Peter_tan 代码重构：需求变更可能需要对现有的代码进行大量的修改，甚至可能需要重写部分代码。这可能会消耗大量的时间和精力。 测试工作：每次需求变更后，都需要重新进行测试以确保新的需求被正确实现，同时旧的功能没有被破坏。这将增加测试的工作量。 风险增加：需求变更可能会引入新的错误和问题，增加项目的风险。 进度延误：需求变更可能会导致项目的进度延误，因为开发者需要花费额外的时间来处理变更。 文档更新：需求变...

龙腾九州 因为改需求往往意味着之前的努力基本白费，也意味着还需加班加点重新编写代码，也意味着自己别的时间安排和计划会被打乱等。

尹以为戒 当图像生成类应用如“黏土AI”成功出圈后，如何维持热度并避免昙花一现的现象，确实是一个值得深思的问题。为了确保应用的长期发展，以下是一些建议的策略： 持续创新： 保持技术领先，不断研发新的算法和功能，以满足用户日益增长的需求和审美变化。 鼓励用户参与创新过程，通过用户反馈和创意征集来优化和扩展应用的功能。 丰富内容生态： 提供多样化的图像生成风格，满足不同用户的喜好和需求。 与艺术家、设计师...

1997004053898270 在图像生成类应用如“黏土AI”成功出圈后，如何维持热度并避免昙花一现的现象，确实是一个值得深入探讨的问题。以下是一些策略建议，帮助这类应用留住用户并确保其长远发展： 持续技术创新： 保持技术领先，持续投入研发，推出新功能、新风格，以满足用户日益增长的需求和审美变化。 探索AI技术的边界，如深度学习、生成对抗网络（GANs）等，为用户提供更加独特、个性化的图像生成体验。 优化用户体验： 简化操...

yafengliang 从零开始构建一个现代深度学习框架是一项复杂的任务，需要深入了解深度学习原理和编程技术。如果没有足够的时间和资源，也可以考虑在现有的开源深度学习框架基础上进行二次开发或自定义扩展，以满足自己的需求。可考虑以下步骤： 确定需求和目标：明确你的框架的目标是什么，比如支持哪些类型的神经网络模型，需要有什么功能和性能等。 学习深度学习原理：了解深度学习的基本原理和常用的模型结构，熟悉反向传播算法、优化...

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...

星落尘 从企业角度来看，AI面试可以节省初次筛选的人力投入，降低了企业成本；另外AI面试相对于人工面试来说，AI面试根据单纯的工作能力判定更公平，没有偏见；但缺少了人与人之间的沟通，公司招聘的是员工，除了能力，也会从其他沟通交流中判断应聘者是否适合。 个人觉得公司不能完全依靠AI面试来进行初筛选，单纯的AI面试也显得不是太尊重面试者。

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...