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在前面九篇文章中,我们一步步构建了一个功能强大的APS系统:从订单接入、产能计算、物料齐套检查,到遗传算法排程、紧急插单处理、多工厂协同。然而,一个无法回避的问...
很多报表、对账单、回单都是 PDF 格式,没法直接用 pandas 读。本文用 pdfplumber 把 PDF 里的表格提取成 Python 列表 / 字典,...
过去一年,AI Agent 正在快速进入真实研发场景。它能读代码、调工具、跑测试,也能推进一个完整需求。但越靠近生产,问题越尖锐:每次对话都像重新开始,个人经验...
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行业拐点:数据库迈入以AI Agent为"新用户"的3.0时代,绝大多数新增数据为非结构化,Agent执行任务时大量时间消耗在找数据而非用数据,专属记忆系统成为...
AI发展正经历从模型时代向智能体时代再向认知时代的跃迁。在模型时代,知识固化于权重,能力深藏参数;智能体时代将能力外移至上下文,借助Chain-of-Thoug...
随着AI Agent市场从2025年的78.4亿美元预计增长至2030年的526.2亿美元(CAGR 46.3%),记忆管理已从"可选功能"升级为AI基础设施的...
大模型与智能体(Agent)技术正加速从个人辅助工具走向组织级生产系统,企业对"让多个智能体像团队一样协作、共享同一套上下文与规则"的诉求空前强烈,而数据散落在...
⚠ 小贴士:在开始之前,有一个非常重要的提醒:由于此类工具涉及自动化操作和环境配置,如果你的电脑存有重要的商业/资产或个人隐私信息,强烈建议弄一台干净的备用设备...
市面上的运维面试题很多,但绝大多数是「问题 + 一句话答案」。比如问「K8s 网络怎么实现」,答案常是一句「Service 通过 kube-proxy 转发」—...
在APS系统中,算法决定了“排得对不对”,而甘特图决定了“看得懂不懂”。对于工厂计划员来说,一行行JSON数据远不如一条条横向色块直观。更重要的是,排程从来不是...
2025年,Anthropic CEO Dario Amodei 公开断言“AI将编写90%的代码”,而 Claude Code 的创建者 Boris Cher...
固定资产多、卡片几十张,每月折旧手工算易错。本文用 pandas 按直线法(年限平均)自动算每张卡片的月折旧额、累计折旧、账面净值,并输出一张折旧测算表。
接手一家企业账务,先看科目余额表本期 vs 上期变动。哪个科目涨了 300%、哪个暴跌 90%,往往是审计重点。手工算几十个科目烦且易错,本文用 pandas ...
拿到一家企业的银行流水,几百上千行,哪笔该重点查?人工翻容易漏。本文用 pandas 按几条常见风控规则自动标出可疑交易:单笔大额、整数凑整、非工作时间/节假日...
做审计和尽调这些年,工具换过几茬。今年开始用 WorkBuddy(AI 工作伙伴),不是当聊天玩具,是当"跑腿的搭档"——它读文件、跑脚本、理数据,我拍板。
审计最磨人的活之一:拿银行流水去核对企业账面往来款。几万行流水、几百笔挂账,手工用 VLOOKUP 一对一下午过去还容易漏。本文给一套可直接跑的 pandas ...
接手一家企业账务,第一眼该看什么?科目余额表。几百个科目里,哪些期末为负、哪些余额异常偏大、哪些记错方向,手工翻容易漏。本文给一套 pandas 方案,自动扫出...
往来款审计,账龄是必做项。应收 / 其他应收挂了三年还是三个月,手工翻凭证日期算,几百行眼都花了。本文用 pandas 按"基准日 - 最后交易(回款)日"自动...
审计抽凭是家常便饭。领导要看"每个科目金额最大的前 10 笔凭证",手工从明细账里挑、再贴到底稿 Excel,一个科目十分钟,几十个科目一下午。
导出的报表往往是一坨纯数据,异常项不显眼、凭证号也没法点开。本文用 openpyxl 给 Excel 自动加条件格式(金额超阈值标红)和超链接(点凭证号跳电子凭...
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