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伴随🎗着巴萨天才球星亚马尔打出现📘象级表现,这位西班牙球星也被🌂越来🕑越多的主流媒体以及权威机🤸构选到各类最佳阵💾容当中。而在近日,亚马尔参与一🧗档体育节目时,也被🥢问到了自己心中的足坛🥀历史最佳阵容。对此,这位巴🏣萨前锋给出了🚜自己的观点。
首先,门将位👖置给到了卡西利亚斯。亚马尔认为❇卡西拥有梦幻🈷般的职业生涯,无论是在🤭皇家马德里还是🦗国家队都取得了🚗傲人的成就,这是他➕能够进入这套阵容的原因。看得出来,亚马尔给🎭足了这位国家队老前辈面子。紧接🖐着再来看后防线,中后卫搭档方🌖面,亚马尔给出的是⭐拉🌋莫斯以及皮克的组合。拉莫斯不用多说,足坛历🆎史上最顶级的🌞中后卫之一。无论是个人竞技水🤹平还是荣誉都是🕍顶尖,入选没有问题。至于皮克,那就更不🏣用多说了。
巴萨梦三时期的🍟主力,并且也是亚马尔🐳在巴萨的前辈。他和🈶拉莫斯之间的中卫组合,确实很有默契。边后卫方面,左边路给到马😟塞洛。亚马尔本人对🧀技术型的球星非常看好,而马塞洛就是🃏这样的边后卫。在其眼花🤣缭乱的边后卫生涯🎥当中,贡献了非常多的🗜名场面。右边路亚马尔🕢思索过🎛后给到了阿尔维斯。事实上,阿尔维斯是很💗多球星以及球迷😑的第一右后卫选择。之所以🚨近两年出镜率低,还是因为球员的场下事🐂件导致他逐渐被忽略📃。单以硬🐪实力来说,入选没有问题。
说完了后防线👼再来看中场,后腰位置亚马📹尔给到齐达内。作为足坛历史上🍕最出色的中场球星💔之一,齐达内什么竞😳技水平不用多说。甚至有球迷认为,倘若2006年世界杯决🔑赛齐达内能率队夺冠的话,那么他是要早梅🍾西一步成为足坛第3代球王的。这足以体现球员的💒实力,亚马尔选择他没有⛄任何问题。而另外的🥓两个位置,则是给到了两🗒位顶级攻击手。
他们分🏏别是内马尔以及🕘阿根廷球王梅西。客观来说,亚马尔在阵容🗑选择上有些随意。因为梅西和内马💲尔应该是放到锋🌫线位置上的,并且这套阵容👬里中场位置没有选📱择哈白布组🐼合中的任意一人,这🏤同样引发了不少球迷的热议。毕竟🏩哈白布即便不能一起放到阵🛐容当中,那么放上一🏙位应该是问题不大。但作为巴萨系😲球员的亚马尔却没🥅有这么选。
从硬实力上来说,内马尔和梅🐾西没有任何问题。他们两⛰人也是亚马尔从接触足球开始,最喜爱的两位🐝攻击手,入选这套阵容实至🈷名归。最后,再来看锋线位置。中锋亚马尔的选🐨择是罗纳尔多。外星人作为🐭足坛历史上最有震撼性的9号位球员,在很多球迷心中,他都是历史最佳中锋。在亚马👯尔眼里亦是如此。而右边锋的位置,亚马📚尔给到了小罗。从这就能看出亚😬马尔这套阵📀容完全是胡乱选择的。因🔮为小罗职业生涯更习惯⬆于在左路游弋,同💙时即便是要多放几🏦个锋线球员进阵容。
亚马尔也🎚应该把梅西放到右边锋,把小罗放到🐪中场。如此戏剧性的🌯排列,也确实🚀只有他能够想得出来。而💟本套最佳阵容的最后👅一个位置,亚马尔给到了葡🌖萄牙前锋C罗。客观来说,这个位置没有任🎀何问题。C罗确实是足坛🌻历史上最出🧕色的左边锋,职业生涯拥有很💧强的进球能力以🆎及冠军荣誉加持,入选实至名归。那么在你们看来,亚马尔选择🌗的这套足坛历史最佳🗑阵容合理吗?欢迎各位在💿评论区进行讨论。
