• [统计学] 2025 年平均工资出炉,非私单位 129441,私营单位 71590

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    国家统计局网站 15 日最新公布的数据显示,2025 年,全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为 129441 元,比上年名义增长 4.3%,增速高于上年 1.5 个百分点,扣除价格因素实际增长 4.2%;城镇私营单位就业人员年平均工资为 71590 元,名义增长 3.0%,增速高于上年 1.3 个百分点,扣除价格因素实际增长 2.9%。 根据解读,这里的工资是指全部劳动报酬,既包括就业人员从单位实际领取的工资、奖金、津补贴等,还包括单位从个人工资中代扣代缴的个人所得税、社会保险基金及住房公积金等。平均工资是反映一个国家、地区或行业、岗位总体工资情况的统计指标,其增长变化,既受宏观政策、经济发展的影响,也与法人单位自身经营情况、用工方式和用工结构等有关。(第一财经记者林靖)

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  • 波音:已获200架中国意向订单初步承诺

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    波音公司今日表示:“我们的中国之行非常成功,实现了重开中国市场订购波音飞机的主要目标。我们收获了包括200架飞机的初步承诺,后期预计还会达成更多的购机承诺。我们非常感谢特朗普总统以及美国政府促成这一里程碑式成果,并期待继续满足中国的飞机需求。” (界面)

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  • [Claude] bright data 解惑拼车

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    因为近期有美国静态住宅 ip 需求,找了一圈发现很多挂羊头卖狗肉的。 最可气的是有个站拿阿里云国际版的 ip 想当美国住宅 ip 卖给我。 然后我找到 bright data 。看起来价格很合理。据说口碑也挺好。唯一一点不好就是 ip 十个起售。 不出意外淘宝闲鱼都有拼车,但是可能业务方向不同,人家都是拼动态 ip 。 我猜这里可能对这方面需求比较旺盛。 首先求各位大佬解惑这家保不保险。 其次就是求个车,或者组个车我来当司机都行。

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  • [分享创造] 第一个游戏攻略站尝试

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    最近在看到一个肉鸽类游戏正式版发布了。心想我是不是可以试试做个攻略站,遂开始急急忙忙上站,前前后后搞了三四天。主要用 codex 开发。做的第一个攻略站,感觉做得乱七八糟,感觉抓不到攻略站的重点。网站做得一般,游戏玩上瘾了,三四天玩了二十多个小时。。。。感兴趣的朋友可以看看,给小白提提建议: https://www.everythingiscrab.wiki

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  • [酷工作] [广州][求职] 40 多岁大龄求职,写了几个开源项目(Go 写的 Redis/AI Agent/延迟队列),求一份资深工程师、架构和技术管理或技术合伙人,最好与 AI Agent 开发相关的工作

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    各位 V 友好,这是一份有点特殊的求职帖。非常大龄求职者,4 开头了,而且有多年的空窗期。 但我想用下面这份“空窗期成绩单”,为自己争取一个机会。想抓住这一波的 AI Agent 机会。 这些年我干了什么? 这些年,没有躺平。下面是我写的一些项目。 这是我的 GitHub 产出:jiujuan https://github.com/jiujuan。 一些核心项目简介: wukong:是一个 manager-worker 架构的 AI Agent ,Go 开发的多智能体项目,多智能体任务执行系统。功能在进化中 ing 。这代表我对 AI Agent 应用架构的实践和思考,不纸上谈兵。正在开发 ing go-redis:用 Go 从零实现的 Redis ,完整支持 RESP 协议与持久化。写它的目的不是为了替代 Redis ,而是为了彻底理解单线程模型、I/O 多路复用和内存数据结构的运行细节。深入理解 redis 的架构和实现细节。 godelayq:基于四叉堆算法的延迟队列系统。 go-ants:Go Web 应用脚手架,沉淀了路由、中间件等最佳实践,旨在提升团队开发效率和项目标准化。 antblog:用 DDD (领域驱动设计)思想写的博客系统。理解 DDD 中的复杂业务建模能力。 dive-into-microservices-architecture & the-way-of-software-architecture:两份合计十多万字的技术指南,系统梳理了微服务演进、企业架构、中台战略和 DDD 落地。 RD-management-and-product-development:研发管理方法论文档,涵盖敏捷开发、研发流程和团队建设。

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  • [分享创造] 我最近 vibe 了一个 pod 级别的智能运维工具!希望大家使用在给点反馈

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    我最近开发了一个运维 agent ,我想让大家体验和使用下效果怎么样。 这个是智能核心 https://github.com/mumong/aiops-pod 这个是工具 mcp https://github.com/mumong/mcpServer-holmesgpt 这个是可观测性的部署。里面包含了上面要用到的 prometheus 工具 https://github.com/mumong/Observility 使用方式为,将上面 2 个资源拉下来 然后部署到 k8s 集群,如果想要工具完整性的话可能还需要适配一个 prometheus 的部署,用来借助 prometheus 查询数据。 全部部署好后,你可以在 test 下找到 case 的 mainfest 文件用来创建一个 bad case 比如 pod pending 。然后运行查询 curl –no-buffer -G “http://ip:30800/ask” –data-urlencode “q=我的集群有什么问题?” 他最终会输出一个完整的报告,md 形式在终端。里面包含了采集到的信息和模型推理的证据结构链路。对了需要在 core.yaml 文件内填入自己的模型 api https://i.imgur.com/BQNr5vQ.png

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