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霍格沃茲測開學社
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  • Coze教程 第2章:Coze開發(fā)環(huán)境搭建與配置

    本文將手把手帶你完成Coze開發(fā)環(huán)境的搭建與配置,讓你能快速開始本地化的AI智能體開發(fā)。 1. Coze開源概述與環(huán)境準備字節(jié)跳動于2025年7月26日正式開源其AI智能體開發(fā)平臺”扣子”(Coze),包含Coze Studio可視化開發(fā)工具和Co...

    2025-09-02 10:50 閱讀數(shù) 196 評論數(shù) 0
  • 2025大語言模型部署實戰(zhàn)指南:從個人筆記本到企業(yè)級服務的全棧方案

    隨著大模型應用場景的爆發(fā)式增長,如何針對不同需求選擇最優(yōu)部署方案,成為技術團隊的核心挑戰(zhàn)。本文將深度解析四大主流部署框架,覆蓋個人本地調試、邊緣設備、高并發(fā)生產環(huán)境三大核心場景,助你精準匹配技術方案。 一、個人開發(fā)者首選:Ollama——量化模型管...

    2025-08-01 10:53 閱讀數(shù) 279 評論數(shù) 0
  • Playwright 、Cypress 和 Selenium 對比

    Playwright是由Microsoft開發(fā)的相對較新的自動化測試工具,可以用于測試Web、桌面和移動應用程序。Selenium是使用最廣泛的自動化測試工具之一,主要用于測試Web應用程序。Cypress是一個專門用于Web應用程序的自動化測試工具...

    2025-06-06 10:38 閱讀數(shù) 332 評論數(shù) 0
  • Playwright和Selenium哪個比較好?深度解析兩大測試框架的“王者之爭”

    2025年,測試人還在用Selenium嗎?“團隊自動化測試效率低?大廠面試總問Selenium源碼?新項目到底該選Playwright還是Selenium?” 一組數(shù)據(jù)看真相: 2025年,Playwright用戶量同比暴漲200%,但Sele...

    2025-05-14 10:59 閱讀數(shù) 232 評論數(shù) 0
  • AI大模型入門(二):不微調的大模型能用嗎?

    一、大模型基本概念1.1 定義與核心特征 大模型是指通過海量數(shù)據(jù)和巨大參數(shù)量(通常10億以上)訓練而成的深度學習模型,具有以下特征: 規(guī)模效應?:參數(shù)量達百億至萬億級通用能力?:無需特定訓練即可完成多種任務涌現(xiàn)特性?:規(guī)模突破閾值后出現(xiàn)意外能...

    2025-05-09 10:53 閱讀數(shù) 285 評論數(shù) 0
  • 為什么你的自動化測試總在凌晨崩潰?90%工程師不知道的AI腳本陷阱

    一、凌晨3點的警報:工程師的噩夢從何而來?“連續(xù)三周,每天凌晨3:15準時崩潰!”某電商平臺測試負責人發(fā)現(xiàn),AI生成的支付系統(tǒng)測試腳本總在深夜罷工,導致次日緊急修復耗時超8小時。而這種現(xiàn)象絕非個例——騰訊安全團隊2025年數(shù)據(jù)顯示,68%的AI腳本故...

    2025-05-08 14:18 閱讀數(shù) 196 評論數(shù) 0
  • AI Agent工作流解析:軟件測試開發(fā)領域的實踐

    一、什么是AI Agent?AI Agent(人工智能代理)是基于大語言模型(LLMs)的智能系統(tǒng),能夠通過工具調用、自主決策和持續(xù)學習完成特定任務。在軟件測試開發(fā)中,它被設計為測試領域的智能協(xié)作者,例如: 自動化測試:理解測試需求,生成并維護...

    2025-05-07 10:41 閱讀數(shù) 218 評論數(shù) 0
  • AI大模型入門 (一):什么是大模型?

