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搜索[技能变化]，共10002篇文章

Ubuntu 21.10 外观变化，仅配备 fully-light/dark 版本

此外，fully-light/dark 主题并不是 Ubuntu 21.10 的唯一视觉变化。Yaru 开发人员已被告知准备移除/减少/替换整个主题中的紫色色调。

2021-06-29

采用全新设计语言，Firefox 89 发生重大变化

以下是主要的变化：标签栏：用户当前正在查看的网页标签会以「浮动」标签的形式进行展示。如果页面有音频正在播放，小喇叭的图标会直接替换标签栏中的网页图标，减少标签栏的空间占用（如上图）。

2021-06-01

用图机器学习探索 A 股个股相关性变化

在本文中我们将介绍如何使用 Java 语言的图分析库 JGraphT [5] 并借助绘图库 mxgraph [6] ，可视化探索 A 股的行业个股的相关性随时间的变化情况。

2020-09-24

疫情之后，企业用云量和云战略将怎样变化？

60％的人表示他们的云使用量继续增加，这表明即使在远程工作最初激增之后，云使用模式仍在不断变化。此外，有66％的人报告说，一旦员工返回工作场所，他们将继续使用危机期间实施的云服务和应用程序。

2020-06-21

JDK8在泛型类型推导上的变化

不过大部分逻辑和上面的都差不多，但是argumentsAcceptable这块的变动比较大，增加了一些数据结构，规则变得更加复杂，考虑的场景也更多了，因为代码嵌套层数很深，具体的代码我就不贴了，有兴趣的自己去跟下代码（具体变化可以从

2020-06-09

JavaScript是如何工作的：使用MutationObserver跟踪DOM的变化

原文：JavaScript是如何工作的:使用 MutationObserver 跟踪 DOM 的变化作者：前端小智 Fundebug经授权转载，版权归原作者所有。

2019-01-09

物联网发展至今不再是单独的个体，越来越多的跟大数据，人工智能结合在一起，以前我们常常说万物物联，而现在我们更多的提到的是万物智联，万物智联，必然离不开智能的交互方式，这也给了很多企业新的一轮洗牌的机会。今年三月份在深圳开幕的2018云栖大会·深圳峰会上，阿里提出了万物智联的三驾马车：IoT、AI和云计算。而阿里在新的IoT时代想扮演的角色是物联网基础设施的搭建者，为行业提供开放、便捷的IoT连接平台，提供强大的AI能力，实现云、边、端一体的协同计算是阿里接下来的目标。这也预示着在AI、大数据、云计算等技术的飞速发展，IoT凤凰涅槃，成为了万物智联。AI结合发展多年的物联网，整合而成AIoT结构，被视为大势所趋。智能终端设备，透过其智能化功能，人类生活将发生巨大的改变。目前来说，智联终端的控制交互方式中，语音交互是最流行也是潜力最大的一种，从Echo音箱的火爆就能看出，普通用户对于语音交互的便捷是非常认可的。智慧家庭、智慧健身、无人商店、无人酒店各种AI生活场景同时亮相，用户终于可以亲身感受到智能化生活的魅力。在智能家庭场景，用户可以语音控制家中的一切环境，包括温度、湿度；在智慧健身场景中，AR技术让用户健身时可以随时了解到自己的身体状况；无人酒店场景中，能够自己乘坐电梯的机器人可以随时为顾客服务，比人类服务员更高效、更安全。在AIoT这波大潮流中，海尔作为家电龙头，也推出了智慧家庭UHomeOS操作系统，为解决AIoT而努力。在移动设备中，小米自2015年内正式启动IoT战略后，仅仅三年就成为了全球最大的智能硬件IoT开放平台之一。AI与IoT的结合已经成为了趋势发展的必然，专注探索黑科技的小米联手百度，发力构建IoT+AI生态体系;特斯联召集商汤科技19家AI领域的“独角兽”级小伙伴，召开了一场“万物智能·新纪元AIoT未来峰会”。种种都显示着AIoT时代即将到来。

2018-08-21

大数据时代下，DBA的角色发生了什么变化？

作为大数据战略的一部分，DBA的角色又是如何变化的呢? 数据管理为成为数据管理专家而努力。虽然SQL数据库可以扩展以处理大数据，但数据库并不是***解决方案。

2018-01-12

[Android Pro] 监听内容提供者ContentProvider的数据变化

id = db.insert("person", "name", values); Uri insertUri = ContentUris.withAppendedId(uri, id); // 发出变化通知

