听白 程序员对需求变更表现出紧张与谨慎，这种现象背后有多重因素，既有技术层面的考量，也有心理、管理和项目进度等方面的因素： 技术层面的连锁效应：在软件开发中，各个模块之间往往存在紧密的关联。一旦某个需求发生变化，可能会像多米诺骨牌一样影响到其他模块的功能，甚至需要重写部分代码。这种连锁效应可能导致原本稳定的工作成果瞬间变得不稳定，增加了技术债务和技术难度。 工作量评估：需求变更往往意味着额外的工作...

空盒子empty 代码逻辑变更，涉及到的代码可能是成倍的修改，而且也可能会出现，其他逻辑不再适用的情况。后续测试及问题修改也是有成本的，再加上工期和沟通等因素，会感到为难

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...