登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
国家新基建政策推动，生成式AI在电商/医疗/制造场景渗透率超60%65%企业部署AI技术，AIGC工程师年薪达80万+国产化替代政策强制适配，华为投入60亿生态激励鸿蒙开发者薪资溢价30%，305所高校开设专项课程《数据安全法》合规要求升级，全球327万人才缺口渗透测试工程师年薪50万+，HCIE认证成招聘硬指标企业上云成本下降40%，混合云管理需求激增云架构师年薪80万+，AWS认证溢价30%新
2026年国测四期名单发布，23款产品入围。本文从集中式、分布式、云原生、分析型MPP、时序数据库五大技术路线出发，分析各代表产品的架构特点与适用边界，并围绕业务负载、数据规模、迁移成本、信创合规四个维度构建选型决策框架，为不同业务需求提供可落地的选型参考。
* 这要求人类执行严格的 **Computing Power Encapsulation (算力封装)**：即在特定任务范围内，对AI建立绝对的信任与完全的委托。一旦人类过度介入AI的执行过程，产生冗余的信息交互，将不可避免地导致人类核心注意力和脑力算力的严重损耗。1. **未知的跃升属性 (The Leap Attribute of the Unknown):** 尝试未知的职业、接触未知的人群
从逻辑架构上看，Medical AI Scientist与清华的OpenLens AI（五大智能体协同）、复旦的MedGenesis（世界模型推理循环）以及Google的AI Co-Scientist（7个智能体协作）共同勾勒了“医学AI科学家”的通用技术范式：通过多智能体分工模拟科研团队，将“临床意义”与“技术可行”作为双重约束条件，最终目标是建立一个闭环的、可迭代的科研操作系统。当“全自动”不
本周在 week13 的 OpenAI Chat 三角色对齐基础上，继续补齐 Mini-LLaVA 的多轮对话工程能力。主要包括四件事：推理侧增加历史轮数截断，训练侧增加轮次级和 token 级截断，针对 JSON 业务输出补充 few-shot prompt 模板，并封装 JSON 提取、校验和失败重试模块。最后通过固定多轮测试脚本，把每轮问题、回答、JSON 校验状态和截断后的 history
每个平台都要单独注册、充值、维护API Key。我实际测下来，成本大概降了15%~25%。我感觉这种“AI网关”，未来会变成标配。简单说，它是一个AI模型聚合网关。更关键的是，它会自动帮你选模型。我最近换了个方案：ZenMux。（注册有额外Credits）写代码用Claude好一点。你不再为AI的不稳定买单。有时候还得用Gemini。✔ 不用再纠结选哪个模型。👉 你很难只用一个模型。不用再维护多
前两篇我们认识了计算机的"身体"（硬件）和"工作岗位"（服务器与云计算）。现在，我们要回答一个最核心的问题：两台计算机之间，到底是怎么"说话"的？本文只讲四个核心概念：网络是什么、数据怎么找到路、数据怎么传得稳、程序员日常怎么打交道。
✅memmove 的核心不是“拷贝”，而是“
AI智能体“龙虾”（OpenClaw）的衰落与“爱马仕”（Hermes Agent）的崛起：前者因API限策与高危漏洞（CVSS 9.9）式微；后者以持久记忆、技能自生成、跨平台互通等实用能力破圈，成技术圈新“拐杖”。但技术无银弹，懂你的工具才是真助力。
1. 不要迷信“速成”嵌入式学习是一场持久战。如果你想要速成，说明你还没准备好进入这个行业。踏实花6～12个月系统学习，比被忽悠“三个月速成”然后失业半年要划算得多。2. 不要被硬件道具迷惑一块开发板、一个开源机器人，不能代表任何机构的实力。真正有价值的，是老师能带你理解原理、解决问题、完成一个闭环的产品开发流程。3. 多用搜索引擎和AI工具做验证在报名之前，用百度、知乎搜索机构评价，也可以用AI
MMLU、HumanEval、GPQA——这些榜单测的是「模型在理想条件下能做什么」，不是「模型在你的业务场景里会做什么」。我的建议很简单：在你自己的场景里跑一遍，看行为，别看分数。一个会在加法题上写单元测试的模型，和一个直接给你答案的模型，哪个更「智能」？答案取决于你的场景。选模型，不是选分数最高的那个，是选「缺陷最可接受」的那个。评测环境：2026 年 6 月，各模型官方 API 最新版本。
