确认下眼神，你是不是靠谱的人

最新推荐文章于 2025-12-20 11:24:55 发布
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当AI开始“自知“：大语言模型如何意外学会了衡量自己的确定性
步子哥的博客
11-12 235
这是一篇关于AI"自我认知"的科学故事。Apple的研究团队发现，那些看似只会"鹦鹉学舌"的基础大语言模型，竟在不经意间掌握了一种类似人类直觉的能力——能够评估自己答案的可信度。更令人意外的是，当我们试图通过"指令调优"和"思维链"让AI变得更"聪明"时，这种天然的校准能力反而消失了。这背后隐藏着怎样的数学机制？让我们跟随研究的脚步，探索AI认知的深层奥秘。
人机交互如何改变人类生活 | 公开课笔记
优快云人工智能头条
07-09 2790
作者 | 翁嘉颀编译 | 姗姗出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图...
HR如何招一个靠谱的人
mrdu_somefun的博客
03-04 1057
怎样判断一个人是否靠谱？很多人说，靠眼缘。这当然不能算错，但对于一个负责任的HR来说，不可能这么轻率。 很多人在面试时表现得特优秀，感觉好像无所不能。但工作一段时间就会发现，这人根本就自带问题源！招个靠谱的人就这么难？今天送大家6条实战经验，听说处女座用了都说好~  01  寻根问底“挖”出靠谱信息 大家可能都很熟悉STAR面试法，可是却
用计算机算出你喜欢吃你喜欢的人,心理测试：第一眼看到了什么，测试你喜欢的人是不是在暗恋你？...
weixin_39714307的博客
06-15 262
暗恋一个人就是一见面就犯尴尬症，不见面就得相思病。如果是双向暗恋，那么就会互相尴尬，相对无话。到了最后，很有可能无疾而终。只有多年以后得知彼此心意，才会扼腕叹息。那么，你喜欢的人是不是在暗恋你呢？一起测一下。测试开始：第一眼看到了什么？请根据直觉回答。A、百叶窗B、蓝天白云C、小鸟D、音符测试解析：选A，他已经开始喜欢你有人说，喜欢是乍见之欢，当他频频地出现在你身边，找机会就帮你的忙，不时地和你套...
职场进阶必修课：掌握五大核心原则，打造让人信赖的靠谱力
枫夜
03-14 1100
靠谱不是“不犯错”，而是“让人放心”。我们通过责任心驱动、契约精神约束、细节把控、高效沟通和持续成长，在工作和生活践行这些原则，随着日益磨砺，将成为团队中不可或缺的可靠伙伴。需要记住一句话，职场成功往往属于那些“说到做到”的人。
确认过眼神，你就是企业想要的人！年薪30W+专场，直面BOSS！
人人都是产品经理
04-20 618
面了很多家企业，但还没拿到好offer，你焦虑了吗？不如来感受一下我们推出的内推计划！投1份简历，我们帮你推荐多家企业，坐等面试，直接和BOSS面对面！今天将会发布年薪3...
医疗健康领域应用：Linly-Talker构建智能导诊数字人
weixin_33562004的博客
12-20 213
Linly-Talker 构建了集语音识别、医学大模型、语音合成与面部动画驱动于一体的智能导诊数字人系统，实现低延迟、高准确率的实时交互。通过领域微调、口型同步和音色克隆等技术，让虚拟医生具备专业性与亲和力，已在智慧医院多个场景落地应用。
开课吧9.9元学python靠谱吗-亚马逊的一个爆款，运营人背后付出了多少努力？
weixin_37988176的博客
10-29 622
"进行用户调研，总结改进意见，根据统计结果安排服务项改善优先级，并进行用户满意度的跟踪回访。”我自信坚定地说出了答案。结果一抬头，撞上面试官的眼神，我就知道我凉了。不懂数据的运营都被现实打了耳光我的答案有什么问题吗？标准答案又是什么？回去路上就给一电商运营大佬发消息请教，同样的题目，看到他的回答，我跪了。大佬的解决思路是这样的：用户调研描摹用户画像，找到精准用户，基于业务目标和用户特征搭...
婚姻大数据：姐弟恋最靠谱，男同学们，小姐姐会好好爱护你的
大数据
11-17 758
导读：每个人都会有自己的宿命，在感情上也一样，有些人可能经历过几段婚姻，绕个弯最后找到自己的归宿，而有些人只是一直在寻找的路上。那么你最适合和什么样的人结婚？来看看大数据...
