V2EX热榜 · 2026-07-07 历史榜单

这是 2026-07-07 的 V2EX热榜历史存档。查看 实时V2EX热榜 获取最新排名。

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   琥珀香氛新品来了，盖楼送新品🎁

   ## 新品上线，本周盖楼，每 20 楼送一个新品。 就长话短说吧，应该很多人跟我一样，因为之前被中转站给轰炸屏蔽了推广节点，所以也不期待帖子大热。 这次筹备了很久的新品终于上架了。在筹备之初，我们挑选了很多不同的容器款式和测试使用效果。有些外观比较出众，但是因为比较小众，采购成本比较高，所以脱离了我们平价的定位。有些则是外观稍优于目前这一款，但是扩香能力明显弱于现在这个新品。最后我们选择了一个最稳妥的方案，一个外观不太出众但是散香效果极佳的容器。 虽然很容易让人和名创优品里的 **19.9 元同款香薰挂件** 联想到一起，但是在香味上，体验过的老客户都一致评价明显优于市面上绝大多数香氛产品。 同时，我们对这一款产品的期望，就是拥有优秀的扩香能力，以及平价、适合长期使用。所以在价格和外观上，我们都做了取舍，保留了对香味品质最原始的需求。 --- ## 产品使用方法 可以悬挂于室内各个需要用香的场景。不过我们做电商的时候，主要突出车内使用场景，让产品看起来更加专业。 产品通过**倒置精油**，让木盖吸收香味来扩香。 - **喜欢香味浓一点：** 倒置时间久一点，让木盖吸收更多精油，挥发出来的香味就会更浓。 - **喜欢淡香：** 可以偶尔倒置一下，或者完全不倒置，让精油在常温下自然挥发到木盖即可。 --- ## 抽奖方法 还是和之前一样： - 每 **20 楼**送出一个新品。 - 连续三层算水贴，不友好的回复也顺延到下一楼。 - 可以**先下单，再蹲楼**中了直接联系客服免单即可。 --- ## 新品券后价 23.8 元，本周内有效 ### 淘宝领券 https://pages.tmall.com/wow/a/act/tmall/dailygroup/16355/16802/wupr?wh_pid=daily-465056&disableNav=YES&status_bar_transparent=true&sellerId=2215730923780&activityId=4c3dc92292924d388b0e889d60ff424a&toolName=itemCoupon ### 京东领券 https://coupon.jd.com/ilink/couponSendFront/send_index.action?key=002dd73a487b4116b04a0c326c85b6db&roleId=3035593606&to=mall.jd.com/index-17668030.html --- 另外其他产品 **V 友**也有专属优惠，联系在线客服即可。  

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   [送永久激活码]RightX 增强你的 Mac Finder 右键

   # RightX：让 Mac Finder 右键菜单更强大 RightX 是一款 macOS Finder 右键增强工具，让常用文件操作不用离开当前文件夹。 主要功能： - 打开常用位置：用户目录、桌面、下载、文稿、应用程序、自定义路径 - 新建文件：文件夹、TXT 、Markdown 、README 、JSON 、HTML 、CSS 、JS 、Python 、Swift 、Shell 、gitignore - 复制/移动：一键复制或移动到桌面、下载、文稿、自定义文件夹 - 复制路径：完整路径、文件名、所在文件夹路径、终端路径、Markdown 链接 - 批量改名：添加前缀/后缀、查找替换、按序号重命名、大小写转换 - 压缩解压：压缩为 ZIP ，解压到当前文件夹或同名文件夹 - 图片/PDF：调整图片大小、图片格式转换、合并/拆分/压缩 PDF - 定时清理：1 小时、7 天、30 天、90 天后自动移到废纸篓 很多 Finder 操作原本要打开多个窗口或应用，现在右键一下就能完成。 **RightX ，让 Mac Finder 的右键菜单真正好用起来。** 体验地址： https://rightx.app/ 活动参与方式： 在本帖中回复任意内容即可参与。 活动奖品： 6 个终身激活码。 中奖方式： 根据总楼层随机抽取 6 个楼层。 影响者活动： 如果你对 RightX 感兴趣，且任意社交媒体账号粉丝数超过 1K ，可以联系我们领取终身激活码。 也欢迎大家提出想要的功能和使用中的不足，我们会持续改进。

