兄弟们,马上(还有13天)就要过年啦,今年能带对象回家了吗哈哈哈新的一年,新的气象,穿上新衣准备过大年…俗话说得好,这所谓放鞭炮就是来压邪祟,除恶的,但是近几年来都不让放炮了,搞得没有一点年尾,不过还好,2023年改革新政策!!!有一部分城市可以进行放鞭炮啦!在新的一年里祝大家1、六六大顺,七星高照。2、新年快乐,龙马精神。3、官运亨通,美梦连连。4、美梦连连,万事顺利。5、喜鹊鸣春,花香四季。6、八方来财,九九同心。7、合家欢乐,龙凤呈祥。8、龙门精神,红红火火。9、月满一轮,花迎春光!!!!!!!效果展示新年新气象,今天就用代码来制作一个动态鞭炮,效果如下所示。动态鞭炮的基本原理是:将一个
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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
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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