aliyun9172436918关于职场钝感力，是单纯对复杂环境的 “反抗”，还是无原则的自我保护式 “妥协”，关键在于把握好度，在面对职场中琐碎的负面因素时，适时运用钝感力屏蔽干扰，聚焦工作目标；但在涉及自身核心权益、职业发展关键节点以及团队重要协作问题时，要保持敏锐感知，勇敢地表达自己的观点与诉求，积极推动问题解决，实现职场的良性发展。 当然，说的容易做的难，很多时候，个人性格是“反抗”或“妥协”的决定性因素。
周周的奇妙编程我感觉我的钝感力就是纯被逼出来的，去年确诊的甲状腺结节、肺结节，都是被职场PUA和内耗“爱”出来的，作为一个搞网安的，挖漏洞，搞了一年拿着体检报告发现漏洞最多的居然是我自己。。。哎，没办法，放平心态吧，被压力、被恶心过了就过了，太内耗了反而是伤害的我自己。领导开口就是“年轻人哪有那么多病，就该多干事”，自己啥事也不干就在那里逼逼赖赖，反正我是醒悟了的，与其在“是不是我不够好”里打转，不如直接...
周周的奇妙编程人脸识别技术从最初简单的"你是谁"到现在能读懂表情、分析情绪，这个进化过程真的让人感叹技术的温度，目前来看，让我最眼前一亮的的应用场景还是医疗和教育领域，我同学的医院里面现在连治疗心理疾病都能用上视觉模型了，通过捕捉面部细微表情来辅助诊断自闭症或评估疼痛程度。 在教育上的应用就更广了，在教室前方安装摄像头，然后通过摄像头识别判断学生的注意力是否集中，进而帮助老师后续决策如何更好的调整备课策略...
DreamSpark一、最感兴趣的使用场景 （1）通过人脸识别与人体检测技术结合，实时分析公共场所的人流密度、异常行为（如跌倒、聚集、闯入禁区等），并与公安系统的数据库联动，快速识别犯罪嫌疑人或走失人员。例如，阿里云智慧安防方案中提到的多维度人群统计和异常行为检测，这种技术在机场、地铁站等场景的应用能显著提升公共安全响应速度，降低人工巡检成本。 （2）金融级实人认证结合活体检测、动态人脸比对和权威数据源验证，可...
C哩C哩li春天怎么少的了樱花雨呢？大家感兴趣可以自己运行代码看一下哦 <!DOCTYPE html> <html> <head> <style> .sakura-container { position: relative; width: 100vw; height: 100vh; overflow: hidden; backgr...
星落尘import turtle import random def setup(): """初始化画布和画笔""" w = turtle.Screen() w.bgcolor('wheat') w.title("美丽的分形树") t = turtle.Turtle() t.hideturtle() t.speed('fastest'...
e9ch3o0体验 智能理解 PPT 内容，快速生成讲解视频 方案，并谈谈你对 AI 一键生成讲解视频创意的感受和看法？ 体验感受： 优点：效率高、内容标准化、门槛低。 AI工具可在几分钟内完成一份完整的PPT内容。结构清晰、逻辑线明确，尤其擅长将静态图表转化为动态展示。无需设计、剪辑技能，使用门槛低。 缺点：内容理解能力一般、内容质量依赖输入、视觉、语音效果生硬 专业术语未定义，AI可能解释错误，缺少标...
乔治麦体验了这个 智能理解PPT内容，快速生成讲解视频 的功能后，我觉得它确实能给内容创作者带来很大的便利，但同时也让我对它的理解能力和创意表达水平有了更清晰的认识。以下是我的感受和看法： 1. 功能体验：效率提升的神器 首先，这个功能确实解决了制作视频的繁琐流程。以前要做一个讲解视频，得先写解说词、录音、剪辑、配字幕，整个流程下来可能要花好几个小时甚至更久。但现在只需要把PPT上传，AI就能自动...
星落尘有一件当时觉得极其麻烦的事情，接手一个遗留系统的重构与性能优化。 祖传代码：最早模块可追溯到JDK1.4时代 性能瓶颈：某个核心接口SQL执行时间达4.2秒（EXPLAIN显示全表扫描x3） 架构缺陷：业务逻辑分散在Java/PLSQL/Shell Script中 运维噩梦：每次发布需要手动执行23个SQL脚本
purpleSeven刚入职场。建表，写sql不怎么注意性能。只要查询数据符合就直接用。没有考虑数据库性能。当数据量大，导致数据查询慢，业务受影响。 本地数据小，执行正常，测试不出来问题。后来主管帮忙排查。发现数据表没有索引。增加索引，sql优化了，正式环境就正常了。后面建表写sql都会注意索引和sql性能
bajin通义灵码 Project Rules 的推出标志着 AI 编码助手进入「可编程时代」，这项功能通过规则引擎实现开发者与模型的精准对齐。以下从技术实现到应用技巧的深度解析： 一、技术原理拆解 规则引擎架构 • 采用三层过滤机制：语法规则（ESLint-like）→ 风格规则（Prettier模板）→ 业务规则（自定义DSL） • 在模型输出前插入规则校验层，类似代码编译器的静态分析阶段 对抗幻...
gyjsuper你是一个资深的java专家，请在开发中遵循如下规则： 严格遵循 SOLID、DRY、KISS、YAGNI 原则 遵循 OWASP 安全最佳实践（如输入验证、SQL注入防护） 采用 分层架构设计，确保职责分离 代码变更需通过 单元测试覆盖（测试覆盖率 ≥ 80%） 二、技术栈规范 技术栈要求 框架：Spring Boot 2.7.x + Java 8 依赖： 核心：Spring Web, my...