2017-11-21

iOS: 使用KVO监听控制器中数组的变化

一、介绍： KVO是一种能动态监听到属性值的改变的方式，使用场景非常广泛，这里我只讲如何监听控制器ViewController中数组的变化。

2017-10-17

盘点 | 这多半年，容器市场都发生了哪些变化？

本文讲的是盘点 | 这多半年，容器市场都发生了哪些变化，【编者的话】随着容器市场高速增长，每个业界供应商都在这一领域快速迭代，提供新功能。实际上，因为发展太快，本文的观点很可能在两个月后就过时了。

2017-09-18

形势变化助推市场增长 “AI 安防”或迎来爆发

随着全球安全形势的变化，以及人工智能、大数据等前沿科技的发展，还有智慧城市建设的逐步推进，智能安防正成为一大风口。提到安防，许多人的意识里会浮现门禁、安检、警卫等事物。

2017-07-03

NB-IoT将给物联网带来革命性变化

NB-IoT生态系统势不可挡，引发物联网革命性变化 NB-IoT标准将在今年6月的3GPP R13完成，毫无疑问2016年将是NB-IoT产业发展非常关键的一年。

2017-07-02

【推荐】研报：2017年，云计算将迎来哪些变化？

2017年，云计算将迎来哪些变化？

2016-11-16

Hermes：把学习写进文件，把知识变成技能

Hermes 把 Agent 的状态拆成三类并全部外置成文件：记忆存个人与任务上下文，技能存可复用的方法，wiki 存领域知识；问题不同，但都可被人检查、修改、版本管理。