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   招聘遇到工作经历完全造假的 211

   上次分享了招聘了一个 [完全不会手写代码的程序员]( https://www.v2ex.com/t/1203210#reply150) 这次遇到一个简历全面造假的程序员。 我与他线上面试的时候，他说话语速极快，我们这个岗位没有涉及 Yolo 视觉识别训练，但是我刚好做过此类项目，就与他简单沟通了一下，发现对这块有基础的认识。 后面聊到意图识别，因为他涉及的业务都是单意图的，所以没有涉及也就没纠结。 我问他有没有了解 Harness ，Loop Engineering ，有没有用过 OpenClaw/Hermes ，他不知道 Hermes 是什么，面试完晚上给我发信息，说面试完安装了 Hermes ，并且用了啥啥啥的。 后来给推荐给 CEO ，我的评价是：缺乏 AI 项目经验，主要看中其学习能力。老板喜欢 985/211 。 再后来老板面试他，跟我说，这个人简历全是假的，让我以后面试人去天眼查查一下他的公司。 他和 CEO 面试过程中，承认简历全面造假，没有在他写的工作 5 年的公司工作过一天。 他毕业后干过 2 年销售，然后报课学习 AI ，面试时薪资要的比较高，上一个公司 25k 让他入职了，不到一个月发现他能力有问题开了他。他在我们这里要求 22k ，然后被老板识破，要求 10k 入职。 我们自然拉黑他了，并且向 boss 直聘举报了他。 这个人有个特点，别人的 boss 直聘都有名字，他的名字是“AI 工程师”。 我又一次丢人了，难道以后真的每个人都准备笔试环节？ ---以下是简历，已相对脱敏--- 姓名：XX 性别：男 求职意向：AI 算法工程师（ RAG & 知识图谱方向）｜深圳｜期望薪资 18-35K 工作状态：离职 工作年限：6 年 教育经历 贵州大学（ 211 ）｜本科 2015.09 - 2019.07 个人优势 具备完整 AI 项目数据落地经验，独立完成全流程数据清洗、标注、预处理，为模型训练提供标准化高质量数据集； 技术栈全覆盖，精通 CV 、NLP 、大模型应用、RAG 、AI Agent 、知识图谱搭建，具备数据工程到 AI 应用端到端落地能力； 主导 / 参与多类 AI 商业化项目，覆盖风控 Agent 、企业 RAG 问答、金融对话系统、工业视觉检测、大数据数仓 ETL ，落地交付经验充足； 适应高强度快节奏工作，长期健身抗压能力强，执行力、责任心突出，主动跟进 AI 前沿技术并持续沉淀技术体系； 持续跟踪大模型、向量检索、Agent 、图谱领域前沿论文与开源方案，定期复盘优化项目技术方案。 专业技能 一、AI 应用与算法技术栈 编程语言与数据处理 熟练 Python 、SQL ；精通 NumPy/Pandas/Matplotlib 数据处理与可视化；精通全流程数据清洗、标注、异常处理。 传统机器学习 & 深度学习 Scikit-learn 全套算法：决策树 ID3/C4.5 、随机森林、SVM 、KNN 、贝叶斯、线性回归、DBSCAN 、K-Means ； PyTorch 深度学习框架，掌握 CNN/RNN/LSTM/ 前馈网络、反向传播、Transformer 注意力机制； 精通模型评估（混淆矩阵）、梯度下降、最小二乘等优化策略。 大模型、NLP 、RAG 、Agent 、知识图谱 Prompt 工程、BGE-M3 Embedding 、BGE Rerank 重排； LangChain 、Dify 、RAGflow 快速搭建 RAG 问答系统； AI Agent （ ReAct 推理框架）、领域知识图谱构建； LoRA 轻量化微调，Hugging Face / 魔搭社区模型管理； 熟悉 Qwen2.5 、DS-R1 、DS-V3 、GPT 系列等主流大模型； 多轮对话系统开发、上下文状态管理。 