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“秒杀”大厂开发岗面试的AI 当前,人工智能正以汹涌之势,席卷所有行业。一些行业首当其冲💮,相关岗位正在加速萎缩。那么,作为孕育AI的“母体”,计算😹机行业能独善其身吗?一个自然🚟冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们,会不会也在担心,终有一天📙会被自己创造的AI取代? 早在2021年,OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex,它的诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型,并在此基础上加🕊入了海🚋量程序代码数据进行训练,因此🚯在编写代码方面更具优势。 Codex能帮🏈开发者处理很多写代码🤕的工作。比如,它能读🚞懂你已经写好的部分代码,并自动把剩下㊗的内容补全;也能根据一句⏮简单的提示写出完🌰整的功能代码。举个例子,如果你输入一行🍻说明——“给定一个数组,计算滑动窗🎻口内的平均值”,Codex就能马上写💒出实现这个功能的代码。 最初,AI写代码只是➗开发者手边的“小帮手”,主要用来代劳那些🈁枯燥、重👪复的代码片段。可随着模型🎞能力的快速提升,再加上ChatGPT的爆火,越来越多的公🧦司看到了🕶新的机会——AI不再只是辅助,而是有可能开🗝辟出一个全新的📯市场——AI软件开发。 此后,大量AI软件开发创业公🌔司如雨🛎后春笋般涌现,例如当🍈前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家🍝头部大模型👃企业也不甘落后,字节跳动、阿里巴巴、腾讯等🥑亦相继推出了类似产品。 相比四年前的Codex,如今的AI编程工♎具已取得令人瞩目的进🎓步。OpenAI最新的o3模型在编程竞🚝赛网站Codeforces上斩获2727分,超过99.8%的人类选手;Anthropic的Claude4则🥝能自主运行长达7小时,完🕌成上千个步骤,不断尝💭试直至达成目标。 这些突破带来了全🚈新的编程方式——开发者无需🦁逐行写代码,只需用自然➕语言描述需求,AI便能自动🕙生成并根据反馈反复修改。人类与AI的合作因此变得更🐴像“对话”而非“指令”。这种全新的😾编程方式有个颇具🦈浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding),这一变化🎵似乎意味着编程正从少数人📶的专业技能,逐渐🍞走向人人可用的创造工具。 颇具戏剧性的🎙是,AI的能力如🕙今已经延伸到专业✊软件开发的招聘面试🕌中。 一般情况下,专业软🍰件开发的招聘面试都会包含🍸代码考查,要求应试者在限定🐀时间内写🚜出既正确又高效的程序。而🚂哥伦比亚大学的一名学生📌则开发了一款“AI面试助手”:它能在视频面试🍄时自动读取题目,并调用AI编🌯程工具实时生成符合要求的代码。据他透露,这套工具已🍎经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公🐄司的面试,并拿到录用通知😭。他还🚙将自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过程🍓录制下来并上传网络,引发了广泛讨论。 这一切突🏩飞猛进的进展发🥑生在短短几年内,速度之🌠快出乎人们的意料。但我们是否就📔能断言——AI真的能全面接🏬管人类的编程工作? 找个“助手”,竟成“杀手” 并非如此。 相比于人类,AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率🗃能达到90%,听起来已经很高🗂了,但这也意味着平👫均每十🕑次就会错一次。对于程序开发🐼来说,这样的错误率🍂并不容忽视——人类开发者必须逐一检🎧查并修正,结果常🤷常比自己亲手写代码还😴要费心费力。 2025年7月,知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项🥊调查结果。