当你的同事是会感知、能决策的“智能体”，你的价值将如何重新定义？从软件工具到AI同事：企业服务赛道迎来范式革命近日，在一年一度的行业大会上，国内头部企业管理软件厂商金蝶宣布，将其核心品牌全面升级为“AI”，并旗帜鲜明地指出：“企业管理软件已进入AI时代。”

本文分享自天翼云开发者社区《》.作者：luckylyw通过几个例子，简要分析variable与ctx在主请求与子请求中的关系。copyallvars&shareallvarsserverlisten:::80;https配置http访问端口v6格式li

某次问题排查，最终隐掉完所有业务逻辑后，化简为如下的简单代码：来看一下，这个的bcountiszero会打印吗？

POLLIN接收缓冲区可读，对端断开及tcp连接也属于可读。LT模式下：接收缓冲区可读就会触发；ET模式：状态改变了，比如接收缓冲区从空不空，才会触发一次读。

nginx在tcp连接上有2个如下配置：tcpnodelayon，tcpnopushoff。这两个配置在tcp连接中的具体原理如何呢？在网络拥塞控制领域，我们知道有一个非常有名的算法叫做Nagle算法

HR的转型时刻：AI如何重塑招聘新范式传统招聘模式正面临严峻挑战。数据显示，一场典型校招往往需要处理3000份简历、面试400人，最终仅录用5人。当用人部门以“感觉不对”否定前期所有努力时，猎头费、差旅费、误工费等成本已累积至惊人数字，单个核心岗位招聘成本

AI招聘系统的变革与升级招聘领域的静默革命：AI重塑人才选拔的核心逻辑招聘失误的成本往往被企业低估，一次糟糕的雇佣决定，可能让企业付出该职位年薪30%50%的直接成本，还会引发团队士气受损、培训资源浪费等连锁反应。传统面试模式下，HR依赖主观判断和有限的简

AI破局招聘困局：从决策困境到效率新生企业往往低估招聘偏差带来的隐性损耗：一次不合适的雇佣，除了造成该岗位年薪三成到五成的直接开支浪费，还会引发团队协作阻滞、培训投入打水漂等一系列问题。传统招聘中，HR仅凭主观印象和简历上的零散信息做判断，很容易让真正的人

在这个深度伪造技术泛滥的时代，鉴伪需求已覆盖金融、媒体、政务、医疗等多个领域，从合同核验到音视频识别，本质都是通过捕捉“伪造痕迹”区分真伪，而这一过程离不开海量多场景数据的训练，数据的质量与数量直接决定鉴伪技术的识别精度，成为行业竞争的核心关键。

精准度重塑招聘行业：AI面试的技术突破与行业变革过去十年，招聘行业的竞争核心围绕“速度”展开：从熟人推荐到在线招聘平台，从简历海投到智能筛选，技术不断推高HR寻找人才的效率。但当岗位需求收缩、人才流动放缓，“速度”已不再是决定招聘成败的关键，能否“选对人”