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RSS订阅原创 基于用户真实需求的获客方式实践：IntentLeads.ai 的使用思路与价值分析
《IntentLeads.ai：基于需求信号的精准获客解决方案》 传统获客方式面临成本上升、转化率低等瓶颈。IntentLeads.ai创新性地将视角从"找客户"转向"捕捉需求"，通过监听公开平台上的需求表达（如技术选型、求助帖等），识别高意图内容并输出结构化线索。该工具适用于本地服务、SaaS产品和技术外包等场景，通过精准匹配"需求语言"而非简单推销，显著提升获客效率。其核心价值在于减少无效沟通，直接触达有明确需求的潜在客户，为注重交付能力的团队
2025-12-18 19:44:12
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原创 如何让你的GitHub项目快速涨星(Star)，具备知名度
摘要：GitHub开源项目常因缺乏曝光而被埋没，Star数量直接影响项目可信度。NiubiStar平台通过强制互赞机制解决这一问题，确保每次Star行为都能获得对等回报。该平台采用自动化对等交换模式，避免传统互赞的不确定性，并建立诚信体系防止"先赞后撤"行为。这种机制尤其适合新项目冷启动，帮助优秀项目快速积累初始Star，从而将开发者精力重新聚焦于产品优化。NiubiStar为GitHub项目提供了一种高效、可控的推广方案，让开源项目能更快获得应有认可。
2025-12-15 10:23:14
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原创 开源不易，让好项目被看见：一个极简 GitHub Star 互助平台，牛逼star(niubistar)
NiubiStar是一个为开发者打造的优质开源项目展示平台，旨在帮助优秀项目获得真实曝光。它通过GitHub OAuth安全授权，让用户手动Star感兴趣的项目，杜绝机器人刷量行为。平台支持提交项目、分类筛选发现优质库，所有操作透明可控，不存储用户Token。适合独立开发者推广作品、技术爱好者寻找小众项目，但不提供快速刷星服务。目前处于免费内测阶段，倡导"Star应代表真实兴趣"的开源理念，致力于让有价值的项目被真正看见。访问地址：https://www.niubistar.com
2025-12-08 22:51:20
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原创 AI 求职工具评测：简小派 vs Jobscan、Teal 与国内同类
AI求职工具指南：如何选择最适合你的智能助手 在AI求职工具爆发的时代，如何理性选择适合自己的工具？本文分析了主流AI求职工具的定位与边界： 简小派：全流程AI求职系统，覆盖简历优化到自动投递，适合愿意托管求职流程的用户 Jobscan：专注ATS简历优化，是欧美求职者的"关键词手术刀" Teal：求职项目管理工具，擅长多岗位并行管理 国内工具：更懂中文环境，但深度参差不齐 选择建议：先明确自身薄弱环节（简历/筛选/节奏），再根据工具特性匹配。记住AI只是放大器，关键决策仍需自己把控。在
2025-12-03 14:43:29
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原创 AI 求职工具简小派：用智能协作系统实现 AI 优化简历与全流程求职提升
**摘要：**AI求职工具简小派通过智能协作系统重构求职流程，重点解决简历优化、岗位匹配和面试表达等痛点。其AI优化简历功能不仅提升关键词匹配度，更从岗位视角重建简历结构，提高筛选通过率。平台突破单点功能局限，提供全流程AI求职协作，包括简历匹配、项目表达、面试模拟等，使求职过程可量化、可调整。面向学生、转行者和年轻求职者，简小派通过清晰路径、即时反馈和自动化执行帮助用户系统性提升竞争力。未来计划构建职业能力图谱，成为长期职业发展基础设施，让AI成为普通求职者的"能力放大器"。
2025-12-01 23:04:31
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原创 无经验、学历一般的 Java 应届生，简历到底该怎么写才能有面试？