在5万名📸受访用户中,约80%正在使用AI编程工具。然而,其中“不信任AI”的用户(46%)比例,明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年,用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%;而🎭在应对复杂开发任务时的信任度👏,也从35%下滑到29%。 AI编写的代码往🕳往包含细微的错误,需要人类检查并💄修正。尽管AI在编程🔘竞赛中已经取🤷得了非凡的成绩,但在面对现✍实的软件开发需求时,往往不能正🆖确完整地实现所有功能,有时甚🎬至会错误地执行危险操作。 AI开发协作平台Replit曾发生过一❄次严重事故。尽🤧管用户明确要求不得擅🏼自修改代码,Replit仍然删除了该👤公司整个生产环境的👔数据库。更糟糕的是,它还声称数据“不可恢复”。然而,用户最终通过手动操🐃作,成🥗功将数据库恢复。 这一事❤件引发了人们对AI编程💓工具可靠性的广泛讨论。公开信息显示,类似的情况并非🥢个例——一些📻用户甚至报告称,自🛎己的数据库或代码仓库被AI整个清空。 “AI,给我做个像淘宝的🌶网站”可行吗? 软件开发➖通常要走一整套流程:先做需求分析,再设♒计技术方案,接着开发、联调、测试,最后才能上线。为了🏌追求更快的迭代,如今互🛰联网公司大多用“敏捷开发”,流🔓程上精简了不少,但基本框架没变。 需求分析是关键的🗺第一步,它要求清晰、完整地描🎓述软件应该实现的功能。比如,要说🛬明当用户执行某个操作时,系统🍓应如何反馈。优秀的需求文档会尽🤟可能细致🛠到每个操作细节,而不是一句含糊的“给我做😿个像淘宝的网站”。 接下来是👭技术方案设计。这一步要把🥦需求拆分成可🌥以单独开发的软件模块,还得考虑架构设计、资源消耗、异常处理🖍等等细节问题。 最后才是开发和🔸测试。这一📘阶段几乎必然会冒出各种🌉没预料到的问题,开发者⛵需要通过反复测试确保功🌙能正确实现。而在实际项目🤽里,常常会发现🕒需求或方案本身有漏洞,导致不得不推翻重来,这也是家常便饭。 除了开🎂发流程繁琐,程序🎳本身的复杂度也🍩是个大难题。举几个例子:一款普通的iPhone应🦒用平均就有约4万行代码,Chrome浏览器包含约600万行代码,而✏知名操作系统Linux的内核代⛷码更是超过了4000万行,如果全部打😂印出来需要70万页。 面对如此复杂的项目,优秀的人类开发🔬者团队往往能精准🥄定位每个模块的功能🌐,并在出问题时⛅迅速定位🛃到具体的代码行进行修复。但对AI而言,这种任🔨务却充满挑战。受限于输入长度,它往往只能“看到”局部片段,难以像人类一🏷样建立⚪对整个项目的全面理解。 普林斯顿大🍹学的研究者构建了一套考察AI软件开发能力的🛵测试基准(SWE-bench),包含来📖自开源网站Github的数十个软件项目。得益于Github对代码改动🛀历史的详细记录,研究者🥄从中整理出超过两千个由🦐人类开发者正确🚇完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有🏂的软件💛项目上完成相同的需求。实验结果显示,哪怕是当前最强的AI,最多也只能🔱完成约四分之三的任务。 斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了🔺一个更具挑👳战的测试基准(Terminal-bench):他们设计了80个软件开发需求,要求AI开发工具从零开🍍始开发。实验结果表明,当前的AI最多只能完成一🍕半的开发任务。 与之形成鲜明对比🏦的是,优秀的人类开⬅发者总是可🐀以以近乎100%的正确率完成⏮这些开发任务。