道本科技与DeepSeek的合作，提供了一个明确的解法：不是用AI取代人，而是把合同管理中那些“适合机器做”的事交给机器，让人去做真正需要人的事。两者结合，把合同管理从“人扛着系统跑”，变成了“系统驮着人跑”。道本方案的目标，是把法务从80%的重复性劳动中解放出来，让他们有精力去做那20%真正创造价值的事。每次合同审查中，业务、法务、财务提出的修改意见，系统自动采集、提炼，用于迭代下一轮智能审查。
本章要讨论的“典型信息系统架构模型”——不同于单个信息系统的功能探讨，而是从宏观架构层面，讨论如何将信息系统与业务（如政务、商业、工业）深度结合，搭建一个可落地、可扩展、安全可靠的整体系统。实践中，电子政务和电子商务是信息系统架构应用最广泛、最具代表性的两大领域。在系统架构设计师考试中，这两个方向不仅是在选择题中的常客，更是下午论文的独立命题方向。从2011年到2025年的15年间，“企业集成与平
总结来说，出版机构组建内容电商运营团队，有几个核心原则值得反复强调。先诊断后配置。在决定招什么人之前，先弄清楚你的增长瓶颈在哪里。不同的瓶颈需要不同的团队配置，没有放之四海而皆准的标准答案。从小而精开始。不要一开始就追求大而全的团队配置。从最小可行团队起步，跑通一个平台的完整链路，再逐步扩张。规模不是关键，角色清晰和流程标准化才是。内容基因是护城河。出版机构相对于纯电商平台的核心优势，是对内容的深
向量数据库是2026年数据库领域增长最快的细分赛道之一，其核心驱动力是RAG（检索增强生成）和多模态AI应用的爆发。本文从向量数据库的产生背景出发，解释什么是向量嵌入、相似性检索、HNSW索引等核心概念。对比专用向量数据库（Milvus、Pinecone）与传统关系型数据库+向量扩展（pgvector、金仓V9）的架构差异。深入分析向量数据库在RAG、推荐系统、多模态检索中的关键作用，并结合选型决
摘要：某公司网络搭建方案通过MUX VLAN技术实现安全隔离：1)创建主VLAN40和从VLAN（互通型VLAN10/20对应不同部门，隔离型VLAN30对应访客）；2)配置各交换机端口类型与VLAN绑定，通过trunk端口实现跨交换机VLAN传输；3)实现部门内互通（VLAN10/20）、部门间隔离、访客间隔离（VLAN30）、员工与访客隔离，但均可访问服务器（VLAN40）。测试验证了通信隔离
2025年，Andrej Karpathy创造了一个词叫我：帮我写一个用户登录功能AI：好的，这是代码...（哗啦啦输出200行）我：跑一下...报错了，修一下AI：好的，修好了我：再加个验证码AI：好的...这个过程很爽，像一个不用动脑的流水线工人。但问题也很明显——代码是你写的吗？你能维护吗？业务逻辑变了你能改吗？90%的Vibe Coding产物，三个月后连作者自己都看不懂。程序员不会失业，
上周末开车出门，路口直行被一辆变道车撞了。两个脚都伤了。软组织挫伤加轻微骨裂。走不了路，医生说躺两周。在床上办公。笔记本搁床头柜上。刚好在研究一个东西——CodeWhale（DeepSeek-TUI）。Rust写的终端编程智能体。命令行里直接调DeepSeek V4，有TUI界面、MCP客户端、沙箱隔离、子Agent、LSP诊断。问题是办公本性能一般，编译Rust项目够呛。而且我脚动不了，不想爬起
广大临床医生及科研型医务工作者身处诊疗一线，依托海量真实病例、临床疑问与原生诊疗数据，具备天然的临床科研优势，却普遍受限于文献调研效率低、科研方案设计薄弱、统计学处理困难、科研图表绘制繁琐、学术论文写作乏力等瓶颈，致使大量优质临床资源无法转化为立项课题与学术论文。让 Agent 生成 Table 1、回归结果表、森林图、ROC 曲线、相关热图、箱线图、柱状图和结果描述文字。Cover Letter
AI工程师年薪中位数突破60万元，企业AI预算增长超50%，但合格人才缺口达45%（数据来源：IDC 2025人工智能产业报告）。CMF（色彩、材料、工艺）设计岗位需求增长120%，智能家居与数字孪生场景驱动创新（数据来源：中国家博会CMF趋势LAB报告）。：网络安全岗位缺口年增40%，企业安全预算中AI技术占比超40%（数据来源：赛迪顾问2025安全产业分析）。：仅17%企业有效利用数据，CDM
本文系统介绍了大语言模型应用中的关键技术概念：Agent（智能体）是基于LLM结合外部工具完成复杂任务的实体；FunctionCalling是让LLM生成结构化指令调用外部函数的机制；MCP是标准化模型与工具连接的协议；A2A则实现了不同Agent间的协作。文章通过天气查询示例展示了Agent工作流程，分析了各项技术的必要性及相互关系：FunctionCalling/MCP解决工具调用问题，而A2