探索 Duix.Heygem：开源数字人的创新之旅
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小相探索IT世界
05-21 1万+
在开源技术的推动下，数字人领域迎来了新的发展机遇。硅基智能推出的Duix.Heygem开源项目，通过其零训练、秒级生成、多语言支持、高质量输出等核心特性，显著降低了数字人开发的门槛和成本。该项目利用先进的图像与声音克隆技术，以及视频合成与优化技术，实现了高效、精准的数字人形象和声音克隆，并能在复杂场景下保持高度逼真的效果。Duix.Heygem在电商营销、影视娱乐等多个领域展现了广泛的应用潜力，如提升电商互动率和销量，以及为影视制作提供虚拟演员等。
你有哪些独到的识人技巧？
极客神殿
12-02 2230
还是让我来点辛辣的干货吧： 1、任何人，其实是由两种构成：不变的和可变的。不变的部分，比如你的身高、眼睛颜色，打小就喜欢吃甜豆腐花不喜欢咸的，看到毛毛虫就发毛，这些根深蒂固很难改变的东西（注意：很难改变，当然是相对可变而言的不变，不是说百分百不能变）。可变的，就是其他一切所谓“性格、三观”，其实会随着时间、环境的不同而变化的部分（同样，这些也有相对难改变的）。识人，最重要是先分清别人身上这两大块，否则这种“识人术”一定不准。 几乎所有人，其实都有个自己意识不到的大毛病，就是judgmental，对人喜欢下论
弹道、制导、控制专业靠谱书籍资料推荐，系列(五)(自抗扰控制技术-估计补偿不确定因素的控制技术)
shepinxiong的博客
07-31 1094
自抗扰控制算是控制界为数不多的由中国人自己发明的控制理论技术，经过多年的发展已经在工程领域取得了广泛的应用。
竹间智能：人机交互未来如何改变人类生活
GitChat
07-13 3619
本文是AI科技大本营6月21日在线公开课的文字版，分享嘉宾是竹间智能的 CTO 翁嘉颀。 现阶段利用 NLP 以及 NLU 技术及机器学习方式，正慢慢脱离关键词的束缚。再下一步呢？是否机器人能主动跟人产生互动？没有情感情绪的机器人真的算是智能机器人吗？情感情绪又有哪些应用呢？ 本次公开课，翁嘉颀将带你揭晓“人机交互下一步，该如何使用主动式对话机器人做到更好的交互”。学习地址： 免费报名地址：...
市场化技术转移机构深陷传统路径依赖困境？“上云用数赋智”一体化服务或成破局关键.docx
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（20页PPT）第4课时分数加减法的简便计算.pptx
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（21页PPT）28新员工质量培训.ppt
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语音处理用于音频盲源分离的谐波矢量分析 （HVA）（Matlab代码实现）
12-31
【语音处理】用于音频盲源分离的谐波矢量分析 （HVA）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于谐波矢量分析（HVA）方法实现音频盲源分离的技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法专注于从混合音频信号中分离出原始独立的声音源，适用于语音处理领域中的复杂听觉场景分析。文中详细阐述了HVA的理论基础及其在盲源分离中的应用机制，通过Matlab编程实现了算法的核心流程，帮助研究人员理解和掌握该技术的具体实现方式。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用场景，展示了信号处理领域的广泛研究价值。; 适合人群：具备一定信号处理和Matlab编程基础，从事语音处理、音频分析或相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①学习并实现基于HVA的音频盲源分离算法；②深入理解谐波结构在语音信号中的作用及分离机制；③为语音增强、噪声抑制、多说话人识别等应用提供技术支持与算法参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，配合理论部分加深理解，重点关注HVA算法的实现细节与参数设置，同时可拓展至其他信号处理技术进行对比研究。
钢材计算工具箱v1.1.0
最新发布
12-31