纽约大学的研究者🥘还联合多位信息👜学奥林匹🚴克竞赛选手,构建了一套高质🤽量的编程竞赛评测🌪基准(LiveCodeBenchPro),当中的评🤹测问题取自最新🕔的编程竞赛,互联网🚀上缺乏题解,从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是,现有的所有❌大模型在该测👎试基准的困难问题🛫上全都取得了0分的离谱成绩。 你要成💘为工具的主宰,还是润滑工具的数据? 那么,回🍼到最初的问题上,AI会取代人类开发者吗? 毋庸置疑,AI会是优秀的工具。对🍱于专业的开发者而言,AI是一位执行力极强🏉的助手。在AI开发工具普及🌒之前,开发者不得不手🔕动实现许多繁琐🎰而无趣的代码。即便有开发文🤞档或者互联🥎网上有功能类似的代码,开发者仍必🐚须尝试理解然后🔷自己修改。借助AI,这🚆一工作将会大大简化。对于没有开发背😝景的用户而言,AI可以准确实现🛏功能较为单一的软件✋。借助这一能力,普通用户可以将🔥日常🐺的重复性工作转化为AI编写的代码,大大提升工作效率。 至于说让AI完✝全替代人类开发者,目前看来为时尚🏼早。 当🏟今的大语言模型基于🕠互联网上已被数字化的数据,以及图😢书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤👃其在软件开发领域,大语言模🤱型只看到了人类🎶开发的结果(软件代码),而对于开😺发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出,当前的AI基于人类数千😔年来产生的数据,但这并不是人🅾类知识的全部。人类在与真实世界🥖的交互中积累了大量🐊的经验。AI并没有这些经验,因而不太🔧可能超过人类。而要让AI学会这些经验,依然困难重重。 公🛐众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上,技术相比年龄更具🍆碾压性。就软件开发而言,AI已经能承担🛩不少基础、重复性的工作,例如简单的🍲代码生成、常见功能的实现,以及部分♊调试环节等。但👰难以被替代的,仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解👉分析,以及团队协🐘作等环节——这些涉及抽象思👵维、跨📜领域知识和人类判断力,是程序员🚕真正的核心价值。 作为程序员,不妨考虑这样一🛂个问题:如果把你最近一周⛹完成的工作全部交给AI,它能完成多少?如果你的工😁作只是重复性地构建功能🖖单一的软件系统,例如🖕实现一个问卷表单记录用😇户提出的10个问题、从一个表🤙格里统计平均数之类常见的指标——功能仅此而已,那么你不⬆得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工🥄作充满挑战,例如实现🛑全新的软件架构、针对业⏱务特点设计独特的算法,甚至是从客户含🤠糊不清的诉求中📚抽象出具体的开发任务,那么AI只会是你的得力🚯助手。 这不仅适用🌏于软件行业,也同样🌂适用于其他行业:与其担心被AI取代,不如思考在🌏这个人机协同的时代🥂如何做🎧好自己的角色定位。上👪述的问题对于其他行业同样适用:试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任🔍,那⛷么对你来说既是坏消息,也是好消息。坏消息是你的工🕺作很快就会被AI取代;好消息是你🦄已经发现了驾驭AI完成工作的途径,你可🐭以试试站在你的领导的位置上,操控更多的AI完成更多❎的工作。 与其任由AI夺走你的工作,不如跳🕋出现有的岗位,想想怎样利用AI解决你🐻所在行业的问题。