行十三 这个比较有意思。我看了不少人的分析及答案。我还是从原因说起。当产品经理提出需求变更时,程序员可能会感到担忧或害怕,可能有以下几个原因: 稳定性风险:一旦代码被编写和测试完成,任何大的改动都可能引入新的错误或问题,破坏系统的稳定性。程序员需要花费额外的时间和精力去重新测试和调整,以确保变更不会对整个系统产生负面影响。 时间压力:项目通常都有明确的时间表,如果产品经理在开发过程中提出新的需求或修...
米果粒 为什么程序员害怕改需求? 因为该需求往往就意味着之前的努力白费了,需要重新花时间和精力来整。
米果粒 “AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户? 图像生成类应用应该成本更低,效果更好,更容易操作,才能长期留住用户。
听白 "黏土AI"风格图像的流行,展示了AI技术在创意表达和娱乐领域的巨大潜力,也再次验证了技术创新与用户兴趣交汇点的巨大能量。要在出圈之后维持长久的热度,图像生成类应用可以从以下几个方面考虑策略: 持续技术创新与个性化体验:保持技术的领先地位是关键。应用开发者应持续优化算法,提升图像生成的质量和多样性,比如增加更多的艺术风格选项、提高细节还原度等。同时,利用机器学习不断学习用户的偏好,提供更加个...
游客6452zoafl6k3g 构建一个现代深度学习框架,需要做到 首先要了解自身企业及业务的全部构成形式,整个业务流程情况以及整体组织架构情况,做到业务清晰,有概念。 了解智能化应用在业务流程梳理及应用的重要性及时效性。 了解智能化平台及代码的编辑,差错率等 有良好的沟通能力和职业素养,养成学以致用,发现问题及时解决处理。 对业务及智能化应用的安全性,保密工作等做好充分准备。
zhangqianglxiaoe-46270 [toc] 【AI】从零构建深度学习框架 当前深度学习框架越来越成熟,对于使用者而言封装程度越来越高,好处就是现在可以非常快速地将这些框架作为工具使用,用非常少的代码就可以构建模型进行实验,坏处就是可能背后地实现都被隐藏起来了。在这篇文章里笔者将设计和实现一个、轻量级的(约 200 行)、易于扩展的深度学习框架 tinynn(基于 Python 和 Numpy 实现),希望对大家了解深度学习...
游客4egshivbqn3ei AI面试的兴起确实代表了招聘领域的一大科技进步,它在提高筛选效率、降低人为偏见、实现规模化面试等方面展现出显著优势。然而,这一变革同时也给求职者的面试体验和心理准备带来了新挑战,涉及到人机交互、情感交流、以及适应新技术的需求等多方面。 人际互动的温度与个性化体验 AI面试缺乏了人与人之间直接的情感交流和即时反馈。传统面试中,求职者可以从面试官的肢体语言、表情变化中捕捉到对方的反应,从而调整自...
liuyunshengsir 科技之进,AI面试遂成企业初筛候选人之道。面对无表情、不倦怠之AI面试官,求职者须于镜头前展最佳之自我,应对预设算法之层层考验。众打工者慨叹,面试似变与机器之博弈,既新奇又感压力。 精准算法之后,人际互动之温度岂非牺牲?求职者之心理与面试准备,又面临何种新挑战? AI面试,虽提高效率,却亦减少人与人之间之真实互动。求职者需适应机械之提问,尽力展现自我,以免被算法淘汰。然而,此过程或使求职者感...
GPT-4o相比前代有哪些显著的技术提升? GPT-4o相比其前代,特别是GPT-3,在技术上有几个显著的提升: 多模态能力大幅提升:GPT-4o是一个具有文本、语音、图像三种模态理解力的模型,这使其能够跨文本、音频和视频进行实时推理,这在以前的模型中是不常见的。这种多模态能力将极大地增强人机交互的自然性,使得AI系统能够更深入地理解用户的意图和需求。 更加“像人”:GPT-4o在反应速度和...
为什么程序员害怕改需求? 因为该需求往往就意味着之前的努力白费了,需要重新花时间和精力来整。
“AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户? 图像生成类应用应该成本更低,效果更好,更容易操作,才能长期留住用户。
AI面试的兴起确实代表了招聘领域的一大科技进步,它在提高筛选效率、降低人为偏见、实现规模化面试等方面展现出显著优势。然而,这一变革同时也给求职者的面试体验和心理准备带来了新挑战,涉及到人机交互、情感交流、以及适应新技术的需求等多方面。 人际互动的温度与个性化体验 AI面试缺乏了人与人之间直接的情感交流和即时反馈。传统面试中,求职者可以从面试官的肢体语言、表情变化中捕捉到对方的反应,从而调整自...
个人感觉非常有意思的代码注释。 这代码很烂,我不说你也知道了。如果你能搞定它,那叫我傻瓜我也应。 代码有问题别找我!虽然是我写的,但是它们自己长歪了。 如果你看到这个,那么说明你现在已经在负责我以前的项目了。我感到非常抱歉。愿上帝保佑你。