本文针对无经验、学历一般的Java应届生如何优化简历提供实用建议。从企业筛选视角分析，HR和技术面试官主要关注基本匹配度、可信项目经历和技术细节掌握程度。常见简历问题在于技能堆砌、项目描述空洞和结构不合理。建议聚焦1-2个有业务场景的Java后端项目，详细描述背景、约束、设计和结果，突出工程思维。简历结构应让核心能力前置，技能区只写真正实践过的技术。通过重构项目经历、优化简历结构和精准投递策略，即使学历背景一般，也能提升获得面试的机会。关键在于用具体证据证明能力，而非简单套用模板。
2025-11-29 16:03:45
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原创 程序员应该如何求职，如何正确的看待求职这件事
程序员求职不应仅关注刷题、面试技巧等表面功夫，而是一场关于未来职业定位的深度思考。文章指出，求职本质是选择塑造自己的系统，而非单纯跳槽；真正的困难不在于准备充分与否，而在于能否提出关键问题判断机会价值；方向感来自对"想成为怎样的工程师"的清晰认知，而非盲目追随行业风口；长期职业收益取决于持续的判断校正能力，而非单次选择。作者强调，求职的核心是培养判断力而非技巧，并在GitHub分享了相关思考框架，帮助工程师避免职业发展中的常见误区。
2025-11-27 17:57:24
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原创 你写的“高并发项目”，真的算高并发吗？聊聊我对工程标准的真实判断
“高并发”在简历中泛滥却缺乏实质内容，正快速贬值。许多项目虽标榜高并发，却无法回答系统如何工程化应对流量压力。真正的高并发需要经过压力测试、瓶颈暴露等验证，而非简单堆砌技术组件。面试官更关注候选人对系统边界、性能指标和失效处理的判断过程。高并发本质是工程成熟度，而非履历装饰，需要为系统不可预测性负责的实际经验。建议从工程角度重新审视项目，避免简历夸大而面试无法自圆其说的情况。
2025-11-27 00:20:55
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原创 从技术到现实：简小派·Offer猎手横空出世，AI开始帮你找工作了
AI求职工具"简小派·Offer猎手"横空出世，实现从简历生成到自动投递全流程自动化。该工具整合NLP、大模型和RPA技术，能解析用户经历、生成匹配简历、模拟人类操作浏览器在主流招聘网站投递。演示视频在B站引发热议，标志着"求职自动化"新赛道的开启，将AI能力从对话(Chat)扩展到行动(Action)。这款工具不仅改变求职方式，更代表着人机协作的新阶段。
2025-10-27 03:10:09
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原创 找工作的时候，我写了一个“一键投递Boss直聘”的脚本，效率直接起飞
求职过程中重复点击"立即沟通"按钮十分耗时耗力。本文介绍了一个自动化投递脚本的开发思路：通过浏览器模拟真实用户操作，实现关键词搜索、岗位过滤和自动沟通功能。核心包括随机延迟防封禁、精准JD匹配和黑名单过滤。使用后投递效率从人工每小时40-70个提升到30分钟200+个，还能自动过滤低质量岗位。未来计划加入黑名单和简历微调功能，进一步优化求职流程。该方案有效解决了重复操作问题，让求职者专注于更有价值的部分。
2025-10-21 17:18:21
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原创 新版简小派的体验
简小派从简历工具升级为求职管理系统，整合了从简历制作到面试薪资的全流程服务。其亮点在于阶段化引导、行动建议和实时进度追踪，相比ChatGPT等工具更注重求职全流程的连贯性。新增的成长仪表盘、项目工坊、面试模拟等功能，让求职准备更有条理。升级后的系统提供了更落地的求职体验，适合正在找工作或职业规划的用户尝试。
2025-10-20 11:10:46
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原创 我们把公司鉴定做简单了
简小鉴：AI公司鉴别专家 简小鉴是一款智能公司鉴别平台，帮助求职者快速了解目标企业的真实情况。通过AI技术整合营业执照、法律风险、员工评价等多维度数据，提供结构化分析报告，重点识别外包公司、劳动争议等风险。产品特色包括： 对话式查询，支持模糊输入 专业解读复杂企业信息 重点预警劳动纠纷等求职陷阱 与简小派简历平台形成求职闭环 提供免费试用和深度分析服务 目前已上线，用户可通过简小派平台直接使用，无需复杂操作即可获取企业全面评估。
2025-08-15 15:49:41