    一、大模型定義狹義定義 特指ChatGPT等大語言模型(LLM),通過千億級參數(shù)訓練,具備文本生成、邏輯推理等通用能力。 廣義定義 涵蓋CV/語音等領域的通用模型范式,演進路徑:專用小模型 → 預訓練+微調 → 大模型+人類對齊 核心價值 ...

    2025-05-06 16:15 閱讀數(shù) 222 評論數(shù) 0
  • 當機器人邁過馬拉松終點線,我們看到了什么?

    2025年4月13日,人形機器人半程馬拉松賽在北京經濟技術開發(fā)區(qū)(北京經開區(qū))與北京亦莊半程馬拉松賽同期舉行。本次賽事共有20支隊伍參賽,包括全球范圍內的機器人企業(yè)、科研院所、機器人俱樂部、高校等創(chuàng)新主體的人形機器人。最終,天工隊以36分54秒率先沖...

    2025-04-27 10:31 閱讀數(shù) 218 評論數(shù) 0
  • 用知識圖譜重構電商測試用例:精準覆蓋業(yè)務場景的實踐

    在電商系統(tǒng)的測試中,你是否經常遇到這些問題? ?? 場景遺漏?:測試用例覆蓋不全,上線后才發(fā)現(xiàn)關鍵路徑未測試 ?? 重復勞動?:不同模塊的測試用例存在大量冗余 ?? 維護困難?:業(yè)務規(guī)則變更后,需要手動更新數(shù)十個關聯(lián)用例 ?? 效率低下?:人...

    2025-04-25 10:40 閱讀數(shù) 289 評論數(shù) 0
  • AI測試工具明明提升了效率,為什么我們反而更忙了?

    一、企業(yè)引入AI測試工具的三大初衷1. 降本增效的必然選擇?某銀行信用卡系統(tǒng)接入AI后: 識別速度提升?:單筆交易風險檢測從3秒→80毫秒人力節(jié)省?:反欺詐團隊從20人縮減至8人 ?數(shù)據(jù): 指標 人工檢測 AI檢測 提升率...

    2025-04-23 10:15 閱讀數(shù) 201 評論數(shù) 0
  • 探索性測試的定義、時機及優(yōu)勢

    探索性測試是一種強調測試人員自主性、學習性和實時設計執(zhí)行的測試方法。測試人員通過動態(tài)探索軟件功能,同時設計測試用例、執(zhí)行測試并即時分析結果,依賴經驗、直覺和創(chuàng)造力發(fā)現(xiàn)潛在缺陷。 什么時候進行探索性測試? 早期開發(fā)階段 需求不明確或文檔不全時...

    2025-04-22 16:08 閱讀數(shù) 248 評論數(shù) 0
  • Kimi-VL:高效開源視覺語言模型

    月之暗面公司推出Kimi-VL,一個高效的開源Mixture-of-Experts(MOE)視覺語言模型(VLM),它提供了先進的多模態(tài)推理、長語境理解和強大的代理能力—同時僅在其語言解碼器(Kimi-VL-A3B)中激活2.8B個參數(shù)。 Kimi...

    2025-04-22 14:46 閱讀數(shù) 268 評論數(shù) 0
  • AI如果不能完全取代手工測試,那它產生意義是什么?

    “手工測試”在軟件測試領域始終具有不可替代的價值,尤其是在移動應用(App)測試中。盡管自動化測試(如AppAgentX等工具)能提升效率,但手工測試的靈活性和人類直覺仍是發(fā)現(xiàn)復雜問題的關鍵。 手工測試的價值:為什么機器取代不了人手工測試就像老匠人...

    2025-04-22 14:27 閱讀數(shù) 230 評論數(shù) 0
  • AI狂飆時代,我們測試工程師會被"優(yōu)化"嗎?

    “未來我會被AI取代嗎?”這個問題,問出了很多人的好奇和擔憂。在今年閉幕的全國兩會上,從會場到駐地,代表委員們也議論風生。 我向DeepSeek求證——“你被問最多的關于人工智能的問題是什么?”“AI會取代人類的工作嗎?”位列榜首。 “聽說AI能...

    2025-04-22 10:13 閱讀數(shù) 199 評論數(shù) 0