登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
系统主要面向大学生群体，结合中医体质辨识理论与人工智能技术，为用户提供体质测评、健康记录、AI养生咨询、个性化调养建议以及养生知识学习等服务，同时提供后台管理平台，方便管理员完成用户管理、题库维护、养生文章管理、健康记录管理、数据统计分析等工作，实现大学生中医养生知识普及的信息化管理。系统主要功能包括登录注册、体质测评、AI养生问答、调养档案、健康记录、养生文章浏览、个人中心以及后台数据分析、用户
在汽车、电梯、自动化生产线等工业场景中，门体开合速度是重要的安全与质检指标。DEBRON 1052 光学关门速度仪是行业内常用的便携式测速设备，区别于传统磁式传感器，凭借光学检测方案实现了免复杂对位、便携易操作等优势。本文结合官方手册，讲解设备定位、核心参数、基础功能与标准操作流程，适合刚接触该设备的现场操作人员阅读。本设备专为门体速度检测设计，可测量车门、发动机罩、升降门、电梯门、产线滑动门的开
Understand-Anything 是一个 AI 代码理解工具，通过静态分析 + 大语言模型，将代码库转换成交互式知识图谱，帮助团队成员快速理解代码结构、分析变更影响。场景价值接手陌生项目快速定位核心模块，梳理业务流程代码变更分析评估影响范围，精准回归测试补充测试场景AI 辅助发现遗漏的分支和边界条件。
本文详细介绍了Ai-M64系列模组/开发板的烧录步骤：1. 准备硬件设备（模组/开发板、烧录工具、USB转TTL或Type-C线）；2. 按规范完成硬件接线，提供模组和开发板的接线图示；3. 使用BLFlashCube软件进行烧录操作，包括芯片选择、波特率设置、固件加载等关键步骤；4. 说明进入烧录模式的具体操作方法；5. 列举常见错误代码（如0050、0023）及解决方法。最后提供了官方技术支持
当 AI 开始替我们写代码，测试还像以前那样做就行了吗？
本文提供了在Windows系统中为Trae IDE配置CodeGraph代码知识图谱工具的完整指南。主要内容包括：环境准备（Node.js安装）、CodeGraph的npm安装方法、项目索引建立步骤、Trae MCP配置详解、常见问题解决方案以及使用技巧。重点介绍了如何通过自然语言查询代码结构、调用关系和影响范围，并对比了使用前后的效果差异。最后总结了四步核心安装流程，帮助开发者让AI深度理解项目
大语言模型是当前最受关注的研究热点，基于其生成和理解能力，对现有领域在提升性能和效果上做更多尝试。分享一篇发表于2024年ICSE会议的论文Fuzz4All，它组合多个大语言模型以非常轻量且黑盒的方式，实现了一种跨语言和软件的通用模糊测试。
1、思路：在测试用例中添加一个标识正向案例和逆向案例的标记：False,True步骤：调用登录方法（输入，点击登录）判断是否正向用例：判断安全退出是否存在点击安全退出点击登录链接否则：获取登录异常信息断言操作点击异常提示框base基类page页面的一些公共的方法点击方法输入方法获取文本方法截图方法判断元素是否找到方法以base开头可以用于下一个项目的page页面对象一个页面封装一个对象继承Base
Claude Code + MCP 的出现，给测试开发一个非常明确的信号：AI 编程工具正在从“代码生成”走向“工程执行”。过去我们关注的是：AI 会不会写代码。AI 会不会写单测。AI 会不会生成自动化脚本。但下一阶段更值得关注的是：AI 能不能理解工程上下文。AI 能不能调用测试工具。AI 能不能连接质量平台。AI 能不能分析失败原因。AI 能不能形成测试闭环。这也是测试开发岗位能力变化的关键
本文以**医疗影像AI模型（肺炎检测）**为例，详细介绍这些指标的计算方法、曲线分析及实际应用场景。精确率（Precision，又称。调整置信度阈值，以优化模型性能。召回率（Recall，又称。在机器学习模型的评估中，在实际应用中，需根据。