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原创 简历派上线：我们用 AI，把简历生成这事儿彻底做“傻瓜”了
《简历派：AI驱动的智能简历优化平台》摘要 简历派（jianlipai.com）是一款创新的AI简历辅助工具，专为解决求职者在简历撰写中的痛点而设计。不同于传统模板网站，简历派采用对话式交互，通过智能诊断和优化建议，帮助用户提升简历表达力与岗位匹配度。平台支持现有简历上传优化和从零开始分步指导两种模式，提供实时诊断、关键词推荐和结构化排版等功能。目前已上线免费试用，无需登录即可体验。作为"AI简历教练"，简历派旨在成为求职者撰写简历的智能搭档，而非简单的模板生成器。
2025-06-26 16:54:00
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原创 我们给电商老板做了个 AI 军师，看完说“我要这个”
✅ 飞书/钉钉里直接问：“今天哪个SKU退货率最高？💡 用一句话说就是——老板再也不用翻后台看数据了，直接问AI就行。✅ 提醒你：“这款商品点击高但转化低，可能图没做好”老板助理：再也不用 PPT + Excel 搞到凌晨。老板在钉钉问：“抖音和拼多多哪个店最近退货多？✅ 自动接入淘宝/拼多多/抖音等多平台数据。多平台数据接入（淘宝/抖音/拼多多/京东）✅ 建议检查抖音退款原因 + 评论关键词。抖音旗舰店近7天退款率：12.5%拼多多旗舰店退款率：4.3%电商老板：不用催人发数据。
2025-04-06 00:01:45
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原创 无需 Docker 也能下载镜像！轻松获取 Docker 镜像文件！
这款工具大大简化了 Docker 镜像的下载和导入流程，特别适用于 Windows 端无 Docker、服务器无法 docker pull 的场景。为了解决这些痛点，我开发了一款Docker 镜像离线下载工具，让你无需本地安装 Docker，就能轻松下载并导入镜像！✅ 支持 Linux 服务器导入，下载后可直接 docker load 加载，无需 docker pull。✅ 无需本地安装 Docker，只要有 Windows 电脑，就能下载并打包镜像。💡 无法 docker pull 下载镜像？
2025-03-12 10:48:53
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原创 颠覆传统开发！诚邀您加入AI Dev Engineer计划！
🌐 [查看详情]: (https://github.com/albert-weasker/ai_developer)过去几年，AI 在编程领域的应用越来越广泛。从 Copilot 到 ChatGPT，AI 正在帮助开发者加速代码编写、优化逻辑、修复 bug。
2025-02-26 10:38:58
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原创 Java程序员找不到工作？BOSS已读不回？失业背后的真相：你可能只因为不会写简历！
在竞争激烈的技术行业中，一份出色的简历往往决定了你能否脱颖而出。作为一名Java程序员，你的简历不仅需要展现你的技术能力，还要体现你在复杂项目中的解决问题能力、团队协作能力，以及持续学习和成长的潜力。但在众多求职者中，如何让你的简历在招聘者眼中脱颖而出？这不仅仅是一个关于技能的展示，更是对你作为程序员职业定位和个人品牌的深度思考。
2024-11-10 21:18:19
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原创 AI劳动力崛起：人将面临失业危机？
”帮我爬取亚马逊上所有卖激光雕刻机的商家信息和类目商品销量、库存和客户评价。我意识到AI的冲击，也促使我更加努力提升自己，不被替代，我觉得很神奇，所以问了一下除了爬虫以外还能做什么工作，这个回答比较笼统，于是我直接联系对方客户支持询问，对方给出的答复是：你只需要选择技能，告诉他需求，就像招聘一个人类，您希望他掌握什么。经过了大约半个小时的漫长等待，貂蝉提示我，任务完成了，我打开了我的mongoDb，数据已经进来了。
2024-10-21 14:35:44
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原创 WUKONG-AI员工初体验
