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 1101
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
12-20 215
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
热门推荐
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 2233
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 1095
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：...
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
【智能汽车技术】基于线控与域控的智能底盘系统架构：新能源汽车滑板底盘创新形态及实车测试验证
01-01
内容概要：本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层，通过线控化（X-By-Wire）和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制，支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段，当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心，并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态，强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例，展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现，推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群：汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者；具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构；②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景；③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议：建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习，关注政策导向与行业测试动态，注重理论与实车验证相结合，全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）》的技术资源，重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究，提出了一种N-k多阶段双层优化模型，并结合故障场景筛选方法，用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现，具备较强的工程应用价值和学术参考意义，适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域，展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群：具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景，熟悉Matlab编程，有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究；②支撑高水平论文（如EI/SCI）的模型复现与算法验证；③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具；④结合YALMIP等工具进行数学规划求解，提升科研效率。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源，下载完整代码与案例进行实践操作，重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路，同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
BUUCTF(Misc)解题过程[源码]
01-01
本文详细介绍了在BUUCTF(Misc)题目中解决FLAG问题的步骤。首先通过WinHex检查图片文件头和十六进制匹配情况，查找flag字符串或隐藏文件。若未找到，则使用StegSolve进行图像隐写分析，包括LSB隐写和图片叠加等方法。随后发现文件头为50 4b，将其保存为zip文件，但文件损坏。通过foremost文件分离成功获取文件，最终在WinHex中查看未知文件类型，得到flag{dd0gf4c3tok3yb0ard4g41n~~~}。整个过程展示了从图片中提取隐藏信息的多种技术手段。
计及需求侧响应日前、日内两阶段鲁棒备用优化(Matlab代码实现）
01-01
计及需求侧响应日前、日内两阶段鲁棒备用优化(Matlab代码实现）
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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