模型服务化部署 FastAPI+Swagger 接口开发、Ollama 本地推理、Docker 容器化、Nginx 负载均衡。 向量库 & 开发环境 Milvus 向量数据库； Anaconda/Miniconda 、PyCharm 、VSCode 、Jupyter 。 计算机视觉 OpenCV 图像预处理、YOLO 目标检测模型训练与推理。 二、大数据 / 数据工程技术栈 数据库 / 数仓：MySQL 、Oracle 、Hive 、OpenGauss 、HANA ；精通三范式、星型 / 雪花数仓模型分层设计（ ODS/DWD/DWS/ADS ）； ETL 全流程开发，批流一体数据处理； Hadoop 生态：HDFS 、MapReduce 、YARN ；调度工具 Azkaban/ADMS/LTS ； Linux Shell 脚本、SQL 深度调优、增量任务自动化。 三、运维与中间件 Windows/Linux （ Ubuntu/CentOS ）； Kafka 、Redis 、Elasticsearch ； Git 版本管理；阿里云 ECS 云服务器。 四、办公工具 Word/Excel/PPT 全套 Office 办公软件 工作经历 深圳市思无涯科技有限公司 AI 工程师｜ 2021.08 - 2025.11 负责 NLP 、大模型 RAG 、AI Agent 、CV 算法项目全流程研发、模型微调、系统部署上线 数据工程师｜ 2019.07 - 2021.08 负责大数据数仓搭建、批 / 实时 ETL 管道开发、数据调度、特征工程 项目经历 项目六：智能金融风控 Agent 系统（ Agent & 知识图谱）｜ 2024.07-2025.11 岗位：AI 应用开发工程师 项目背景：原有问答系统仅支持被动问答，客户需要可自主规划、调用工具完成复杂风控分析的智能 Agent ，用于用户交易风险自动评估。 工作内容 Agent 框架搭建：基于 LangChain ReAct 推理模式搭建智能体，使用 DBSCAN 聚类挖掘异常交易模式，搭建风控领域知识图谱辅助决策； 多工具封装：SQL 数据查询工具、机器学习风险模型 API （随机森林 / 线性回归 / ID3 决策树）、RAG 风控知识库检索工具； 任务自主规划：Agent 自动拆解风险评估流程：拉取交易数据→模型风险打分→检索风控规则→生成分析报告； 部署优化：Docker+FastAPI 服务化，Ollama 本地部署 Qwen2.5/DS-R1 双大模型动态调度，保障数据隐私并降低推理成本。 项目成果 公司首套自主任务执行型 AI Agent 产品，覆盖 5 类复杂风控分析场景； 人工 15 分钟风控分析报告，Agent1 分钟自动输出，业务效率大幅提升； 实现产品从问答交互向自主任务智能协作升级，形成标准化 Agent 解决方案。 技术栈：Python 、SQL 、Scikit-learn 、LangChain 、AI Agent 、RAG 、知识图谱、Qwen2.5 、DS-R1 、Ollama 、FastAPI 、MySQL 、Docker 项目五：企业知识智能问答平台（ RAG 核心开发）｜ 2023.08-2024.07 岗位：AI 应用开发工程师 项目背景：企业海量文档分散形成知识孤岛，搭建统一 RAG 智能问答平台实现文档快速检索答疑。 工作内容 知识库构建：PDF/Word/TXT 文档解析、文本分段，BGE-M3 向量化存入 Milvus 向量库； RAG 全链路开发：向量相似度检索→BGE Reranker 精排→Prompt 组装大模型生成回答； 平台落地：Dify/RAGflow 低代码搭建 Web 前端，FastAPI 后端服务，Docker+Nginx 容器负载均衡； 项目成果 接入 10 万 + 企业文档，问答准确率＞ 90%，平均响应 3 秒内； 标准化 RAG 产品对外交付客户，大幅降低企业内部知识查询成本。 