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4年产品经理工作总结，这3个问题没想清楚一辈子都是初级产品（附AI产品经理福利）

本文金字塔结构如下图所示：一、关于学习成长产品经理这个职位有些类似于中国的博士入学考试，宽进严出，想要完成从产品专员->产品经理->高级产品经理->产品总监的升级之路可谓非常之难，抛开运气因素，对一个人的
Langchain·2025-03-13 18:45

万人在单一世界互动问答集(1)---不使?用分片（sharding)?延迟（latency） 和 吞吐量（throughput）?

答：我们开发的技术将瓶颈从空间密集型转移到逻辑密集型，传统根据地理区域（空间密度）来切割游戏世界的Shar
微网兔子·2025-03-13 18:44

vite+vue+ts+element-plus从零开发管理后台框架(17)-主颜色动态设置

之前的主颜色是静态设置的，这里通过颜色选择器选择颜色动态设置。删除静态设置主颜色编辑src/style.css，删除如下静态主颜色样式。:root{--el-color-primary:red;}:root.dark{--el-color-primary:red;}颜色Store新建src/store/color.ts，内容如下。主要是有一个primary主颜色的属性并且默认是element-pl
mirahs·2025-03-13 18:41

0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示

为了进一步提高诊断准确性，我们设计了跨模态特征增强，通过利用预训练CLIP的知识，从数据库中检索相似的报
m0_65156252·2025-03-13 18:11

使用 Math.NET 进行数值计算的指南

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣使用Math.NET进行数值计算的指南️‍♂️数值计算的魅力：从基础到进阶引言在科学计算、工程设计甚至是金融分析等领域
墨瑾轩·2025-03-13 18:40

Android 蓝牙音频audio-a2dp分析

从职能分布上来讲，AudioPolicyService是策略的制定者，比如什么时候打开音频接口设备、某种
短距WCN协议开发分享·2025-03-13 17:39

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销：在确
搬码驿站·2025-03-13 17:39

AI与Saas思考【中国SaaS的发展】

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、大模型做不了解决方案二、单点工具没有意义，SaaS死在这儿了第一是角色中心式计算视角第二是图灵测试2.0第三是智能原生应用第四则是落地的时候要搞定从1
修炼十万年的狗尾巴草·2025-03-13 17:08

【敏捷】罗恩·杰弗里斯用户故事3C原则：用卡片、对话与确认构建敏捷需求的黄金三角

一、3C原则的本质：从“纸面需求”到“动态共识”卡片（Card）：需求的灵魂容器卡片不是简单
田辛 | 田豆芽·2025-03-13 17:06

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害，在工业、家庭和公共场所中，实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。
快撑死的鱼·2025-03-13 17:04

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
阿里云云原生·2025-03-13 16:29

Java操作Neo4J实例：简单易学的后端数据库

你可以从Neo4J的官方网站上下载并导入相关的jar包。确保你的Java开发环境已经配置好。i
OyLinux·2025-03-13 16:59

Dockerfile Add和Copy的区别。

在Dockerfile中，ADD和COPY都用于将文件或目录从构建上下文（通常是Dockerfile所在的目录）复制到Docker镜像中，但它们有一些关键区别：1.COPY指令COPY主要用于复制本地文件或目录到容器的指定路径
LeonNo11·2025-03-13 16:29

算法面试题深度解析：LeetCode 2012.数组元素的美丽值求和计算与多方案对比

算法面试题深度解析：LeetCode2012.数组元素的美丽值求和计算与多方案对比原题给你一个下标从0开始的整数数组nums。
数据大包哥·2025-03-13 16:57

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示
月落星还在·2025-03-13 16:26

STM实战开发（6）：STM32 驱动 LCD 屏幕显示字符开发详解

本文将详细介绍如何使用STM32开发环境，驱动LCD屏幕来显示字符，涵盖从硬件连接到软件控制的所有关键步骤。
嵌入式开发项目·2025-03-13 16:26

OS三种装入方式三种连接方式

1.三种装入方式装入方式是指将程序从外存加载到内存的过程，主要有以下三种方式：（1）绝对装入方式特点：程序在编译时已经确定了在内存中的绝对地址。优点：装入过程简单，直接加载到指定地址。
ymr1598546721·2025-03-13 15:24

我来泼盆冷水：正面迎击AI的时代千万别被ChatGPT割了韭菜

前言ChatGPT从出来的时候我就一直密切关注，为此还加了不少群，用了不少套壳的程序，公司还开了专门的培训会，技术团队还为此搭建了接入ChatGPT的服务，帮助全公司的产品、商务、测试、运维、研发一起对
程序员济癫·2025-03-13 15:53