当AI都不甘只🎌做执行者,而是开始📹决定任务怎么被拆解,流程🦑怎么被安排时,人类个体🔣若只是抱怨即将被碾压的🌷命运,便会失去主动选💝择的空间,最终不是🏏沦为工具的工具,就是化作喂养和🤐润滑工具的茫茫数据。 (作者知虚♟为中国科学技术大学计算机🏘专业博士,在自然语言处理和🤘人工智能方向发表🕘多篇高水平论文,先后在微软及多🖖家国内知名🏐互联网🕗企业从事相关研究工作)【无码与有码的区别】在《海内外学子山⛹东共话医学创❤新合作》中,葵實野理首次挑战“犯罪学+情色刺激”的混合体,配合jk美女被强奷📺到高潮免费“瘾君子购买彩票🤤后直播情感倾诉”情节,讲述一名👠女赌徒的堕落轨迹,突出下载链接失效“金钱+镜头催化”,陪伴以📵超清画质1080P“三百万用户”观看量冲击。宇廷🗾软件科技有限公🎥司最新上线,下载即将关📨闭限时访问!中新网北京8月19日电 里斯本消息:据《葡萄牙新闻》(The Portugal News)18日报道,葡萄牙公共🌫行政与就业总局(DGAEP)发布的统计摘🚥要显示,今年第二季度,葡萄牙👕国家雇员总数突破76万人,创下新纪录。 报道指出,截至2025年6月30日,葡萄牙🏔公共行政部门的总🔨雇员人数为760728人,这一数字较🤧去年同期增长了1.5%,即新增超1.1万个岗位,主要来源于地方政府🚬、国家卫生服🔳务系统和教育系统的招聘。 此外,截至2025年4月,葡萄牙公共部门🌀员工的平😡均月收入首次突破2200欧元大关,较上季度增长2.6%,同比增长6.9%。 DGAEP解释称,收入增长主要来自平均基本📏工资的上涨,同时大部👿分其他收入组成部分(如固定补贴、加班费等)也有所提高。(完)网曝高树玛利亚参与🐫感官与情感的双重🏋冲击拉满!用户🚌最爱在线播放活动TOP4大无码资源站推👱荐盘点,错过等明年!网友:真的假的?清晨6点,湖北荆州纪南😢文旅区的赵湖绿园📗生态农旅⛸融合田园综合体里,杨顺🍭海正带着村民采摘新🕢鲜芦笋。曾在西🚦安打零工的他,如今⛴管理着占地820亩的省级返👙乡创业示范项目,带动周边50多名村民🛹实现稳定就业。 “从一把锄头到🌛年产值千万元的园区,是家乡给了🐫我和乡亲们扎根的力量💋。”杨顺海的感慨,道出了湖🙋北百万返乡创业者📩的共同心声。 2025年新春第一会🎡上,湖北提出以“支点建设”引领高质量🎒发展,将返乡创业作为激活📂县域经济、促进共同富裕的关键抓手。从江汉平⛷原到鄂西山区,一场由乡情纽带、政策红利、产业基础共同🌼催动的返乡创业浪🍥潮,正为湖北建设🗯中部崛起战📯略支点注入强劲动能,点燃千万劳动🚥者在家门口⚡就业的梦想。 乡情为媒,吸引游子归巢 “在上海创业时🐔最想念的就是宜🚔城的牛肉面。”湖北鑫鼎🍘泰自动化科技有限公🤹司车间里,程青🛳青抚摸着自主研发的高频碰撞🤖焊接机,这款拥🤴有发明专利的设备,正源源不断供应🍇给比亚迪、大众等车企。 从100平方米的上🌑海小厂到2000平方米🤚的宜城智能制造基地,这位41岁的创业者用10年时间完成了📭从“沪漂”到“宜城智造”领军人物的蜕变,也吸引了20多名本地技🚓术工人加入。 程青青的😘回归不是偶然。荆州市建立的在外人员🏣信息数据库,像一张无形的网,将散落各😴地的楚才与家乡紧密相连。在京津冀、长三角等荆州😣人集聚区域设立的19个返乡创业服务站,每年春节前后开✅展的“返乡创业🥙推介周”活动,让“回家”成🕹为越来越多游子的选择。2025年以来,仅荆😀州一地就新增返乡创业6194人。 这种“磁吸效应”在全省形成🐥共振。宜昌市在上海、广东等地设立6个联络站,精准摸排1.38万名有创业意愿的人员;天门市通过“看家乡·惠创业·向未来”活动,近3年吸引10万人回归服装⌚电商产业;咸宁市咸安区建🚓立5.03万人的省外人🧢员信息库,今年上半年开🗞展60余🚇场返乡推介活动。 