现在最贵的是人力，人力又不是最稳定的，人有情绪，有疲劳，一言不合就离职，要不一言不合就躺平，那有没有AI来帮我们干活呢？我带着这些问题，和他们的总监聊了一下，总监直接让我去问AI员工，听完了描述之后，我又试用了开发AI和数据AI，后面看看效果，如果真如他所说，那么我是否迟早饭碗不保呢？但是大势所趋，没有办法，还是要努力学习，不要被AI超越啊！我邀请对方来我们公司部署，大概也就十分钟，对我们宣称部署完毕，我问：“我需要做什么？结果用完了我所有的聊天机会，约来了3个候选人，我认为是完全OK的！
2024-09-09 16:17:28
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原创 自动化操作被制裁解决方案
我们做自动化操作的时候，经常被浏览器检测为自动化测试工具，然后被各种制裁，例如：什么真人验证，什么同用不同源（意思是一个东西，网页上和自动化网页效果不一样），反复制裁，我就想能否有一个方案，不让浏览器知道是自动化工具在操作呢？我谷歌了一下，很多人说加什么User-agent，什么浏览器xx，其实都是不正确的，因为那是针对请求的，并不是针对自动化操作的，自动化操作最重要义是什么？这就等于是人为打开而不是使用google driver打开的浏览器，我对其一番操作得到的结果果然和我手动操作的一模一样。
2024-08-13 09:58:15
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原创 COFFEE AI PARTNER -- 神奇的AI工具，相当我雇佣了一个AI员工，淘汰你的是会使用AI的人
COFFEE AI PARTNER是由 AI JAVA开发的一款生成式人工智能工具（又名AI助手），尝试一下。COFFEE AI PARTNER-官网。
2024-08-01 10:35:35
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原创 python报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘pwd‘ windows替代方案
pwd 模块是 Unix 系统特有的，在 Windows 上不可用。使用Langchain构建AI应用的时候报错。为了绕过这个问题，直接改为。记录该问题，以后直接查阅！
2024-07-22 14:12:09
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原创 OPEN-AI 回答超过最大限制问题
之前我们测试了数据分析师，后端开发机器人都没有什么问题，但是我无法保证用户会导入什么，所以我们为了测试我们产品的最大承受限度，以确保我们的核心竞争力，我们将三国演义全本导入了进去，三国演义全本接近2000页，我们训练了二十多分钟之后才训练完毕（全程我的机子呼呼呼的响）。如果当前批次的长度加上新消息的长度超过最大限制，将当前批次保存并创建一个新的批次。2.分割过长的消息：当发现单条消息长度超过最大限制时，将其内容按最大长度进行切割，并为每个切割后的部分保留原始的 role 信息。
2024-07-12 21:45:11
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原创 记录一次解决循环依赖
这么聊吧，这是最 “可爱”的解决方案，小可爱都喜欢用，如果在什么ERP，什么OA使用那还好，如果在我们这种AI-ROBOT项目中使用，等于作死，懒加载的对象可能会引入不可预见的问题，尤其是在高并发或多线程环境中。首先我们需要知道，一般的代码中肯定不会出现循环依赖，我这里出现是因为我的email调用了我的service中发送和检查的方法，这显然本身就不是合理的。或者开启Lazy注解云云，如果有面试官这么问我，我可能要开启嘲讽模式，因为这几种方案都。那么，有人可能会问，那我应该怎么解决呢？
2024-07-04 20:34:43
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原创 停更一个月通知
然而，由于我最近工作繁忙，我不得不做出一个艰难的决定。我将不得不暂停博客更新，这意味着在未来的一个月里，我将无法为大家分享新的技术文章。如果你有任何疑问、建议或者想要分享的想法，请随时与我联系。我非常乐意与你交流，并听取你的意见。但是，这是暂时的，一个月之后将会恢复，带着机器学习和炼丹炉回来。
