人工智能、机器人最容易取哪些体力劳动和脑力劳动 人工智能和机器人正在替代简单劳动，但难以胜任复杂任务。在体力劳动方面，机器人依靠电机运动，适合完成搬运等固定动作，但由于结构限制无法像人类肌肉那样灵活分布，难以执行护理、手术等精细操作。在脑力劳动方面，AI擅长处理大数据和重复性工作，但缺乏人类在交叉学科中获取灵感和碎片化思考的能力。这导致越来越多高校毕业生发现传统脑力岗位被AI取代，不得不转向外卖、网约车等服务行业。未来，复杂体力与创造性脑力工作仍将保留人类优势。

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PHP vs Python (Flask/Django) vs Java (SpringBoot) vs Vue：2024全栈技术终极对决 是否追求极速上线？├─ 是 → PHP/Vue静态站└─ 否 → 项目规模？├─ 大型高并发 → Spring Boot微服务├─ 数据密集型 → Django + Celery└─ 创新产品 → Vue3 + Flask/FastAPI是否需要强生态支持？├─ 是 → Java/Python└─ 否 → 考虑新兴技术(Bun/HTMX)终极忠告用PHP接私活，拿Java进大厂，玩Python做AI，靠Vue写产品全栈开发者 = 1门后端深度 + Vue全流程 + 云原生实战。

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基于node.js+vue的医院陪诊系统的设计与实现（源码+论文+调试+安装+售后） （一）设计任务：完成医院陪诊系统设计，满足医院管理需求。（二）要求系统完成以下功能:1、用户管理功能：用户注册与登录个人中心：用户登录后可以查看和编辑个人信息，包括密码和联系信息等。提供查看预约记录、服务评价等功能。2、陪诊服务预约与管理服务预约：用户可以选择医院、科室、医生和就诊时间进行预约。支持多种预约方式，如即时预约、提前预约等。允许用户查看预约状态，如待处理、已确认、已取消等。3、订单管理：用户可以查看和管理自己的陪诊订单，包括订单详情、状态、时间等。

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音视频之H.264的可伸缩编码SVC 视频编码的目标由单纯的追求高压缩率转向了使视频流能够更好地适应各种不同的网络环境和用户终端。然而， 实际系统中网络环境和用户终端设备均存在异构性。网络的异构性体现在带宽的不同，终端设备的异构性则是指处理能力和显示能力的差异。这些对视频编码提出了新的挑战，编码器无法预知传输网络和客户设备的条件，因此，视频服务器需要对视频传输请求有自适应性， 以使得码流可以被灵活地组织适应不同的应用需求。为了获得这种自适应性，可以采用的视频编码技术主要有自适应编码、转码、联播、多描述编码和可伸缩编码等。

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webpack+vite前端构建工具 - 8 代码分割 例如d.js不是首页要用到的js，可能是进行某个操作要用到的js，那么就将d.js从app.js拆分出来，单独打包。这样就会打出2个js文件，一个app.js，一个d.js. —— 异步引入。一个有200多个页面的项目，全都在一个js文件里，意味着要展示首页，要将所有的js文件下载下来。打包结果：除了app1.xxxx.xxxx.js，还有一个js文件。app.js和app2.js都不再有a.js的内容。app.js和app2.js都引入了a.js。例如app.js需要在3s后使用a.js。

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ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！？ 2025年06月19日 14:33。

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MySQL学习(1)——基础库操作 欢迎来到博主的专栏:MySQL学习博主ID:代码小豪。

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国产安路FPGA实现MIPI视频解码转HDMI输出，基于SC500摄像头，提供TD工程源码和技术支持 国产安路FPGA实现MIPI视频解码转HDMI输出，基于SC500摄像头，提供TD工程源码和技术支持

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零基础学习Redis(14) -- Spring中使用Redis 在spring中提供的方法只要大家对于redis命令足够熟悉相信是能够正常的猜测出每个方法的具体作用，不够熟悉的也可以在spring的官方网站上进行查询，关于redis基础使用的学习到这里就基本完结了。

