liam liam
2年前
这个API Hub厉害了,收录了钉钉企业微信等开放Api,还能直接调试!
01此前时不时会有一些研发小伙伴和我诉苦,说很多企业由于人力财力限制或者需求不强,会直接购买使用第三方的开放API,这样一来,一则由于开放项目不是量身定制的,寻找自己合适的接口也要搜索调研蛮多时间。二则这种合作方式下API提供者通常只会提供调用权限和一份接口文档,研发童鞋调试的时候只能手动一个个把接口数据复制到调试工具,费时费力。综合上述两大痛点,我给
我是阿沐 我是阿沐
3年前
面试官:谈谈你对geohash的理解和如何实现附近人功能呢?
前言小伙们好,我是阿沐!一个喜欢通过实际项目实践来分享技术点的程序员!你们有没有遇到被面试官嘲讽的场景;之前有位刚毕业的小学弟在上海魔都某某某大公司面试,二面主要是问了关于redis的相关知识点,回答的也是磕磕绊绊的,其中一个问题是如何实现搜索附近人加好友功能;想跟大家一起分享、一起探讨下。如果有不正确的地方,欢迎指正批评,共同进步面试官的主要考点考点一
今日头条分销模式是哪些的?
今日头条现阶段在全国各地的分销模式,关键或是以省部级代理商为主导,除开一线城市和领域频道栏目地区代理现阶段的营运能力还说的以往,别的中西部地区省区自2014年具有如今,扩展的哪一点儿广告服务连成本费都收不回家,这也是今日头条在渠道运营层面最不成功的地区,想借助省部级代理商在我省铺平扩展业务流程,参考的是以百度搜索、58同城网等互联网公司的经营模式。殊不知,今
穿山甲联盟:今日头条下一个总流量野兽
头条的总流量迅速,而在头条全部产品体系以外,今日头条也在团结一致手机制造商和长尾关键词app的总流量,这一点,从头条近日悄悄的发布的穿山甲联盟就可以看出去。是啥?简易而言,穿山甲联盟是一个根据移动互联广告服务的流量联盟服务平台,这一同盟的组员除开今日头条,也有许多细分化行业的头顶部APP和手机制造商,穿山甲联盟在这里当中的人物角色则是一个联接微信流量主和广告
Stella981 Stella981
3年前
Linux的.a、.so和.o文件 windows下obj,lib,dll,exe的关系 动态库内存管理 动态链接库搜索顺序 符号解析和绑定 strlen函数的汇编实现分析
Linux的.a、.so和.o文件chlele0105的专栏CSDN博客https://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/23691147在说明Linux的.a、.so和.o文件关系之前,先来看看windows下obj,lib,dll,exe的关系https://zh.wikipedia.
你需要知道的 10 大互联网爬虫
机器人和僵尸网络通常与网络犯罪分子窃取数据、身份、信用卡号码和更糟糕的情况有关。但是,机器人也可以有好的目的。将好的机器人与坏的机器人区分开来,也可以在保护你公司的网站和确保你的网站获得应有的互联网流量方面发挥很大作用。大多数好的机器人基本上都是世界上最大的网站派出的爬虫,为其搜索引擎和社交媒体平台索引内容。你想让这些机器人访问你。它们会给你带来更多的访问量
在家办公,年薪20w起步,后端、前端、测试招聘
网站后端(影视类、视频网站):岗位待遇描述:1、薪资1200018000(人民币),14薪;2、工作时间:弹性工作时间,每天9小时,单休;3、在家上班,不限制地点4、年终分红:工作月数5000项目提成岗位职责:1、负责PC端及移动端产品的后端代码开发工作,撰写相关技术文档;2、根据系统中具体难点问题,有针对性的进行技术攻关;3、能根据需求设计整体技术架构方案,可扩展性强;4、按照项目计划,按时提交高质量代码,完成开发任务;5、规范文档的编写、维护,以及其他与项目相关工作;任职要求:1计算机或相关专业
不是海碗 不是海碗
1年前
提高营销效率的关键:快速创建有效的手机在网状态 API 接口
手机在网状态API接口是实现手机号码或设备在网状态验证的重要工具。通过与移动网络服务提供商的通信,开发人员和企业可以快速准确地验证手机号码的有效性、实现实名认证、增强欺诈检测和进行业务控制。手机在网状态API接口的广泛应用将为各种应用和服务提供更可靠、安全和个性化的用户体验。无论是在电子商务、社交媒体、金融服务还是其他领域,手机在网状态API接口的重要性不可忽视。开发人员和企业应充分利用这一工具,提供更高效、安全和可信赖的服务,以满足用户的需求并保护用户的利益
AGIC.TWang AGIC.TWang
5个月前
关于RAG
检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力,提升其精准性和实用性。它包含三个步骤:检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索,克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例,在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程,包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益,最终实现更深入的知识理解和推理,更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。