2024-05-16 14:18:51
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原创 机器学习-- 爬虫IntelliScraper 重大更新说明
IntelliScraper 是一个高级的Python网络抓取项目，专为精确解析HTML内容和特征匹配而设计，用于从特定网页提取关键信息。该项目利用了如BeautifulSoup和scikit-learn等强大的库，提供了一种高效灵活的方式来抓取和处理网络数据。
2024-04-29 21:34:08
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原创 机器学习 -- 分类问题
探讨了一个回归任务——预测住房价格，用到了线性回归、决策树以及随机森林等各种算法。本次中我们将把注意力转向分类系统。我们曾经对MNIST进行了分类任务，这次我们重新回到这里，细致的再来一次。Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮助你下载流行的数据集。MNIST也是其中之一。获取之：结果是:共有7万张图片，每张图片有784个特征。因为图片是28×28像素，每个特征代表了一个像素点的强度，从0（白色）到255（黑色）。先来看看数据集中的一个数字，你只需要随手抓取一个实例的特征向量，将其重新形成一个
2024-04-22 16:53:17
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原创 机器学习 -- 端到端的机器学习项目
自定义转换器在机器学习数据预处理和特征工程中扮演着重要的角色。它们提供了一种灵活的方法来扩展 Scikit-Learn 的预处理功能，能够整合自定义的数据清洗步骤、属性添加、以及任何其他计算或转换操作，进而适应特定数据科学任务。如之前说过的：假设我们正在处理一个房价预测模型，我们的数据集包含以下几个特征：total_rooms：区域内的总房间数total_bedrooms：区域内的总卧室数population：区域内的人口数households：区域内的家庭户数。
2024-04-11 23:14:53
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原创 机器学习--整体整理
机器学习是一种人工智能的分支，其目标是通过对数据进行学习，使计算机系统能够从数据中学习并改进，并且掌握一些规律，而无需显式地进行编程。被标记的训练数据集是指每个实例都有对应的标签或输出结果的数据集。在线学习区别于这个批量学习，批量学习指的是训练整体数据集，所谓在线学习，就是支持增量。它可以逐步接收新数据并自动适应，缺点是可能会有知识遗忘。在核外学习中，数据量太大以至于无法一次性加载到内存中，因此需要在有限的内存空间下进行模型训练和处理。
2024-04-06 21:39:45
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原创 机器学习 -- 随机森林DEMO
之前看一些歌手或者演员选取节目的时候，上面不是一个评委，少则三五个，多则几十个，当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习也是一样的，机器学习中分为两种，投票选举和再学习，其中投票选举类似于Redis集群中选举Master，在机器学习中投票选举最流行的就是 : 随机森林(random forest)。随机森林，这是一支由许多树组成的强大舰队，每棵树都是通过观察星辰——数据的一部分，来学习并作出自己的预测。在随机森林中，限制树的深度可以帮助防止模型过于复杂和过拟合。
2024-04-01 11:06:31
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原创 机器学习--支持向量机(通俗版本+demo)
较小的C值允许较大的间隔，提高模型的泛化能力，而较大的C值会尽量减少误分类，但可能导致间隔变小，增加过拟合的风险。有些乘客可能不完全符合咱们的乘客标准（比如，穿着不整齐的），但为了整体的航行目标（比如，分类的正确性），咱们可以选择稍微放宽标准，容纳他们上船。常见的指标包括准确率（咱们正确预测的比例）、召回率（在所有正样本中，咱们正确找到的比例），以及F1分数（准确率和召回率的调和平均，用来平衡两者的性能）。这条线，就是SVM中的最优超平面，它的特点是能最大程度上把两类宝藏分开，让咱们的分类任务清晰又精准。
