比如自己想要自学包装成有电商系统、广告系统经验，这种该怎么系统学习达到面试能够侃侃而谈呢。 电商这个感觉还好，市面上有很多成熟的教程，但对于其他行业的呢，比如广告系统这类呢，感觉无从下手
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坐标上海，最近两周投递简历感觉要求非常垂直。 很多岗位如果没有 100% 匹配的业务项目经验，哪怕底层原理再熟也过不了初筛。两周下来只拿到了 3 个面试机会，且目前都无下文，心态有点受挫。 另外学历也不好、年纪也 35 了 。 心态有点崩了，打算学学英语，去找找远程工作吧，可能国外不卡学历比较适合我，想听听大家的想法
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IT之家 6 月 4 日消息，汽车媒体 Motor1 今天（6 月 4 日）发布博文，分享了一组在意大利街头抓拍的路测图，展示了正在测试的法拉利 Luce 原型车，其中最抢眼的是垂直停放的巨大雨刮器。 法拉利 Luce 官宣以来，关于其外观的讨论很多，而最新曝光的路测图，聚焦挡风玻璃雨刮器上。IT之家附上相关图片如下： 图源：Derek Photography 这套雨刮臂尺寸很大，停放位置接近垂直，并贴在前挡风玻璃两侧。官方图因黑色 A 柱弱化了存在感，实车上更难忽视。 相关阅读： 《 法拉利首款纯电车型 Luce 遭群嘲，马自达、日产也来玩梗调侃 》 《 岚图高管李博晓回怼法拉利前主席“Luce 的设计连中国车都不会抄”：根本不屑抄你们 》 《 法拉利首款电动汽车 Luce“保密严苛”，媒体泄密违约金被曝高达 60 万欧元 》 《 前掌门人痛批法拉利首款纯电车 Luce：可能毁掉这个传奇品牌，建议去掉跃马标 》
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IT之家 6 月 1 日消息，Noctua（猫头鹰）今日宣布与垂直碳纳米管 TIM（IT之家注：热界面材料）企业 Carbice 达成一项面向 DIY PC 应用的长期战略合作伙伴关系。Noctua 将独家经销 Carbice 的导热垫并在未来的产品开发方面展开合作。 双方关系的首个结晶是 NT-CP1 AM5/4。这款导热垫拥有类似基于金刚石、石墨烯的同类产品的 超长使用寿命 ，内部的 铝制骨架则能加固整体结构 ，外部的 纳米级聚合物涂层 使其易粘、易撕、不导电。 此外，碳纳米管可在长期使用中逐步贴合表面微结构，提升接触面积，使得 散热垫的实际导热性能可随时间推移而增长 。 Noctua 将在 COMPUTEX 2026 台北国际电脑展上正式发布 NT-CP1 AM5/4，该产品目前计划 2026 年 9 月上市。
背景： 目前在做的一个项目是很垂直的一个领域，我们的Agent中会用NL2SQL的形式接入客户的数据库，客户大概有一百来张表，其中会有一些表功能重叠（比如多家供应商对同一内容的记录，但是互相的字段和数据会有出入）， 目前是通过plan节点对业务理解进行拆分，NL2SQL服务简单说是用的schema少量数据和fewshot去生成SQL 问题: 业务过于垂直且表多，少量fewshot没办法覆盖大量真实业务query，如何进行优化？ 想问下大家真实的业务场景是通用的NL2SQL服务接入，还是会根据database定制提示词？ 具体服务是自研（workflow or agentic）还是开源？ 14 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
佬友们，最近领导想要弄个垂直领域的小模型，请问有什么好的蒸馏框架么（文本类的） 还有什么卡比较好？H100 H200 是否适合 需要多大的卡 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
网站类型是专业垂直站，还有没有做的价值？不求怎么样，能吸引该专业的人士即可。
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想和佬友探讨一下，现在垂直领域内 AI 应用的场景都有哪些可以应用的？想深入研究研究 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
crTerm 148 for macOS 发布 这个是基于 chromium 定制的跨平台软件 下载地址 https://github.com/wuruxu/crterm/releases
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最近在做一个偏垂直的项目： SmartReview （施工方案审核系统） https://github.com/CallStorm/SmartReview 想解决的核心问题很简单：施工方案审核普遍依赖人工通读 Word ，标准不统一、耗时长，复核成本也高。 这个系统目前做了几件我觉得比较实用的事： 模板和规则前置 先按方案类型绑定 Word 模板，再基于章节树做规则配置。每个章节可以单独设置引用关系、知识库、审核提示词、编制依据和上下文一致性校验。 目标是把“审核经验”结构化，而不是只靠临场判断。 任务化审核 + Worker 异步处理 审核任务是独立流转的，后端 API 和 Worker 分离，Worker 轮询队列处理审核任务，和 MySQL / MinIO 协同读写。 这样在任务量上来时，至少架构上是可扩展、可跟踪的。 Word 在线编辑链路打通 集成了 OnlyOffice ，支持在线预览/编辑，审核结果可回写到文档，最终还能导出继续在 Office 软件里改。 对业务同学来说，不需要切换太多工具。 AI 集成是“可插拔”的 可选接入 Dify 知识库和多模型提供方（例如火山引擎、MiniMax 、DeepSeek ），同时支持系统策略配置和调试开关，方便排查 prompt 与审核行为。 目前定位是施工方案审核，后续也可以往变更方案、合同等文档审核场景扩展。 这套东西还在持续打磨中，欢迎大家拍砖，尤其想听听： 你们在文档审核流程里最痛的点是什么？ 规则化和大模型结合时，怎么做“准确率 vs 成本”的平衡更合理？