Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/download#downloads，选择Windows下Python（注意：必须选择64位，因为TF不支持Python32位的，官网新版本只有64位了）官网下载程序。将下载的nilmtk包放到D:\Anaconda3\envs%你的虚拟环境%\Lib\site-packages里，运行程
在 Gradle 构建任务中，双击 PackageDebugHar 或PackageReleaseHar 任务，构建 Debug 类型 或 Release 类型的 HAR。待构建任务完成后，可以在工程目录中的 Matisse> bulid > outputs > har 目录中，获取生成的HAR 包。新建一个 Module，类型选择 HarmonyOS Library，模块名为 Matisse，如
现有两组服务器A和B，每组有多个算力不同的CPU，其中A[i]是A组第i个CPU的运算能力，B[i]是B组第i个CPU的运算能力。为了让两组服务器的算力相等，允许从每组各选出一个CPU进行一次交换，求两组服务器中，用于交换的CPU的算力，并且要求从A组服务器中选出的CPU，算力尽可能小。第一行输入为L1和L2，以空格分隔，L1表示A组服务器中的CPU数量，L2表示B组服务器中的CPU数量。对于每组
想搭建智能 AI 招聘体系却不知从何入手？
智能 AI 招聘解决方案是什么？它能解决 HR 的哪些招聘痛点？
招聘 AI 系统效果如何评估？是看技术还是看实用？
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