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LinkedIn将使用用户的数据来训练内容创作的人工智能模型。<p>不确定是否只有欧洲用户可以选择退出。<p>设置链接来自他们的电子邮件，导致登录循环。直接链接可以正常使用。不确定这是否是故意的，那样就太恶劣了。<p>&gt; 从2025年11月3日起，我们还将使用您所在地区成员的数据，以改善生成内容的人工智能，从而提升您的体验，并更好地将我们的成员与机会连接起来。这可以帮助雇主更轻松地找到并联系到您，并协助成员创建内容，例如个人资料更新、消息和帖子。这可能包括您个人资料中的详细信息以及您在LinkedIn上创建的公共内容；不包括您的私人消息。如果您不希望以这种方式使用您的数据，可以随时在设置中选择退出。如果您已经提交了数据处理异议表，请检查您的设置，以确保您的选择已显示为退出。

作为一名数据工程师，我常常在思考为什么这么多公司不对他们的Spark作业进行单元测试。在我的经验中，主要原因有以下几点： - 创建DataFrame的测试数据（数据和模式）耗时过长 - 跨多个表进行调试比较复杂 - 样板代码冗长且重复 为了应对这些痛点，我开发了PyBujia，这是一个框架，能够： - 让你使用Markdown定义表的测试数据，以便于DataFrame的创建、调试和可读性。 - 泛化样板代码，节省设置时间 这使得测试Spark作业变得更加简单，现在我可以进行测试驱动开发（TDD），我希望这也能帮助其他数据工程师。欢迎反馈！

我厌倦了无休止的PR审核和对遗漏安全漏洞的持续担忧，因此我创建了Shieldcode。 它的功能： - 自动扫描新的拉取请求中的漏洞和安全隐患 - 在GitHub上直接评论，提供清晰、可操作的反馈 - 开箱即用，无需复杂的设置 接下来：NPM VScan，它将在每次推送时检查你的npm依赖项是否存在漏洞或恶意软件。 我很想听听你的想法和反馈！ <a href="https:&#x2F;&#x2F;shieldcode.space" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;shieldcode.space</a>