钢材计算工具箱 是 Windows 平台绿色免安装的钢材理论重量计算工具， 核心用于建筑、机械等领域快速计算各类钢材重量。 适配多类钢材规格，内置等边角钢 82 组、不等边角钢 65 组、热轧槽钢 42 组、热轧工字钢 47 组等标准数据。 支持普通钢板、圆钢、方钢、六角钢、花纹钢板、常用轨道等多种钢材计算。 单位默认 mm，重量结果为 kg，可输入长度、规格等参数一键出结果，支持非标尺寸自定义计算。 单文件运行，仅需将 “gangcai.mdb” 放入同目录 data 文件夹即可使用，不产生系统残留。 多类型钢材重量计算：覆盖普通钢板、圆钢、方钢、六角钢、热轧工 / 槽钢、角铁、花纹板、轨道等主流钢材。 标准规格快速查询：内置海量国标规格数据，直接选择型号即可计算，无需手动输入复杂参数。 非标参数自定义计算：支持输入自定义尺寸（长 / 宽 / 厚 / 直径等），适配非标准钢材的重量核算。 精准数据来源保障：引用权威手册数据，计算公式规范，结果可直接用于工程预算与采购核算。 绿色免安装轻量化：单文件启动，占用资源极低，老旧电脑也能流畅运行，无安装与卸载流程。
【编程语言基础】软件设计师考试属于计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试内容分析报告C
12-31
考试科目 分为两个科目： 计算机与软件工程知识 软件设计技术 计算机与软件工程知识科目详情 考试时间：上午，时长 150 分钟 考试内容：涵盖计算机硬件、数据结构与算法、操作系统、程序设计语言、计算机网络、数据库技术、系统开发和运行维护、安全性知识、知识产权、计算机专业英语等领域 题型与分值：单项选择题，共 75 题，每题 1 分，满分 75 分
一般不靠谱的人是不是不会有权限
10-16
是的，**一般情况下不靠谱的人不会被授予部署到测试或生产环境的权限**。企业通过权限管理机制来控制风险，确保只有可信、有能力、经过审核的人员才能操作关键系统。 --- ### 为什么“不靠谱”的人拿不到权限？ #### 1. **权限不是自动赋予的，而是基于信任和职责分配** - 权限通常由团队领导、运维负责人或安全管理员审批。 - 新员工或表现不稳定的人会先限制在开发/本地环境，逐步验证其可靠性后才开放更高权限。 #### 2. **权限遵循“最小权限原则”（Principle of Least Privilege）** > 用户只能获得完成工作所必需的最低级别权限。 例如： - 刚入职的开发人员：只能提交代码、运行本地测试。 - 经过考核后：可部署到测试环境。 - 成为资深成员或进入发布小组：才可能参与生产部署。 #### 3. **行为记录可追溯，促使人更“靠谱”** 所有部署操作都会留下日志（如 Git 提交、CI/CD 记录、审计日志），一旦出问题可以快速定位责任人。 ```bash # 示例：查看某次部署是谁触发的（来自 CI 系统日志） [2025-04-05 10:23:11] DEPLOYMENT_STARTED Environment: production Project: user-service Triggered by: zhangsan@company.com Commit SHA: a1b2c3d4... Status: Success ``` 如果某人频繁导致事故（如错误配置、未经测试上线），会被撤销权限甚至影响绩效评估。 #### 4. **多层审批机制防止“一个人说了算”** 现代 CI/CD 流程中，生产部署往往需要多人审批： ```yaml # GitHub Actions 中定义需两人批准才能发布到生产 environment: name: production url: https://www.example.com deployment_policy: waiting_steps: - type: manual min_approvals: 2 approvers: - alice@company.com - bob@company.com ``` 即使某人有权限，也不能单方面行动。 --- ### “不靠谱”有哪些表现？（可能导致权限受限） | 行为 | 后果 | |------|------| | 频繁提交 bug 导致构建失败 | 被要求加强代码审查 | | 擅自修改生产配置 | 权限被收回 + 内部通报 | | 忽略测试流程强行上线 | 暂停部署权限 | | 不遵守变更管理流程 | 不予授权 | --- ### 如何变得“靠谱”并获得权限？ 1. **遵守流程**：提交 PR、走 Code Review、写测试用例。 2. **稳定输出**：持续交付高质量代码，减少线上问题。 3. **主动沟通**：遇到问题及时反馈，不隐瞒失误。 4. **学习运维知识**：了解部署流程、监控、回滚机制。 5. **参与值班（on-call）**：证明你能应对线上故障。 当团队认为你值得信赖时，自然会给你更高的权限。 --- ### 总结 ✅ 是的，**不靠谱的人通常不会有权限**。 🔐 权限是一种信任资产，不是默认权利。 📊 企业通过流程、技术和文化筛选出“靠谱”的人来操作关键系统。 🌱 即使现在没有权限，只要表现良好，未来也可以获得。 ---
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