Peter_tan在工作中，拥有以下“软技能”可以帮助个人跨越周期，实现终身成长： 学习能力：持续学习新知识、新技术，适应快速变化的环境。 沟通能力：清晰表达想法，有效理解他人，促进团队协作。 解决问题的能力：面对挑战时，能够分析问题并找到解决方案。 情绪管理：保持积极心态，处理压力和挫折，提升心理韧性。 时间管理：高效规划和利用时间，提高生产力和个人效能。 适应能力：灵活应对变化，调整策略以达成目标。 批判...
Naylor1：不浮躁的性格 2：软件工程的工作方式方法 3：系统化解决问题的能力 4：一定要认清事实：技术仅仅只是产品的必要条件之一
不起名字可以不现在企业做数字化转型，说白了就是想让数据能更快、更准地支持决策。但现实情况是，很多公司的数据还停留在“晚上跑批，第二天看报表”的阶段，分析结论永远慢半拍。尤其是数据分散在各个系统里，CRM一套、ERP一套、官网又是一套，完全串不起来。 之前试过用传统的ETL工具来同步数据，结果不是延迟太高，就是同步失败率高，还不支持异构数据库，做起来很费劲。后来开始研究Flink CDC，确实有点眼前一亮的...
六月的雨在钉钉背景信息 在数字化转型的浪潮中，企业数据的价值正从“事后分析”向“实时驱动”快速迁移。企业需要快速、高效地将分散在不同系统中的数据整合起来，以支持实时分析和业务决策。诚然，企业数据对于企业来说，无异于是血液对于人体的关系，企业数据的实时分析，在现在瞬息万变的市场环境下，将能为企业提供强有力的决策支撑。 传统方式 传统数据同步工具因依赖批量传输机制和封闭式架构，在应对高并发实时数据流时普遍存在...
e9ch3o0在我看来工作中容易陷入“纠结”的人，或多或少都是身上带点“完美主义者”的影子。尝试接受“不完美”，降低对结果的过度控制或许能最大程度上缓解自己的纠结情绪。工作中很多决策没有绝对正确的答案的，“不纠结”不是放弃思考，而是明确自己能接受的底线，只要方案符合底线即可推进。而且在一项工作的最初，可以允许试错的进行，而不是最开始就必须要做到完美。接纳不完美，才会发现工作并没有那么“纠结”。 “纠结情绪...
叫做饺子在工作中保持平常心，我学会了明确目标、接受不完美、合理分配时间和精力、学会放手、保持自我反思以及培养兴趣爱好。这些方法帮助我减少无谓的纠结，更专注于重要事项，提升了工作效率和职业幸福感。通过不断实践，我能够在面对工作挑战时保持冷静和客观，避免了情绪波动对工作的影响，实现了个人成长和职业发展的平衡。
作为五年的大数据开发老狗，上个月刚拒绝了个大厂，转头接了个区块链数据清洗的创业项目，现在天天被女朋友骂"放着这么好的机会不要，非要去赌明天"，这事儿我能聊三天三夜不带重样的。 一、确定性就像数据仓库里的ETL 我入行那会儿，Hadoop生态就是金饭碗。当时在上海某电商公司，每天守着Hive写SQL，看着隔壁组用Spark Streaming搞实时计算眼馋得要死。主管拍胸脯说："守着ODPS（...
体验过AI智能陪练后，我发现自己对效率和深度的需求其实是分阶段的：有些场景需要AI的“快”，有些时候又离不开真人的“暖”。比如去年给孩子报英语班时，试过纯AI软件，单词记忆确实快——系统根据遗忘曲线每天推送复习任务，还能用游戏闯关模式让孩子主动背单词。但后来发现，孩子遇到复杂语法问题（比如虚拟语气）时，对着屏幕练了半天还是懵，最后还是真人老师用生活化的例子（比如“假如你中了一百万”）帮他打通...
日志高效存储与实时分析在众多领域有广泛应用，能为用户带来不同的真实感受，以下是一些常见的情况： 互联网服务运营 真实感受：对于互联网公司来说，日志存储与分析系统可帮助运维人员及时发现系统问题。例如，某电商平台在大促期间，通过实时分析用户访问日志、订单日志等，能迅速定位到因流量激增导致的服务器响应缓慢节点，运维人员可第一时间进行优化，保障购物体验，避免订单流失，让运营团队感受到系统稳定性与业务...
体验 智能理解 PPT 内容，快速生成讲解视频 方案，并谈谈你对 AI 一键生成讲解视频创意的感受和看法？ 体验感受： 优点：效率高、内容标准化、门槛低。 AI工具可在几分钟内完成一份完整的PPT内容。结构清晰、逻辑线明确，尤其擅长将静态图表转化为动态展示。无需设计、剪辑技能，使用门槛低。 缺点：内容理解能力一般、内容质量依赖输入、视觉、语音效果生硬 专业术语未定义，AI可能解释错误，缺少标...
通义灵码 Project Rules 的推出标志着 AI 编码助手进入「可编程时代」，这项功能通过规则引擎实现开发者与模型的精准对齐。以下从技术实现到应用技巧的深度解析： 一、技术原理拆解 规则引擎架构 • 采用三层过滤机制：语法规则（ESLint-like）→ 风格规则（Prettier模板）→ 业务规则（自定义DSL） • 在模型输出前插入规则校验层，类似代码编译器的静态分析阶段 对抗幻...
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