鸿蒙用户首选项数据持久化

Preferences会将该数据缓存在内存中，当用户读取的时候，能够快速从内存中获取数据，当需要持久化时可以使用flush接口将内存中的数据写入持久化文件中。
·2025-03-13 15:53

2025再谈制造业数字化转型

大家均怀揣着积极变革的心态，踊跃拥抱AI技术，从AI客服接单到智能识别零部件齐套组装，各方面都在积极探索与实践。（通俗地说，就是“卷”起来了，不“卷”也不行，
Lingser数智解决方案·2025-03-13 15:53

「Trading星周二」 Space精华回顾 | 牛市启动倒计时？五大关键议题激辩与未来展望

在比特币经历从9.3万美元高位回撤至8万美元的剧烈波动后，市场情绪陷入焦灼：“牛市还在吗？何时迎来狂暴大牛？”
·2025-03-13 15:20

用Python在Excel工作表中创建数据透视图

数据透视图是基于数据透视表创建的Excel图标，它能够帮助我们从复杂的数据集中提炼出有价值的信息，提供直观且易于理解的数据视图。
·2025-03-13 15:48

介绍 DotNet 库 - Viyi.Strings

从名字就能看出来，这个库的主要目的是解决对字符串和文本的一些操作。
·2025-03-13 15:16

第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比

Dify、RAG-Flow、FastGPT核心特点对比以下基于搜索结果，从功能定位、技术架构、适用场景等维度总结三者的核心特点：1.Dify定位：开源的LLM应用开发平台，强调低代码与快速构建生成式AI
释迦呼呼·2025-03-13 15:18

vite+vue+ts+element-plus从零开发管理后台框架(20)-多页签移除和跳转

多页签添加移除方法编辑src/store/fastnav.ts，添加removeData方法。removeData(path:string):string{if(this.datas.length{{item.desc}}script段添加onTagClose方法。constonCollapseSwitch=()=>{menuStore.collapse=!menuStore.collapse}c
·2025-03-13 15:44

指纹浏览器与代理IP的协同技术解析：从匿名性到防关联实现

一、技术背景与核心需求指纹浏览器通过模拟独立浏览器环境（包括User-Agent、Canvas指纹、WebGL参数等）实现多账号防关联，而代理IP通过隐藏真实IP地址提供网络匿名性。两者结合可解决以下技术痛点：双重身份隔离：单一指纹修改无法完全规避IP关联风险；动态环境模拟：代理IP支持地理位置切换，增强指纹浏览器模拟真实用户行为的能力；反检测能力提升：对抗网站基于IP黑名单或指纹追踪的风控策略。
Hotlogin·2025-03-13 14:16

使用CyberChef 解密 AES 加密数据

以下是使用CyberChef解密该PowerShell脚本中AES加密数据的完整步骤，结合代码中的密钥和参数：1.提取关键参数(1)加密数据（$aOFK）从代码中提取完整的十六进制字符串（此处已截断，需确保完整
zhaoyong631·2025-03-13 14:15

图论基础--孤岛系列

也就是不和二维数组的最外圈连接），所以我们在这里求面积和沉没孤岛都是先把不是孤岛的剔除，然后剩下的就是孤岛，然后处理起来就简单多了，那么我们这里是怎么遍历不是孤岛的岛呢，很简单，与数组外圈的1相连的肯定就不是孤岛，所以我们直接从四个方向的边缘遍历将他们都处
Repeat715·2025-03-13 14:14

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

至于我怎么做到的，那就得从我的一天开始讲起
非知名人士·2025-03-13 14:12

云原生边缘计算：分布式智能的最后一公里革命

引言：从集中式云到边缘计算的范式演进阿里云ENS覆盖3000边缘节点，腾讯云ECM支持5ms内就近接入，特斯拉每辆车部署轻量K8s管理AI模型。
桂月二二·2025-03-13 14:12

C++设计模式-中介者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍：对象世界的"通信指挥官"1.1模式定义与价值中介者模式（MediatorPattern）是一种行为型设计模式，其核心思想是通过中介对象封装一组对象的交互规则，使各对象不再显式相互引用。如同现实中的机场塔台调度飞机起降，该模式将原本复杂的网状通信结构转化为星型结构，很大程度上降低了对象的耦合度。1.2模式演进历程从早期GUI事件处理到现代微服务架构，中介者模式始终扮演着关键角色。在Qt
牵牛老人·2025-03-13 13:10

