RocketMQ消息轨迹主要包含两篇文章：设计篇与源码分析篇，本节将详细介绍RocketMQ消息轨迹设计相关。RocketMQ消息轨迹，主要跟踪消息发送、消息消费的轨迹，即详细记录消息各个处理环节的日志，从设计上至少需要解决如下三个核心问题：消费轨迹数据格式记录消息轨迹(消息日志)消息轨迹数据存储在哪？1、消息轨迹数

核心观点1.通用大模型想解决营销领域问题需向垂类模型转型。“全才”通用大模型难覆盖广告营销全流程，需升级为“懂营销”的垂直模型，实现从“知道”到“落地执行”的三维跨越。2.广告智能体破解传统投放门槛高效果不稳定难题。把简单留给客户，让复杂交给AI。传统投放

核心观点：效率的提升之道Selenium本身是一个自动化测试工具，用于模拟真实用户操作。直接使用它来爬虫可能会很慢。提升效率的关键在于，将其从“模拟视觉化用户”转变为“高性能的无头数据采集工具”。第一部分：为什么是Selenium无头模式？处理动态内容：

AI面试智能体：重构企业招聘新范式行业痛点：从人才争夺到人力资本精细化经营人才是企业穿越周期、构筑核心竞争力的关键引擎。在人工智能全面重构产业形态的当下，企业间的竞争已从“人才争夺”升级为“人力资本的精细化经营”——如何精准洞察人才价值、科学配置人才资源、

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

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”

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