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数据分析方法——常用的数据分析指标和术语 需要注意的是，除法，在很多时候，会出现分母为0的情况。例如：让曾小贤随机抛一枚硬币10次，正面朝上有4次，反面朝上有6次，这里硬币正面朝上的频率是4/10，正面朝上的频数就是4，反面朝上的频率是6/10，反面朝上的频数是6。同比：与历史同时期的数据进行比较得到的数值。例如：公司有50人，男生30人，女生20人，男生比例是30：50， 女生的比例是20：50，男生与女生的比率是30：20。不过有些时候，比如这个集合｛6、3、7、6、3、4、3、2、6、3｝，3和6都出现了3次，那么3和6都是这个集合的众数。

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uni-app项目实战笔记21--uniapp缓存的写入和读取 通过 uni-app 的 API uni.getStorageSync 从本地缓存中读取键为 "storageClassList" 的数据。是 uni-app 特有的 API，在非 uni-app 项目中需替换为其他存储方案（如。数据兼容性处理：确保即使缓存无数据，程序也能安全运行（|| [] 的兜底逻辑）。从缓存加载分类数据：在页面初始化时，优先使用本地缓存数据（提升加载速度）。图片格式统一处理：将缩略图路径转换为高清图路径（可能用于详情页展示）。二、缓存的读取，如果缓存不存在，则返回空数组。

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AI三步诊断心理：比ChatGPT更懂人心 研究者让AI像心理医生一样分步骤拆解患者的话，先挑出主观想法，再正反辩论，最后贴标签，结果比普通ChatGPT更准，为AI辅助心理咨询开了个好头，但还得小心别让AI“乱下诊断”。

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网络安全智能体：重塑重大赛事安全保障新范式 在2025年亚冬会期间，安恒信息基于安全智能体开发平台(如图1所示)，以恒脑安全垂域大模型为底座，设计部署10个亚冬会专属智能体(数据安全风险评估智能体、场馆安全风险分析智能体、主机异常行为分析智能体、AI告警研判智能体、恶意IOC查询智能体、恶意IOC拓线智能体、安全情报分析智能体、恶意文件分析智能体、亚冬小恒智聊智能体、场馆安全检查助手)，为亚冬会网络安全提供了丰富且专业的技术保障。三是智能分析与决策。在此基础上，网络安全智能体根据预设的规则和策略，还可自动作出决策，生成相应的处置建议。

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【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者的订阅关系一致性 【RocketMQ】- 源码系列目录【RocketMQ 生产者消费者】- 同步、异步、单向发送消费消息【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者启动源码【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（1）【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（2）- 分配策略【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（3）- 消费者 ID 对负载均衡的影响上面的文章我们讲解了消费者重平衡的源码以及消费者 ID 对负载均衡的影响，这篇文章我们来看下消费者的订阅关系。

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Redis 的优势有哪些，它是CP 还是 AP？CAP 理论又是什么？ Redis的这种灵活特性使其能够适应各种应用场景，从简单的缓存到复杂的实时系统，开发者可以根据业务需求在CAP之间找到合适的平衡点。

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C++智能指针编程实例 / 使用自定义删除器管理文件指针// 离开作用域时自动调用fileDeleter关闭文件。

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目标检测neck算法之MPCA和FSA的源码实现 使用的Frequency-Spatial Attention和Multi-scale Progressive Channel Attention改进neck.接下来，我将讲解它的源码操作的实现，结构的设计哲学，已经代码复现需要的一些基本功知识它的结构如下。

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学生成绩管理系统 该文介绍了一个基于Python的学生成绩管理系统，采用面向对象设计，主要功能包括： 核心功能：添加/删除学生、修改成绩、查询信息、显示所有学生、课程统计 数据结构：使用字典存储学生信息（学号为键），列表存储成绩 技术特点：包含异常处理、平均分计算、菜单导航等功能模块 交互方式：通过命令行界面操作，提供清晰的用户指引 系统实现了成绩管理的完整流程，包括数据增删改查和统计分析，采用模块化设计保障了代码的可维护性。

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