简历看到吐是什么感觉？业务增长，伴随着人员规模的扩张，由于需求比较紧急，两个月的时间筛选了近千份简历。粗略测算了一下，每个环节的转化率基本在10-20%之间。不知道在HR眼中，这个转化率是高是低了，直接上漏斗图：一、“简历筛选”到“有效简历”环节简历来源一般有以下渠道：猎头公司、人事推荐、自己检索、朋友推荐、自荐等。常用第三方平台：BOSS/猎聘/51Job/智联/拉勾/脉脉等从上述数据看，简历筛选阶段我们大概过滤掉了80%的简历，有哪些原因呢？人员相关 1、学历不同岗位的起始要求不一样，一般统招本科起，本科以下、非统招等条件可能会筛选掉一部分。另外也会有一些学历造假的简历，学校查不到，
简历看到吐是什么感觉？业务增长，伴随着人员规模的扩张，由于需求比较紧急，两个月的时间筛选了近千份简历。粗略测算了一下，每个环节的转化率基本在10-20%之间。不知道在HR眼中，这个转化率是高是低了，直接上漏斗图：一、“简历筛选”到“有效简历”环节简历来源一般有以下渠道：猎头公司、人事推荐、自己检索、朋友推荐、自荐等。常用第三方平台：BOSS/猎聘/51Job/智联/拉勾/脉脉等从上述数据看，简历筛选阶段我们大概过滤掉了80%的简历，有哪些原因呢？人员相关 1、学历不同岗位的起始要求不一样，一般统招本科起，本科以下、非统招等条件可能会筛选掉一部分。另外也会有一些学历造假的简历，学校查不到，
前言 vika维格表将70万行代码开源了。 更为准确地说，我们正式发布了vika维格表的社区版——「APITable」。这意味着，你可以通过免费开源的多维表格技术去创造更多有趣的事物。 为了方便更多的企业以及开发者使用维格表技术，我们同步在GitHub和Gitee开源了vika维格表社区版的代码：https://github.com/apitable/apitablehttps://gitee.com/APITable/APITable APITable项目在Github开源短短几天就收获GitHub超过2400个星标，是对我们开源的最大肯定。 项目简介：开源的零代码数据库/多维表格 vik
前言 vika维格表将70万行代码开源了。 更为准确地说，我们正式发布了vika维格表的社区版——「APITable」。这意味着，你可以通过免费开源的多维表格技术去创造更多有趣的事物。 为了方便更多的企业以及开发者使用维格表技术，我们同步在GitHub和Gitee开源了vika维格表社区版的代码：https://github.com/apitable/apitablehttps://gitee.com/APITable/APITable APITable项目在Github开源短短几天就收获GitHub超过2400个星标，是对我们开源的最大肯定。 项目简介：开源的零代码数据库/多维表格 vik
CosId通用、灵活、高性能的分布式ID生成器介绍CosId旨在提供通用、灵活、高性能的分布式ID生成器。目前提供了三类ID生成器：SnowflakeId:单机TPS性能：409W/sJMH基准测试,主要解决时钟回拨问题、机器号分配问题并且提供更加友好、灵活的使用体验。SegmentId:RedisIdSegmentDistributor单机TPS性能(步长1000)：2950W+/sJMH基准测试,每次获取一段(Step)ID，来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能。SegmentChainId:SegmentChainId(lock-free)是对SegmentId的增强，设计图如下。
CosId通用、灵活、高性能的分布式ID生成器介绍CosId旨在提供通用、灵活、高性能的分布式ID生成器。目前提供了三类ID生成器：SnowflakeId:单机TPS性能：409W/sJMH基准测试,主要解决时钟回拨问题、机器号分配问题并且提供更加友好、灵活的使用体验。SegmentId:RedisIdSegmentDistributor单机TPS性能(步长1000)：2950W+/sJMH基准测试,每次获取一段(Step)ID，来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能。SegmentChainId:SegmentChainId(lock-free)是对SegmentId的增强，设计图如下。
DIY产业逐渐复苏，又一波装机潮来了，而在行业中商人们经历了“矿难”的亏损后，正在想尽一切办法“回血”，硬盘作为DIY市场翻新货的重灾区，今天为大家揭秘硬盘的黑色产业链，真别以为这件事离你很远。1.假硬盘是怎么来的？首先，不存在什么假硬盘，今天我们所说的“假硬盘”是一些翻新盘或是矿盘。目前能周制造机械硬盘的企业全球只有三家：希捷、西部数据、东芝。此前还有日立，不过2011年已经被西部数据收购了。而“假硬盘”是怎么来的呢？相关数据统计2022年台式机机械硬盘出货量4000万块，而贴牌翻新的有1000万块，翻新硬盘的数量几乎达到了3成。商家会屏蔽掉机械硬盘原有的坏道，比如原先是3T的机械硬盘，坏道
DIY产业逐渐复苏，又一波装机潮来了，而在行业中商人们经历了“矿难”的亏损后，正在想尽一切办法“回血”，硬盘作为DIY市场翻新货的重灾区，今天为大家揭秘硬盘的黑色产业链，真别以为这件事离你很远。1.假硬盘是怎么来的？首先，不存在什么假硬盘，今天我们所说的“假硬盘”是一些翻新盘或是矿盘。目前能周制造机械硬盘的企业全球只有三家：希捷、西部数据、东芝。此前还有日立，不过2011年已经被西部数据收购了。而“假硬盘”是怎么来的呢？相关数据统计2022年台式机机械硬盘出货量4000万块，而贴牌翻新的有1000万块，翻新硬盘的数量几乎达到了3成。商家会屏蔽掉机械硬盘原有的坏道，比如原先是3T的机械硬盘，坏道
自从发现缩放定律以来，人们认为人工智能的发展会像坐火箭一样迅速。2019年的时候，多模态、逻辑推理、学习速度、跨任务转移学习和长期记忆还是会有减缓或停止人工智能进展的「墙」。在此后的几年里，多模态和逻辑推理的「墙」都已经倒下了。鉴于此，大多数人已经越来越相信，人工智能的快速进展将继续下去，而不是停滞不前或趋于平稳。现在，人工智能系统在大量任务上的表现已经接近人类水平，而且训练这些系统的成本远远低于哈勃太空望远镜、大型强子对撞机这类「大科学」项目，所以说，AI未来的发展潜力巨大。不过随之发展所带来的的安全隐患问题也越来越凸显。对于人工智能的安全问题，Anthropic分析了三种可能性：乐观情况下
自从发现缩放定律以来，人们认为人工智能的发展会像坐火箭一样迅速。2019年的时候，多模态、逻辑推理、学习速度、跨任务转移学习和长期记忆还是会有减缓或停止人工智能进展的「墙」。在此后的几年里，多模态和逻辑推理的「墙」都已经倒下了。鉴于此，大多数人已经越来越相信，人工智能的快速进展将继续下去，而不是停滞不前或趋于平稳。现在，人工智能系统在大量任务上的表现已经接近人类水平，而且训练这些系统的成本远远低于哈勃太空望远镜、大型强子对撞机这类「大科学」项目，所以说，AI未来的发展潜力巨大。不过随之发展所带来的的安全隐患问题也越来越凸显。对于人工智能的安全问题，Anthropic分析了三种可能性：乐观情况下