技术栈：Python 、Prompt 、BGE-M3 、BGE Reranker 、RAG 、LangChain 、Qwen2.5 、GPT 、Dify 、RAGflow 、Milvus 、FastAPI 、Docker 、Nginx 项目四：智能金融风控多轮对话系统（ NLP & 大模型微调）｜ 2022.05-2023.08 岗位：AI 算法工程师 工作内容 传统 NLP：SVM / 贝叶斯训练金融意图分类模型，识别贷款、举报、查利率等业务意图； 领域微调：收集金融风控数据集，LoRA 微调 DS-V3/DS-R1/Qwen2.5 基座模型，Hugging Face / 魔搭管理实验； 多轮对话管理：基于 Transformer 注意力机制设计对话状态跟踪，支持上下文连贯咨询； 云端部署：FastAPI 封装模型服务，Docker 部署阿里云 ECS 。 项目成果 简单金融咨询自动化解决率 85%，减少大量人工客服； 微调领域模型专业问答准确率较通用模型提升 25%； 稳定支撑线上金融 APP 日均万次对话请求。 技术栈：Python 、Scikit-learn 、PyTorch 、Transformer 、LoRA 、大模型微调、多轮对话、FastAPI 、阿里云 ECS 、Docker 项目三：工业零部件缺陷视觉检测系统（ CV 算法）｜ 2021.08-2022.05 岗位：AI 算法工程师 工作内容 图像预处理：OpenCV 灰度化、降噪、图像增强，完成工业缺陷数据集标注； 模型实验：对比 KNN 、CNN 、LSTM ，最终选用 YOLO 检测框架，PyTorch 训练，梯度下降优化，混淆矩阵评估精度； 服务封装：FastAPI+Swagger 生成检测 API ，Docker 交付产线服务器。 项目成果 缺陷检测 mAP=99.2%，召回率 98.5%，单图检测＜ 100ms ； 产线检测效率提升 300%，漏检率大幅下降，落地标准化工业视觉方案。 技术栈：Python 、PyTorch 、YOLO 、OpenCV 、FastAPI 、Docker 、Anaconda 、Jupyter 项目二：金融交易实时 ETL 管道（大数据实时流处理）｜ 2020.06-2021.08 岗位：大数据工程师 工作内容 Kafka 搭建实时数据流，CDC 同步业务交易数据； Pandas 窗口计算实时风控特征，数据双写 Redis （实时查询）、ES （业务检索）； Shell 脚本自动化运维，Docker 容器集群部署，Nginx 统一网关。 项目成果 千万级日交易处理，端到端延迟秒级，实现事中实时欺诈拦截，挽回业务损失。 技术栈：Kafka 、Redis 、Elasticsearch 、ETL 、Shell 、Python 、Docker 、Linux 项目一：电商用户行为数据仓库搭建（数仓开发）｜ 2019.07-2020.06 岗位：大数据工程师 工作内容 梳理 MySQL/Oracle 业务源表，星型 / 雪花模型分层 ODS/DWD/DWS/ADS 数仓； HDFS+Hive 存储计算，MapReduce 离线清洗，Azkaban 调度 ETL 增量任务； SQL 深度调优，FastAPI 输出数据服务支撑 BI 用户画像报表。 项目成果 数十 TB 企业级数仓落地，报表查询性能提升 80%，为推荐系统提供标准化数据底座。 技术栈：MySQL 、Oracle 、Hive 、Hadoop 、Azkaban 、Shell 、数仓建模、SQL 调优 资格证书 CET-4 、计算机二级（ Office ）、C1 驾照