2026-10-30

大模型时代，本体建模还是个好技能吗？

本体与AI · 第5篇上个月参加一个技术沙龙，茶歇的时候有个年轻人问我："现在LLM什么都能干，本体建模还有学的必要吗？" 他问完，旁边几个做数据的也凑过来——有人点头，有人摇头，有人直接说"本体那套东西早过时了"。这个问题我这两年被人问了不下十次。每次我都先反问一句："你用过LLM帮你建本体吗？效果怎么样？" 答案几乎是统一的：**"试过，出来的东西看着像那么回事，一用就发现问题一大堆。"** 今天我把这个问题摊开来说——大模型时代，本体建模到底还值不值得学，LLM能不能替代本体工程师，我实测下来的结论是怎样的。 ## ▎ 两种极端的观点现在圈子里对这个问题，基本两派。 **一派说：LLM懂一切，不需要本体了** 理由是：GPT-4、Claude、Qwen这些大模型，训练数据里包含了大量的百科知识、领域术语、概念关系——你问它"采购申请和报销申请有什么区别"，它能答得头头是道；你让它输出一个本体结构，它也能给出一个像模像样的OWL文件。我见过有人直接用ChatGPT生成一个"供应链本体"，然后就宣称"本体工程已经自动化了"。 **另一派说：本体是AI的骨架，没有本体LLM就是瞎猜** 理由是：LLM的回答是基于统计关联的，它不知道"供应商"和"客户"在某个业务场景里是互斥的还是可以重叠的——这个业务语义，必须靠本体来定义。没有本体约束，LLM的回答在特定领域里就是不靠谱的。我属于中间派——**准确说，我属于"看场景"派**。 ## ▎ 我拿LLM试了试本体建模去年底，我拿一个真实项目试了试——让GPT-4帮我设计一个"设备运维知识图谱"的本体。我给的prompt是：请帮我设计一个设备运维领域的OWL本体，包含设备、故障、维修记录、备件、技术人员等核心概念，输出类层次结构、对象属性和数据属性。 GPT-4的输出，我直接说结论： **类结构设计得还不错**——设备分成了生产设备、检测设备、辅助设备，故障分成了机械故障、电气故障、软件故障，这个层次是合理的。 **对象属性的定义域和值域，开始出问题了**——它把"hasRepairRecord"的定义域设成了"Device"，但实际我们系统里"维修记录"也可以关联到"备件"（换备件的记录），这个它没考虑到。 **到了推理规则，直接翻车**——我让它写SWRL规则："如果设备A的故障类型是'B类'，则需要具备'B类维修资质'的技术人员"。它写的规则语法是对的，但**业务逻辑是错的**——我们实际业务中，故障类型和设备型号共同决定需要什么资质，它只考虑了故障类型。我把这个结果拿给客户看，客户问了一句："这个本体能保证我们20个厂的设备数据都按这个标准录入吗？" LLM答不了这个问题——**本体不只是"设计出来"，更是"落地执行"**。你要写约束、写验证规则、写数据映射、写变更管理流程——这些LLM做不了，或者说做不踏实。 ## ▎ LLM在本体工程里能做什么说LLM完全没用，也不公平。我这两年用下来，LLM在几个环节确实能提效： **1. 起草本体初稿** 一个新领域，你不知道怎么分类，让LLM先出一个草稿，你再改——比从零开始快。我现在的做法是：LLM出初稿 → 我审改 → Protégé里细化。 **2. 把非结构化文档转成本体候选概念** 你有100页的设备手册，让LLM提取里面的核心概念、层次关系、可能存在的属性——这个它做得不错。但**提取出来的东西你必须一条条核验**，不能直接用。 **3. 写OWL/SPARQL代码的辅助** SWRL规则语法记不太清，让LLM帮你写个模板，你再改——这个比查文档快。但**复杂点的规则，LLM生成的代码经常有隐藏bug**，你得会读、会改。 **4. 生成测试用例和示例数据** 本体设计完了要测试，让LLM生成一些测试个体（individual）——这个挺好用的，能快速验证推理规则是不是按预期工作。 ## ▎ LLM做不了什么反过来，LLM在这些环节基本帮不上忙，或者说不可靠： **1. 业务语义的精确建模** 本体建模的核心是**对业务领域的深刻理解**——你们公司的"设备"到底指什么，包含哪些状态，状态之间怎么转移，这些业务知识LLM没有，你得自己定义。LLM能帮你"整理"，但不能帮你"决策"。 **2. 保证本体的一致性和可推理性** LLM生成的OWL文件，经常有隐藏的矛盾——比如两个类被定义成不相交（disjoint），但某个个体同时属于这两个类，推理机就会报错。LLM不会主动告诉你这个问题，你得自己跑推理检查。 **3. 跟现有系统的集成设计** 本体不是孤立存在的，它要跟你的数据库、API、工作流引擎对接——这个架构设计，LLM可以给建议，但**最终方案必须懂你的人来做**。 **4. 本体版本管理和变更控制** 本体是会演化的——业务变了，本体也要改。怎么保证改完之后不影响已有数据？怎么迁移旧数据到新本体？这些**工程化的问题，LLM解决不了**。 ## ▎ 我的结论：本体建模值得学，但学法要变直接说结论：**本体建模在2026年仍然值得学，而且值得学的人比想象中多**。但学法跟5年前不一样了。 **5年前学本体**：先把OWL的每一个构造子都搞懂，Protégé的每个按钮都点一遍，写几十行SWRL规则练手。 **2026年学本体**：先理解"为什么需要本体"（语义约束、知识结构化、推理），然后用LLM加速学习——让LLM给你解释OWL构造子，让LLM帮你生成示例代码，你负责判断对不对、改不改。本体建模的核心能力，从来不是"记住OWL语法"，而是： **1. 业务理解能力**——你能不能把一个复杂领域的关键概念抽象出来？ **2. 建模决策能力**——这个关系用对象属性还是用子类表达？这个约束用OWL公理还是用应用层逻辑？ **3. 工程落地能力**——本体设计完了怎么验证、怎么部署、怎么跟现有系统集成？这3个能力，LLM辅助得了，但替代不了。 ## ▎ 给不同人的建议 **如果你是企业架构师/数据工程师**：本体建模值得学，而且建议学"实战导向"——别先啃W3C规范，先拿一个真实场景（比如你们公司的主数据）建一个本体，遇到问题再查。 **如果你是AI/算法工程师**：本体可以学，但优先级排在KG、RAG、GraphRAG之后——知道本体能干什么就够了，不一定自己建。 **如果你是产品经理/业务人员**：不用学OWL语法，但要知道"本体思维"——怎么把业务概念结构化、怎么定义概念和概念之间的关系，这个能力越来越重要。 **如果你是学生/刚入行**：本体建模可以作为"差异化竞争力"来学——LLM时代，会调API的人很多，懂知识建模的人不多，这个组合反而稀缺。 ## ▎ 互动时间 **投票：你会让LLM帮你做本体建模吗？** • **会**——反正只是辅助，提高效率就行 • **不会**——本体建模必须自己来，LLM不靠谱 • **看情况**——初稿可以让LLM出，关键决策自己来把你的选择和理由发到评论区。我特别想看看有多少人选"不会"——上次技术沙龙里，选"不会"的那几位，后来聊下来都是踩过LLM生成本体乱套的坑的。