【摘要】一位测试工程师在模拟面试中暴露出简历亮点挖掘不足的问题。面试官指出其大模型测试和算法平台经历是简历中最值钱的部分，但学员却轻描淡写带过。专家建议：1）将项目经历转化为有背景、痛点、动作、结果的故事；2）适度包装开发经验作为加分项；3）重点准备LeetCode简单题。核心观点：面试不是被动答题，而是主动展示解决问题的能力，需要提前构建"故事武器库"。（149字）
本文分享了作者基于AI开发的教育培训机构管理系统"语研社・研管中心"的测试实践经验。文章从业务分析出发，通过用户规格说明书和API接口文档，设计了100+功能测试用例和300+接口测试用例，并搭建了基于pytest+requests+YAML+Allure的自动化测试框架。测试过程中发现了13个高质量Bug，包括严重的安全漏洞和业务逻辑错误。最终交付了完整的测试方案，覆盖100
DeepSeek-V4 全面测评摘要 DeepSeek-V4 在 76 条测试用例中全部通过，表现优异，尤其在代码能力、创意写作、长文本理解和安全对齐方面表现突出。测试涵盖 10 个维度，包括基础语言能力、代码能力、创意写作、安全与对齐、长文本能力、多轮对话、工具使用、领域知识、综合实战和压力测试。 关键亮点： 代码能力卓越：Flask 全栈项目、单元测试覆盖等用例均完美执行，适合开发者使用。 安
OpenCV提供了方便的保存函数imwriteif (!// 假设已经有处理后的图像这里通过Qt的获取保存路径，然后将其转换为格式，再利用OpenCV的imwrite函数保存图像。
别嫌这里只放了一小段，包里是真·全乎——从OpenCV 4.x的VS2019/VS2022配置文档（不管你是静态库还是动态库，x86/x64，Debug/Release分的清清楚楚，复制粘贴属性表路径就行），到完整的径向卡尺类定义、边缘拟合（RANSAC+最小二乘，默认开RANSAC滤掉毛刺边缘的子卡数据）、悬浮数值标签、保存图片结果，连个测试用的三个不同模糊程度的垫片图片都塞进去了。基于c++的
软件解压后大小仅604KB，非常小巧，几乎不占用存储空间。核心功能是一键备份驱动：使用前先点击【查看】扫描并列出所有驱动，全选后点击【保存】，再选择保存路径就能开始备份，整个过程简单明了，没有复杂设置。如果你经常需要重装系统，或者担心硬件驱动丢失，这款工具就能帮上大忙。SmartDriverBackup是一款智能驱动备份工具，主要用于系统重装前保存电脑中的所有驱动文件，避免重装系统后找不到合适驱动
该方案已在 5000+ 台现场设备稳定运行超过两年，最长连续升级 8000 次无异常，可直接复制到 Zynq-7000、Kintex-7、Artix-100T 等平台，为后续 OTA、边缘计算、远程运维奠定坚实基础。4) 该文件即为“带升级逻辑的 FPGA 映像”，首次需通过 JTAG 烧入，之后即可远程升级。▲100 M 固定速率。升级qspi flash，无需增加外部电路，无需内存，方便实用，
今天要推荐这款“办公批处理专家”，它完全免费，集图片压缩、批量重命名、文档智能归类、格式转换于一体，对付日常办公杂活儿特别顺手。比如原图11.8M，我设限500KB以内，压缩后490KB，比例大但肉眼几乎看不出差别，清晰度保留得很好。这工具功能全还免费，日常办公需要压缩图片、归类文件、批量改名或转格式的，真心建议收着，能省不少功夫。批量重命名和格式转换功能比较简单，操作直观，具体咋用大家自己点开体
这款叫 Word批量转PDF并合并工具 的软件，是专门帮着把多个Word文档批量转成PDF，还能合并成一个PDF的工具。前两天有小伙伴说想要这类工具，我之前推荐过别的，今天再给大家带来这款试试。这软件我存了一阵子没测，今天才发现【转换并合并】功能不太好使，但【仅转换不合并】是能正常用的。其实转完合并也不难，用DC、福昕、万兴、PDF24这些工具合并就行，特简单。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍
