这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

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我们通过同时检测用户的生物电信号（比如呼吸和心跳速度）、驾驶行为（比如是否出现驾驶者驾驶状况突变、违规异常，或者突然紧握方向盘等情况），还有用户面部状况的疲劳特征（比如是否闭眼、是否眼神游离、是否眼睑下垂、是否伴随不停瞌睡或者打哈欠的情况），综合判断疲劳状况后再给予针对性的交互输出和应对，这就是多模态交互。非接触式交互的技术有很多种，有的需要普通的可见光摄像头，有的是需要感知深度的摄像头，有的是

经典MLLM架构多模态大模型(MLLM)：架构篇一、Modality Encoder 简介多模态编码器将原始信息（如图像或音频）压缩为更紧凑的表示形式。一种常见的方法是使用与其他模态对齐的预训练编码器，而不是从头开始训练。本文主要介绍 Modality Encoder。包括。二、Visual Encoder**CLIP-VIT：**作为Vision-Language Model最流行的选择，提供了

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我们通常会将网络爬虫的组成模块分为初链接库、网络抓取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待抓取链接队列、网页库等，网络爬虫的各系模块可形成一个循坏体系，从而不断地进行分析和抓取。现如今大数据时代已经到来，网络爬虫技术成为这个时代不可或缺的一部分，企业需要数据来分析用户行为、自己产品的不足之处以及竞争对手的信息等，而这一切的首要条件就是数据的采集。**其具体详情如图2-5所示。意即针对某个

人工智能有许多优点和缺点，以下是一些常见的：优点：高效性：人工智能可以在短时间内处理大量的数据和任务，提高效率和生产力。可靠性：相较于人类，人工智能可以更快速、更准确地执行任务，并且不会受到疲劳、情绪等因素的影响，提高了任务执行的可靠性。个性化服务：人工智能可以通过分析大量的用户数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提高用户体验和满意度。自主学习：人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术，自主地学习

Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。Node.js使用了一个事件驱动的、非阻塞式I/O的模型，轻量又高效，它的底层是用C/C++编写。Node.js不仅可以用于前端浏览器开发，还可以用于服务器端的开发，它允许开发者使用 JavaScript 语言在服务器端构建高性能、可伸缩的网络应用程序。Node.js 在 Web 开发、后端服务、实时应用、大规模分布式系