从公布的11批其他算法类别分析

、算法类别：序号算法类别数量占比1个性化推送类31749%2检索过滤类20431.53%3排序精选类578.81%4调度决策类599.12%5生成合成类101.55合计jxh152637647100%从算法类别
老赵聊算法、大模型备案·2025-03-13 13:40

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。
m0_61360701·2025-03-13 13:09

8.孤岛的总面积

从边缘开始搜索。之后直接对中心区域计算即可。中心区域不用再搜索。
三二一一二三·2025-03-13 13:07

Python爬虫：从人民网提取视频链接的完整指南

本文将通过一个实际案例——从人民网提取视频链接，详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫程序。我们将涵盖从基础的网络请求到HTML解析，再到最终提取视频链接的全过程。
小白学大数据·2025-03-13 13:37

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享：同一卷积核在整个输入数据上滑动，增强平移不变性；层级特征提取：从低级特征（边缘、纹理）到高级特征（物体部件）的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

——从通用定义到具体场景的完整解析

——从通用定义到具体场景的完整解析序列化（Serialization）是计算机科学中的一个核心概念，它的本质是将数据结构或对象状态转换为一种可存储或可传输的格式，以便后续能够完整恢复原始数据。
小伍的Code·2025-03-13 13:05

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求：不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8核以上内存8GB32GB+GPU支持CUDANVIDIART
WHCIS·2025-03-13 12:02

【梯度下降算法】

梯度下降算法：第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法，到20世纪最优控制理论的发展，直至现代机器学习对优化算法的特殊需求，梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。
蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

Python网络爬虫实战：抓取猫眼TOP100电影信息

本教程将指导如何结合使用requests库和正则表达式来从猫眼电影网站的TOP100榜单中抓取电影信息。
莱财一哥·2025-03-13 12:29

Kubernetes核心组件详解：从原理到实践

引言在云原生时代，Kubernetes（简称k8s）已成为容器编排的事实标准。无论是小型创业公司还是全球性企业，都在使用它管理复杂的分布式系统。但你是否好奇过，这个强大的系统内部是如何运作的？本文将深入剖析Kubernetes的核心组件，揭示其设计哲学与协作机制，帮助开发者、运维人员及架构师真正理解其底层逻辑。©ivwdcwso(ID:u012172506)一、Kubernetes架构全景Kube
ivwdcwso·2025-03-13 12:58

复制迭代器与toList，zip的使用方法

defmain(args:Array[String]):Unit={vallist1=List(1,2,3,4,5)//任务：输出每一个元素//list.foreach(println)//任务：跳过前两个，从第三个开始输出
rylshe1314·2025-03-13 12:57

从青铜到王者：六大排序算法实战解析

前言在编程的世界里，排序算法如同一颗璀璨的明珠，闪耀着智慧的光芒。它不仅是计算机科学的基础知识点，更是每一位程序员必备的技能。今天，就让我们一同走进排序算法的世界，深入探究冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序这六大经典算法的精髓所在，为你提供一份全面、深入、实用的指南。一、冒泡排序：简单易懂的入门算法冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，依次比较相邻的两
AAEllisonPang·2025-03-13 11:56

Pandas数据清洗手册（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net
步入烟尘·2025-03-13 11:56

Webpack 优化深度解析：从构建性能到输出优化的全面指南

Webpack是一个强大的模块打包工具，广泛应用于现代前端开发中。随着项目规模的增大，Webpack的构建速度和输出文件的优化变得尤为重要。1.Webpack优化的核心目标Webpack优化的主要目标包括：减少构建时间：加快开发环境的构建速度，提升开发体验。减小输出文件体积：减少生产环境的资源体积，提升页面加载性能。提升缓存利用率：通过合理的文件哈希和代码分割，提升资源的缓存命中率。提高代码质量：
冬冬小圆帽·2025-03-13 11:55

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

【从零开始学习计算机科学】操作系统（七）文件管理

所谓文件管理，就是操作系统中实现文件统一管理的一组软件、被管理的文件以及为实施文件管理所需要的一些数据结构的总称（是操作系统中负责存取和管理文件信息的机构）从系统
贫苦游商·2025-03-13 11:55

普通人怎么利用GPT赚钱之创建自动化工具

利用GPT创建自动化工具：从构想到实现的详细指南在当前快速发展的科技时代，人工智能（AI）正在改变各行各业的工作方式。
贫苦游商·2025-03-13 11:24

C# WPF 基础知识学习（二）

绑定模式：WPF支持三种绑定模式：OneWay：数据从绑定源流向绑定目标。当绑定源属性值发生变化时，绑定目标属性会自动更新，但绑定目标的变化不
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-13 11:54
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