由于需要进行分类，在对 ADALINE 的输出在经过一个符号函数（sgn）便可以完成结果的分类；下面也是根据上述网文中所介绍的两种鸟类（猫头鹰与信天翁）数据集合，产生相应的分类数据集合。下面给出神经元模型和训练样本数据，请通过编程实现上述表格中的五种算法并给出计算结果。3. 讨论不同的学习速率对于训练结果的影响，看是否存在一个数值，当学习速率超过这个数值之后，神经元训练过程不再收敛。样本数据就采用
在使用ArithmeticCaptcha作为图片验证码来完成用户登录的开发中，出现了报错，报错提示空指针异常：java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "javax.script.ScriptEngine.eval(String)" because "engine" is null，经过排查发现问题出在在JDK更新的过程中删除了原有的nashorn
ESP8266登录密码验证
本文探讨了CrewAI框架中Agent角色设计的关键方法论。通过对比实验发现，专业角色定义（包含明确经验级别、专业领域和英文对照）比模糊角色的输出质量高10倍以上。文章提出角色设计三要素：role（身份证）、goal（KPI）、backstory（简历），并给出5个测试角色（经理、设计师、工程师、分析师、报告专员）的完整模板。同时总结了8个常见错误及排障方法，强调角色定义需要迭代优化，建议花80%
定义 Agent 的身份和专业领域PYTHON复制role="助手" # 太模糊，不知道擅长什么role="测试人员" # 缺乏专业性，像初级员工PYTHON复制role="测试经理 (Test Manager)"role="资深测试设计师 (Senior Test Designer)"role="性能测试专家 (Performance Specialist)"role="安全测试工程师 (Sec
本项目由 esp32 + Arduino 平台设计的传感器驱动模块，实现了气压数据、温度数据的获取，以及基于这两个数据计算出高度海拔数据
浪涌抗扰度测试依据IEC61000-4-5标准，采用1.2/50μs和8/20μs波形，测试等级0.5-4kV。测试中出现保险丝炸裂和设备复位现象，分析发现：1.保险丝位置不当导致烧毁，调整至保护器件后或增大容量可解决；2.复位由元器件引脚间距过近引起，修改PCB布局后问题消除。通过优化保护器件位置和PCB设计可有效提升设备抗浪涌能力。（150字）
在Arduino15\packages\esp32\tools\esp32-arduino-libs\idf-release_v5.3-cfea4f7c-v1 导入附件包的esp32c2包。D:\Arduino15\packages\esp32\tools\esp32-arduino-libs\idf-release_v5.1-33fbade6 导入esp32c2包。重打开IDE，随便找个示例，找
在现代汽车、航空航天以及工业设备中，控制系统日益复杂，对其精度与可靠性的测试也提出了更高要求。通过精确仿真真实世界中的转速与位置传感器（包括开路与短路等异常工况），工程师可以在产品部署前，快速验证控制器硬件与嵌入式软件的设计。为实现高精度仿真，现代仿真器采用20 位 DAC生成信号，并通过16 位 ADC实时采集反馈，结合相位 / 幅度校准算法，将角度精度提升至亚毫弧度级，速度精度达 0.01rp
