那个谁哦哦 哦，这个问题确实很常见。实际上，对需求变更有点“畏惧感”其实也挺正常的，因为这直接关系到项目的进度、成本和最终的质量。 首先，每次需求变更可能意味着之前的很多工作需要调整甚至重做。这不仅仅是代码的改动，还可能涉及到设计文档、测试用例等等一系列的更新。想想看，就好比你已经快做完一道菜了，突然有人跟你说要改变食谱，这种感觉挺让人焦虑的对不对？ 其次，需求频繁变更还可能引起项目延期，增加额外的成本...

楠竹11 记得有一次，我参与了一个大型电商平台的开发工作。在项目进入尾声，即将进行联调测试的关键时刻，产品经理突然找到我们，提出要在首页添加一个全新的商品推荐模块。这个模块不仅要与现有的用户行为分析系统深度集成，还要在视觉上达到极致的吸引力。面对这样的需求变更，团队内的气氛瞬间凝固。 我明白，这样的变更对于项目的整体进度和稳定性都是一次巨大的挑战。我们不仅需要重新评估剩余的开发时间，还需要调整已经制定...

a游苏杭 “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？ 可以通过该以下方法： 持续创新和技术升级： 不断推出新的AI风格和效果，满足用户对于新鲜感和个性化的追求。 优化算法和计算资源，提升图像生成的速度和质量，减少用户等待时间。 加强与其他技术的融合，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等，为用户提供更丰富的体验。 优化用户体验： 简化操作流程，降低用户的使用门槛，使更多人能够轻松上手...

那个谁哦哦 这个问题很有意思。图像生成类应用想要维持热度并非易事，但也不是没有办法。基本上，要想长期吸引用户，可以从以下几个方面着手： 持续创新：技术的快速更新是保持用户兴趣的关键。例如，可以通过不断升级算法来提高生成图像的质量，或者引入新的风格和功能来吸引用户。就像当初滤镜应用从简单的色彩调整升级到现在可以生成各种风格的艺术图像一样，持续的技术革新可以保持应用的新鲜感。 优化用户体验：确保应用界面友好...

WK 要从零开始构建一个能够高效支持各类神经网络模型训练、推理及部署的现代深度学习框架，需要遵循一系列精心的设计和开发步骤。以下是一个大致的指南： 明确目标和需求： 确定框架要支持的主要神经网络类型（如CNN、RNN、Transformer等）。 评估所需的硬件支持（CPU、GPU、TPU等）和跨平台兼容性。 确定易用性、性能和可扩展性的目标。 设计框架架构： 设计核心组件，如张量库、自动微分、优...

mrcdh 确定目标和需求 选择合适的算法、硬件和编程语言。 支持的神经网络模型类型：全连接神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 训练和推理性能：框架应具备较高的训练和推理速度，以满足实际应用需求。 易用性和可扩展性：框架应具备简洁的API、良好的文档和丰富的工具链，以便用户快速上手和扩展功能。 硬件兼容性：支持CPU、GPU、TPU等不同计算设备。 学习基础知识 线性代数、概率...

WK 首先，关于精准算法是否牺牲了人际互动的温度，这取决于算法如何被应用以及使用它的环境。在某些情况下，例如招聘流程中的简历筛选阶段，精准算法可能被用于根据关键词和预设条件快速筛选简历，这确实可能减少了人工筛选时的主观判断和人际互动。然而，这并不意味着算法完全取代了人际互动，而是在某些环节提高了效率。 对于求职者来说，这种变化可能带来一些新的挑战。一方面，他们需要更加了解招聘算法的工作原理，以便更...

六月的雨在钉钉 AI面试 对于AI面试这个还真是第一次听到，那么面对AI面试时，可以说也是有点五味杂陈。 从企业角度来看，AI面试可以节省初次筛选的人力投入，从而更大化的利用企业的人力资源，也算降低了企业成本；另外AI面试相对于人工面试来说，AI面试考虑的可能会更全面，同时也能更符合企业发展对人才资源的定向需求，总之来说，对企业确实值得推广。 从面试者角度来看，首先面试者心理上可能会有一定的压力，对于知识的...