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   我自己也经常看演唱会呀，为什么 v 友对女生看演唱会那么大的仇意？

   我的情况其实和以下帖子中的女孩差不多，请假也要去，票我都是尽量买最前排的，只抢到最后几排的我反而不想去了。不仅爱看演唱会，还爱去水上乐园、欢乐谷等地方看小姐姐跳舞，偶尔还会看几场脱口秀。虽然确实花钱，但是我很快乐呀。但是看大部分 v 友的感觉，好像这个东西是非常不可理喻的。至于说用这个钱孝顺父母的，我觉得大可不必，他们确实不爱去演唱会，但喜欢去旅游。去北京，爱唱红歌，天天放。 附下原文： https://www.v2ex.com/t/1224428#reply273

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   36 岁 app 开发 今年失业了

   各位 V 友大家好，我在广州。 做了十多年 App 开发，今年 3 月在原公司失业。公司做了六年的项目，最终还是没能扛住行业变化和经营压力，业务收缩加裁员，我们团队基本被整体调整。 我今年 36 岁，在天河有一套比较普通的老房子，已婚，有一个一岁多的小孩。 失业到现在已经四个多月，这段时间尝试了不少方向，但整体感觉还是比较艰难： 做短视频/自媒体（抖音方向） 学习并尝试 AI 相关应用 做一些“扣子”工作流/自动化 看跨境电商的机会 和朋友一起尝试小型创业 同时也在持续找工作 整体体验是：单点突破很难，每个方向都能看到一些可能性，但很难真正跑通。 这段时间也有一些比较具体的经历，比如 5 月通过前同事内推，去了一家上市公司面试 App 开发岗位，顺利通过并入职了一天。但第二天就选择离开了，主要是工作状态和心理预期差异比较大，自己当时明显感觉已经不太适应传统的上班节奏。 之后和前同事一起尝试做 AI 方向的创业，目前还在早期阶段，还没有形成稳定的收入或订单。 现在的状态比较复杂：一方面不算特别焦虑生存问题，但另一方面长期没有稳定工作之后，节奏感和方向感在逐渐变弱。家人对待我的态度也有一些变化，这一点也会带来一些压力。 整体来说，就是一种“还在动，但不知道往哪里走”的状态。 想问问各位 V 友几个问题： 你们所在行业最近几年整体情况怎么样？ 中年 + 技术转型（或转方向）一般怎么过渡？ 如果不继续纯做 App 开发，还有哪些比较现实的路径可以尝试？ 谢谢大家

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   这个世界太割裂了

   某个同事马上要离职了，今天是交接工作的最后一天，我和他闲聊了一会。他离职后准备回西安老家，然后提到了他的小孩马上要上小学的事情。 他家在西安的北郊，据他所说，他们家小区隔壁的小学已经到了完全无可救药的地步。很多小学一二年级的学生上课就在后面几排睡觉，老师也不管；许多六年级的学生数学只能考几分，又是抽烟又是骂人。 我听着都惊呆了，我也是农村长大的。 我一直以为小学抽烟的那些二流子只存在于 2010 年的农村，哪知 2026 年的西安郊区也会有这种情况。 数学只能考几分这太夸张了吧？ 我小时候也有很多人考试不及格，但起码会有个四五十分，只有一个脑子确实不好的人每次考几分。 而且现在学校里这些小孩的父母大都是 90 后吧？ 他们都在干什么？ 为啥能容忍孩子抽烟骂人呢？ 这可是西安啊，西安不是陕西全省教育资源最好的地方吗？ 我这个同事说，现在的小学修的非常豪华，比他的大学还好。 但留不住老师，一学期换三个班主任，老师看到学生睡觉也不管。 --- 然后我又想起之前几个在上海安家的同事聊自己的孩子，每次都是“唉，学习又退步了”。 我以为孩子的成绩不及格，结果得知只是比满分差了几分。 我满头问号，接近满分这不挺好吗？同事说很多同学都是满分，她家孩子这次落后了，她很焦虑。 我久久无言，说不出话来。

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