TRIG引脚负责发送超声波脉冲串。此引脚应设置为高电平10μs，此时HC-SR04将以40 kHZ发出8个周期的声波脉冲。发出声波爆发后，ECHO引脚将变为高电平。ECHO引脚是数据引脚 - 用于进行距离测量。发送超声波脉冲串后， ECHO引脚将变为高电平，它将保持高电平，直到检测到超声波脉冲串为止，此时它将变为低电平。
找了原因后，原来是网络不对，需要使用魔法。在使用Trae安装uv时，执行命令报错。irm : 无法连接到远程服务器。所在位置 行:1 字符: 1。切换网络后，执行成功了。
原因是aapt2版本较低，和编译CTS apk的版本不匹配导致，替换新版本aapt2工具后问题解决。
可以看到，物理数据采集并非简单的数据输入环节，而是一项涵盖信号前端、系统架构、并行处理与部署方式的综合工程，其稳定性与可扩展性直接影响 AI 系统在工业与科研场景中的长期运行能力。然而，真实世界的感知并不止于物理量本身。不同类型的数据来源于不同层级的系统，对应着不同的采集方式、工程难度和应用价值，共同支撑 AI 模型训练、推理与系统运行。总体来看，面向 AI 的物理数据采集是一项涵盖前端设计、并行
【代码】树莓派 AI 模块测试 温度测试。
通过以上三个模型的仿真研究，我对悬架系统的控制策略有了更深入的理解。PID控制简单易用，模糊控制适合非线性系统，而天棚控制则在半主动悬架中表现出色。每种控制策略都有其优缺点，选择合适的控制策略需要根据具体应用场景来决定。未来，我计划进一步研究结合机器学习的悬架控制策略，比如深度强化学习，看看能否在复杂路况下实现更优的控制效果。同时，我也希望能在实际车辆上进行验证，看看仿真结果是否能在真实环境中复现
本文档介绍了在Windows系统下基于Kintex ultrascale+ku5p开发板实现XCKU5P与AD9361连接的方案。通过Vivado打开指定工程文件后，可选择生成或直接使用提供的比特流文件进行烧录。使用RedPandaDev-C++软件修改串口号后运行程序，最终通过设备管理器确认连接状态并完成测试。相比Linux方案，该Windows实现方案更加简便，只需单台电脑即可完成测试流程。文
双容水箱液位控制系统设计与仿真实验软件：Matalb R2022a包含完整项目报告、完整实验程序、实验结果配图项目介绍：本项目针对双容水箱液位控制系统存在状态时变、非线性和滞后性等诸多不确定性因素的问题，首先通过对双容水箱的分析，先后建立传递函数及状态空间方程两种模型，之后设计了常规PID控制器、SMITH预估控制器、模糊PID串级控制器、滑模变结构控制器这四种控制器，并将这四种控制器分别应用于本
我们使用 Matlab 的 Simulink 来搭建单侧电源输电系统模型。主要模块包括电源模块、输电线路模块、负荷模块以及故障模块。电源模块设置为三相交流电压源，输电线路模块使用 Transmission Line（PI 型）模型来模拟实际线路的电阻、电感和电容特性。负荷模块采用三相阻感负载来模拟实际的用电设备。故障模块通过设置不同的故障类型（如三相短路、单相接地短路等）和故障发生时刻来模拟实际中
三相交错并联buck仿真模型MATLAB/simulink仿真输入250V，输出200V采用电压电流双闭环控制恒压输出，在0.02秒时负载变大，可快速响应，电压5ms内回归稳定输出在电力电子领域，三相交错并联buck电路因其独特的优势备受关注。今天咱就来唠唠基于MATLAB/simulink搭建这个仿真模型的事儿，还得实现电压电流双闭环控制，达到恒压输出的效果。
全新Xpack4是一款面向未来的解决方案，专为满足日益复杂的车辆开发与测试需求而应运而生
模块测试
——模块测试
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
AI硬件创业社区
AtomGit AI 社区
AI Agent技术社区
快递鸟社区
脑启社区
DeepSeek技术社区
腾讯云开发者社区
昇腾开源生态专区
魔珐星云开发社区