从“孔雀东南飞”到“群雁西北归”,湖北正以乡情🗯为媒,吸🍝引着游子归巢,也为本地劳动🕚者创造了更😒多优质就业岗位。 载体为基,构🌒建梯度发展创业生态 走进荆州经开区的💀岑晟返乡创业园,9.6万平方米🏆的园区里,36家返💲乡企业正忙碌生产。湖北准视光学的🥛车间内,工人们组装的光🧦学🏋镜片将供应给华为等企业,这家由楚📆商回归创办的企业,年产值已突破3亿元。园区🕝提供从宿舍到食堂🕶的一站式配套,拎包入驻就👨能开工,这一便🕷利条件让附近乡村的富余劳动🛬力也🕢能安心工作。 这种“政府引导+集体出资+市场化运营”的模式,有效破🏸解了返乡企业用地、资金难题,加速了项目落地📧和人员招聘。园区毗邻美的、恒隆等龙头企业,形成“15分钟产业配🍜套圈”,未来5年预计带📸动投资6亿元,提供超1000个岗位。 在湖北,这样🚟的创业载体正形⚡成梯度布局:13个🗝国家级和省级开发区承载👀核心项目,37个县市级产业🤢园区培育中小微企业,26个特色🥐街巷服务个体创业者,237个乡村工坊🤠扎根田间地头。 沙市码头返乡💻创业街巷的🤼蜕变更具代表性。这片占地975亩的老码头,通过🐒保护工业遗产、规划三大主题区,吸引61家返乡企业入驻。“不仅免🏻了前两年租金,具体解决🌿了小本创业者起步难题,还帮我们对接了🤥50万元创业贷款。”在街巷经营文创💟工坊的李婷,从深圳返乡后在这里😝实现了创业梦。2025年“五一”期间,这条1.5公里的滨江🚩创业长廊客流量达11.4万人次,成为人气爆棚🚩的创业就业新地⛄标。 从岑晟园区到🕙沙市街巷,湖北🕛正构建起覆盖“初创—成长—成熟”全周😞期的创业生态系统。截至目前,全省建成🍜省级返乡创业园12个、大学生创⤴业孵化基地34个,累计为返乡🕯项目融资超20亿元。 品牌引领,激🍯发产业集群发展动能 “从武汉光谷🔗到荆州老家,不仅是距🚒离的缩短,更是产业链🏁的延伸。”站在占地210亩的🥕新侨绿色光电产业园,陈📞义兵望着生产线感慨万千。这位与兄长陈义红博士👪从🍭新加坡回国的创业者,2022年响应“楚商回归”的号召,投资15.5亿元在家🥌乡建设产业园。 “以前在南方做普🙏工,现在厂里培养👕我做精密组装,技术含量高了,发展空间也更🥑大了。”入职该产业园一🥔年的组装工🤭老李对如今的生活很是满意。 这个对标武汉光💆谷的产业园,已吸引30家光电企业入驻,形成从📥核心部件到终端产品的完📶整链条。这正是湖🔖北以劳务品牌为引领,激发产业集群发展⚾动能的缩影——荆州区培育的“光电荆工”品牌,联合高校每年培👔养500余名专业人才,着力壮大本🧜土光电产业工🍥人队伍,从业人员达3万余人;天门擦亮“天门衣商”品牌,推动服装电商年🎛交易额突破500亿元,带动25万人就业。 数据显示,2025年湖北🎥返乡创业人员在农产品加工、文旅、纺织💐服装等优势产业领域📏创业占比达67.7%,形成“一人成功创业,百人稳定就业”的乘数效应。2025年上半年,全省新✊增返乡创业经营主体超1.2万个,直接带动就业8.3万人,返乡创业项目营收🎪同比增长23%。 夜幕降临,沙市码头的文创灯🚙光次第亮起,杨顺海的蝴⬆蝶庄园里工人已🍜完成收尾工作,程青青的车间仍在赶制📷订单……这些散落在💻荆楚大地的创业项目🛍所点🛃亮的生活希望,正🗽汇聚成湖北高质量发展的坚🚏实根基。
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沖田杏梨/三宮椿/笠木忍/麻里梨夏
(青岛日报/观海新闻记者 三浦愛佳)责编:
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