2024-03-30 16:58:39
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原创 机器学习 -- Octave基本操作
Octave语言是一种高级数值计算和数据可视化的开源软件。它提供了一种方便的方式来执行数值计算、数据分析和可视化，特别是在科学和工程领域中。今天学习了一下Octave的基本操作，记录一下。Octave的基本运算十分方便，只需输入 类似 1 + 1即可。这就是在Octave中的提现，是不是非常简单？这是一些基本操作，后面我会继续学习计算和绘图。再来，我们要结果生成2行3列结果全为1的元素。生成幻方矩阵（每行每列的和对角线的和相同）非常简单只需要， n:m 即可生成向量。在octave中，生成一个矩阵。
2024-03-03 19:20:15
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原创 机器学习 -- 梯度下降算法加深
通过上面那个小例子，我们已经知道了，梯度下降算法常用于最小化代价函数（或损失函数），以此来优化模型的参数。代价函数衡量的是模型预测值与实际值之间的差异。通过最小化这个函数，我们可以找到模型预测最准确的参数。
2024-03-01 15:58:00
1018
原创 机器学习 -- 矩阵和向量
例如，如果我们有一个数据集，其中包含有关人们年龄、身高和体重的信息，则可以使用一个矩阵来表示这个数据集，其中每一行代表一个人，每一列代表一种信息（年龄、身高、体重）。矩阵和向量的乘法是线性代数中的一个重要操作，可以视为矩阵乘以矩阵的特例，其中一个矩阵是列向量或行向量。3.数据处理：在机器学习中，数据通常以矩阵形式出现，模型参数也可以用矩阵表示，因此矩阵和向量的乘法是算法实现的基础。向量加减：用于合并或比较数据点的特征，例如，在图像处理中，可能需要调整像素值（向量表示）的亮度（通过加减标量）。
2024-02-20 18:24:45
1393
原创 IntelliScraper 更新 --可自定义最大输出和相似度 支持Html的内容相似度匹配
之前我们在使用IntelliScraper 初代版本的时候，不少人和我反馈一个问题，那就是最大输出结果只有50个，而且还带有html内容，不支持自动化，我声明一下，自动化目前不会支持，以后也不会支持，因为法律的问题，所以数据的前置和后置处理是需要自行处理，如有特殊需求，可联系我。赶紧用起来，觉得好用，不要忘记点个star支持一下呦！这段代码很好的演示了如何在h10中找到h11的相似元素，在这里我做了后续数据清洗的工作，它能够很好的达到我的预期，同样的，并没有发镜像，待其彻底稳定后，会更新镜像。
2024-02-06 11:01:42
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原创 机器学习 - 梯度下降
它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。这都是一些梯度下降算法的概念，其实结合起来比较简单了，首先上一章的代价函数是找一个最接近y的值，这一章梯度算法实际上就是，当然，你可以理解为，我初始化我的两个变量 Y = A + BX。通过计算函数的梯度，朝着梯度的反方向移动一小步，不断重复这个过程，直到达到停止条件，从而找到目标函数的最小值点。然后，你到达了新的位置，你再次观察海拔高度，并计算新位置的梯度。首先，你选择一个起始点，可以是山谷的任意位置。
2024-02-04 21:28:08
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原创 机器学习 - 代价函数
我们画了三条线，第一个（绿色的线）是 y = 140 其中c1 是140 c2是0，是一个常量；它是模型参数的函数，用于评估模型的表现。我们要做的是选择一条最贴近于房价趋势的线，我们可以采用均方误差（Mean Squared Error, MSE）来衡量模型预测值与实际值之间的差异。通过这个标准均方误差（MSE）结果，我们可以知道，红色得线是最接近我们得预测得，绿色次之，蓝色再次之，误方差越大，预测越不准，反之同理。绝对值误差：另一种回归问题中的损失函数，计算预测值与实际值之差的绝对值的平均。
2024-02-01 14:54:15
1051
空空如也
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