2026-09-09

CodeBuddy 只能写Code吗，我打开新的技能

#WorkBuddy 或 #CodeBuddy 很多开发者、程序员用CodeBuddy来写代码，我因为工作原因写投资市场、二级市场分析报告。 ![CodeBuddy](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6502708/d68541d6fe79f5730d9e3089ae4bf70c.png) workbuddy定时任务太好用了，根据我业务需要做不同时间短的分析。接方双手，在配置定时任务，不能选择模型，有一点小学遗憾，因为同一任务，不同模型执行消耗积分不一样。 ![WorkBuddy](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6502708/6a7285ae666f800c6f49855e127339ea.png) 模型积分消耗情况：（1）、最多积分消耗排名 |积分消耗|模型|客户端| | --- | --- | --- | |535.52|kimi-k2.7|WorkBuddy| |227.89|glm-5.2|WorkBuddy| |155.06|glm-5.2|WorkBuddy| |130.86|kimi-k2.7|WorkBuddy| |109.59|kimi-k2.7|WorkBuddy| |108.82|kimi-k2.7|WorkBuddy| |102.64|glm-5.1|WorkBuddy| |91.91|kimi-k2.6|WorkBuddy| |91.57|glm-5.1|WorkBuddy| |89.74|glm-5.2|WorkBuddy| |85.91|glm-5.1|WorkBuddy| |83.01|kimi-k2.7|WorkBuddy| |74.18|glm-5.2|WorkBuddy| |68.19|kimi-k2.7|WorkBuddy| |62.66|glm-5.2|WorkBuddy| |61.57|glm-5.2|WorkBuddy| |61.06|kimi-k2.6|WorkBuddy| |45.98|kimi-k2.6|WorkBuddy| |45.07|kimi-k2.6|WorkBuddy| |44.45|kimi-k2.6|WorkBuddy| |44.08|kimi-k2.6|WorkBuddy| （2）、最少积分消耗排名 |积分消耗|模型|客户端| | --- | --- | --- | |0.01|deepseek-v4-flash|WorkBuddy| |0.02|deepseek-v4-flash|WorkBuddy| |0.02|deepseek-v4-flash|WorkBuddy| |0.03|deepseek-v3-0324-lkeap|CodeBuddyIDE| |0.03|deepseek-v3-0324-lkeap|CodeBuddyIDE| |0.03|deepseek-v3-0324-lkeap|CodeBuddyIDE| |0.05|deepseek-v4-pro|WorkBuddy| |0.11|deepseek-v4-pro|CodeBuddyIDE| |0.12|deepseek-v4-pro|CodeBuddyIDE| |0.13|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.13|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.13|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.15|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.15|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.15|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.17|deepseek-v4-flash|CodeBuddyIDE| |0.17|deepseek-v4-pro|CodeBuddyIDE| |0.19|deepseek-v4-pro|CodeBuddyIDE| |0.2|deepseek-v4-pro|CodeBuddyIDE| |0.25|deepseek-v4-pro|CodeBuddyIDE| 上述两张表是积分使用排行， 1、workbuddy的积分消耗比CodeBuddy的快。2、GLM与Kimi的积分消耗比deepseek的块。 PS: 在定时任务中，如果可以配置模型就更好了。

2026-07-28

腾讯云SkillPay正式上线，技能也能赚钱了！

今天，腾讯SkillHub正式上线 Agent付费技能商业化平台SkillPay，将技能分发、Agent调用与技能支付三方进行打通，打造一套安全又完善的Agent技能支付体系。

2026-07-16

LightVela ：7×24 小时云端运行，技能自动进化实测

## 三、技能自动进化机制 ### 3.1 SkillHub 技能市场 LightVela 的技能安装全部来自 SkillHub（skillhub.tencent.com），按名称安装。

2026-07-14

深圳启动鸿蒙数字技能人才专项培养计划

深圳市人力资源和社会保障局（下称“深圳市人社局”）已于日前正式启动鸿蒙数字技能人才专项培养计划，旨在加强对鸿蒙数字产业的人才支撑，锻造高素质数字技能人才队伍，为深圳市鸿蒙产业体系发展加速赋能。

2024-10-28

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。