(https://shimo.im/docs/9GTP6XrJg9J88cJD/)JVM常用参数设置积累c堆的初始值，默认物理内存的1/64Xms:堆的最大值，默认物理内存的1/4Xmx:年轻代大小「在整个堆内存大小确定的情况下，增大年轻代将会减小年老代，反之亦然。此值关系到JVM垃圾回收，对系统性能影响较大，官方推荐配置为整个堆大小的3/8」X

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d453e1c3841f4bc9a99ec584cf6f7d94.gif)点击上方蓝字关注我！jdk1.7hashmap的循环依赖问题是面试经常被问到的问题，如何回答不好，可能会被扣分。今天我就带大家一下梳理一下，这个问题是如何产生的

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AI赋能HR进化：构建招聘效率、精准与体验三重闭环AI得贤招聘官“AIHR”的价值争议，本质是工具应用的认知偏差。比起纠结AI是否有用，更值得警惕的是传统招聘中“凭感觉选人”的隐性风险——简历洪流淹没核心人才、多轮面试消耗资源，最终决策却依赖主观臆断，让

AI时代HR生存法则：从“流程奴隶”到组织核心资产AI得贤招聘官每天埋首千份简历筛选、机械重复面试提问，却难逃“凭感觉选人”的质疑；耗时跟进候选人，换来的却是“体验差”的负面反馈；拼尽全力推进流程，仍因效率低下错失优质人才——这正是当下许多HR的真实困境。

当AI站上决策桌：HR如何用技术告别“凭感觉选人”AI得贤招聘官一份全球高管调查显示，超75%的企业领导者已将AI视作“同事”而非工具——它不再局限于表格制作、纪要生成，更开始深度参与人才判断：谁值得面试、谁具备录用价值、谁存在离职风险。当AI已然跻身招聘

招聘领域的静默革命：AI重构人才选拔的底层逻辑AI得贤招聘官招聘失误带来的成本损耗，远比企业想象中更为沉重。一次不当的雇佣决策，可能让企业承担该职位年薪30%50%的直接成本，还会引发团队士气低落、培训资源闲置等连锁问题。在传统面试模式里，HR仅凭主观判断

AI面试智能体：重构人才甄选的底层逻辑AI得贤招聘官在人才竞争日趋激烈的当下，招聘早已不是简单的“筛简历、约面谈”，而是企业争夺核心竞争力的关键战场。传统招聘模式中，HR深陷事务性泥潭，决策依赖经验判断，不仅效率低下，更难精准识别真正契合岗位的人才。AI面

没有测试数据的用例就像一盘散沙，跑两步就跑不动了没有测试数据，所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情，就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性，甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。至今测试er造测试数据还是靠人工写，电话号码、身份证号、地址随便敲个差不多的数据就凑合着用。或者用Python或js脚本去跑些测试数据出来，当然

数据信息安全于我们每个人都有着重要的意义，还记得你常收到的陌生推销或骚扰电话吗？出于论坛资源下载、数据服务试用等现实临时需要，我们有时候不得不注册使用一些可能并不会经常使用的网站或平台服务，手机号码也不可避免的被要求绑定注册，久而久之我们的个人信息被拿捏存储在别人的数据库中，而对于这些被交付的私人数据我们个人目前多半无能为力。​推荐一下我常用的短信验证码接收