MCPServer是基于MCP协议构建的轻量级服务程序，旨在实现大型语言模型与外部资源的安全高效连接。本文介绍了MCPServer的客户端-服务器架构及其核心功能，包括资源暴露、会话管理、安全保护等。通过魔搭社区MCP广场，作者演示了如何配置高德地图等4个MCP-Server，并利用Dify平台搭建集吃饭、学习、看新闻、出行规划于一体的AI智能体工作流。虽然首次调用可能出现超时问题，但该方案展示了
目前市场上有许多优秀的代码自动补全工具，其中 GitHub Copilot 和 Tabnine 备受开发者青睐。GitHub Copilot 是由 GitHub 和 Microsoft 联合开发的一款人工智能代码补全工具，它基于 GitHub 上的大量开源代码数据训练而成，能够理解代码上下文，并在开发者编写代码时提供智能建议。
规则就一句话：发一张截图或者一段文字，说说你最近在用的AI工具，以及你用它的真实感受——好的坏的都行。有人分享了用AI写标书的经历，有人分享了AI辅助写论文的技巧，有人分享了AI帮他家装修做效果图的过程。最重要的不是频次，是那一件事的质量。符合这三个条件的事举例：写一段200字的经验分享、用AI做一个表情包发到群里、拍一张自己的工作台照片配一句介绍、推荐一个你觉得好用但小众的AI工具并说明理由。O
Java EE：1.计算机是如何工作的（第三弹）
周二到周四：集中做三个项目的设计工作，AI生成初版方案和多种配色变体，她选方向、做关键页面的精修，每天实际设计时间约4小时。没一个是跨行创业——他们出来做的事，就是之前在大厂或大公司里做了很多年的事。人脉不是酒桌上换名片换来的，是之前工作里合作过的、信任你专业能力的人。第三，没有一个人裸辞。但他们对我的第一个问题——你觉得自己成功了吗——的回答出奇一致：不觉得成功，只是活下来了，而且活得比以前自在
但他说：20个真正投入的人做出来的东西，比200个潜水的人强一百倍。那20个人分成四个项目组，一个做AI+校园服务的小程序，一个做AI学习笔记的知识库，一个做校内的AI分享活动，一个做校外企业的对接。去年11月，小北办了一场「AI工具实操夜」——每个人带电脑来，用AI做一个自己想做的小项目。他们的活动成本几乎为零：场地是学院的实验室，设备是大家自带的电脑，茶歇是每人轮流带零食。他说拿了钱就有义务帮
金橙智能最大的价值，不是“教得好”，而是它把一家研发公司真实的商业项目资产开放给学员，并让一线工程师带队实战。✅ 你认可用“真实量产项目”来衡量培训价值✅ 你对BMS、汽车电子、充电桩、FOC、嵌入式AI这些方向感兴趣✅ 你可以接受在郑州线下学习3~4个月✅ 你愿意花时间实地试听、对比，而不是只看广告行动建议到公司实地参观，要求查看项目实物、原理图、代码片段（任何敢于展示细节的机构，水分都更少）。
同理，AI帮你做财务分析、AI帮你做客户管理、AI帮你做市场调研——以前这些是「只能雇人来做」的事，现在是「一个人加AI就能搞定」的事。在北上广深，一个年收入40万的白领，扣除房租、通勤、社交、加班外卖之后，真正可支配的收入和自由支配的时间，往往不如一个年收入25万但住在二线城市、没有通勤成本、时间完全自主的一人公司经营者。更关键的是「增长曲线」——打工的收入增长是线性的（每年涨5%-15%），而
在智能体来了的一次线下分享中，一位来自制造业的数据从业者展示了她的工作流：用自然语言告诉AI数据分析工具「帮我拉过去三个月各区域的销售额，按产品线拆分，标注同比增长」，AI自动生成SQL语句并返回清洗后的数据表（原来需要2小时，现在3分钟）。从OPC中国追踪的数十个案例来看，答案可以浓缩为一句话：不是靠一个人更努力地加班，而是靠「工作流再造」——把部门的所有职能拆解成一个个具体的任务单元，判断每个
摘要：在AI智能体时代，OPD（一人部门）模式正成为职场新范式。通过整合大模型、智能工具和自动化工作流，单个员工可完成传统部门的工作量。文章以新媒体、销售、运营和HR为例，展示了AI如何赋能个人实现部门级产出，并提出企业培养OPD型人才的"诊断-重构-落地-复利"四步路径。核心在于掌握"模型即服务"和"智能体即服务"两大能力，将重复性工作
改行学it
——改行学it
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
HarmonyOS开发者社区
脑启社区
智能体开发者社区
openEuler 社区
CSDN-OPC开发者社区
DeepSeek技术社区
MCP技术社区
AtomGit开源社区
快递鸟社区
AI Agent技术社区
