【AI驅動】 今天為你帶來一份簡歷優化的秘密武器 —— DeepSeek，手把手教你從簡歷要素拆解到避開常見雷區，幫你量身定制一份屬于你自己、能夠 “精準狙擊” 目標崗位的王牌簡歷！

【API對比報告】 本文選用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三個大模型進行試用，并呈現出全方位的數據對比,我們一起來探討下誰才是HR場景+AI提示詞生成大師

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【日積月累】 APISIX-MCP結合AI模型上下文協議（MCP），提供標準化路徑，使傳統應用能輕松接入AI大模型。通過APISIX-MCP，用戶可通過自然語言與APISIX網關交互，管理API資源和插件配置。這種方式降低了操作復雜度，提高自動化程度，并確保配置準確性。MCP協議為API智能管理開辟新可能，APISIX-MCP將持續優化以提升運維效率。

【AI驅動】 AWS MCP 服務器套件通過 Model Context Protocol 實現大型語言模型與外部數據源的無縫集成。MCP 作為 AI 應用程序與外部資源的橋梁，提供了多模塊化服務器，幫助開發人員訪問 AWS 文檔、知識庫等資源，簡化管理和優化項目開發流程。套件核心功能包括代碼生成、項目架構優化、成本分析以及圖像生成。安裝與配置簡單，旨在提升開發效率，降低技術風險。

【最新動態】 MCP（模型上下文協議）是AI時代的“萬能適配器”，通過標準化服務描述及上下文感知機制，消除了工具間的協議鴻溝，支持運行時動態編排。它標志著AI交互從人工編碼適配轉向機器自主協作，使AI應用能自由調用跨領域服務，實現智能編排。MCP如同人工智能領域的USB-C接口，構建通用連接規范，推動AI應用從功能固化的程序進化為自主智能體，助力認知革命。

【AI驅動】 文章介紹了Markdown與AI結合的效率優勢，強調Markdown作為輕量級標記語言，因其簡潔的語法和跨平臺的通用性，在AI時代顯得尤為重要。Markdown幫助AI理解文本結構，適用于生成結構化文檔、技術文檔和學習筆記。熟練使用Markdown可以提升工作效率，特別是在文檔協作、筆記管理和內容創作中。通過這篇指南，讀者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在與AI大模型的協作中有效運用這一工具。

【AI驅動】 本文探討如何使用Playwright與DeepSeek使AI理解動態網站頁面內容并自動定位元素。文章分析了動態頁面挑戰及大語言模型的局限性，提出三種解決方案：人工描述頁面功能、抓取HTML源碼輸入、錄制用戶操作流并優化。這些方法旨在提升自動化測試效率與代碼質量，適用于不同復雜程度的場景。未來技術進步可能讓AI直接理解頁面。

【日積月累】 用deepseek三步做圖 1、用DS生成【html代碼格式的內容】 2、將【html代碼格式的內容】保存為后綴為 .html 的文件 3、用瀏覽器打開即可看到交互式餅狀圖

【日積月累】 最近逛了下Spring的官網，發現Spring AI已經支持DeepSeek！今天和大家聊聊如何在Spring Boot項目制使用DeepSeek，還是非常方便的！

【日積月累】 隨著人工智能技術的發展，AI如何識別手寫文字已經成為一個重要的研究領域。通過利用高級大模型技術，AI可以精準地識別和解讀各種手寫內容，無論是中文還是其他語言。本文探討了使用大模型和Spring AI框架在不同場景下進行手寫文字識別的應用方法，包括對模糊、斜放和潦草等復雜手寫情況的處理。了解這些技術將有助于提升應用程序的性能和用戶體驗。

【日積月累】 人工智能（AI）技術在網絡安全領域的應用正在迅速發展，為應對復雜多變的安全威脅提供了新的解決方案。通過自動化滲透測試、異常行為分析和流量檢測等方法，AI可以提高網絡防御的效率和精確性。同時，AI的應用還包括安全運營的優化、安全知識庫的建立以及數據分類分級等方面。這些應用不僅能提升網絡安全的整體防護能力，還能降低運營成本，為企業和個人提供更可靠的安全保障。

【日積月累】 隨著人工智能技術的飛速發展，AI在圖像識別領域的應用日益廣泛。AI通過深度學習、卷積神經網絡等技術手段，實現了對圖像內容的精準識別和處理。在智能手機的人臉識別、自動駕駛等領域，AI圖像識別技術發揮了重要作用。本文將深入探討AI如何通過圖像去噪、修復、增強、識別、分割、合成等多種方式，提升圖像的質量和識別效率，幫助我們更好地利用圖像信息進行決策和創新。

【日積月累】 在現代支付環境中，欺詐行為對企業和消費者都構成了重大威脅。隨著科技的進步，人工智能（AI）和機器學習技術在欺詐檢測中的應用變得越來越普遍和有效。AI通過分析大量數據、識別模式和異常行為，幫助企業在不同場景中實現實時的欺詐檢測與預防，保護客戶信息和企業聲譽。本文將深入探討AI在欺詐檢測中的具體應用，展示如何通過智能化的手段提高檢測準確率和效率。

【日積月累】 人工智能（AI）技術在自動駕駛汽車的發展中扮演著至關重要的角色。AI不僅提升了車輛的感知能力和數據處理速度，還顯著提高了自動駕駛系統的安全性和效率。通過深度學習和計算機視覺，AI使自動駕駛汽車能夠準確識別道路標志、行人和其他車輛。此外，AI還支持實時數據分析和決策制定，使自動駕駛汽車能夠在復雜的交通環境中做出最佳決策。隨著AI技術的不斷進步，自動駕駛汽車未來將更加智能化和可靠。