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《鸿蒙5+与Unity敏捷开发全流程指南》针对跨端开发中资源管理混乱、协作低效等痛点，提出系统性解决方案：1）采用Scrum敏捷框架适配鸿蒙生态，通过用户故事拆分、线上协作工具和持续集成确保多端任务同步；2）建立分层资源目录与命名规范，结合GitLFS与鸿蒙分布式存储实现大文件高效同步；3）制定预制件使用策略，限制嵌套层级并利用变体实现差异化适配；4）提供CanvasScaler组件适配等实战方案
AI时代旧敏捷方法论面临系统性失效：虽然AI显著提升个体编码效率（部分任务提速近2倍），但组织层面68%的开发者节省的时间被流程摩擦抵消（Atlassian数据）。核心矛盾在于：旧敏捷为"代码稀缺时代"设计，其六个关键假设与AI开发特性产生根本冲突：1)度量指标陷入"伪效率"陷阱；2)流程设计造成评审/测试环节堵塞；3)分工模式未适配人机协同需求。破局需重构
本路线图不是静态地图，而是指南针——在AI生成代码、量子测试的浪潮中，唯一不变的是变化本身。作为测试从业者，您既是质量的守护者，也是技术的探险家。每周花1小时扫描趋势，每季重构技能树，您将不仅适应未来，更能定义它。启程吧，每一次更新都是竞争力的复利增长。
Sprint目标：上线第一个可使用的AI客服提示，验证核心功能（问候用户、解答简单问题）。Sprint长度：2周。有效策略：用“变量替换”实现个性化，提升用户体验；需要优化的流程：复杂问题的解决率提升不够，下次要加入“示例”（比如“如果用户说‘快递延误了’，可以回答‘请提供您的快递单号，我将为您催促物流’”）；行动项：下周在提示中加入“示例”，提高复杂问题的解决率。快速响应变化：通过Sprint迭
引入低代码不是让技术负责人变成"采购经理"，而是升级为“数字能力架构师”。你的核心工作不再是评审代码，而是设计企业的数字能力版图：哪些能力由平台配置快速交付，哪些能力需要技术攻坚，如何让两种模式无缝协作。低代码不会取代优秀的开发者，但会淘汰固守"手工作坊"模式的技术管理者。当竞争对手还在用JIRA排期时，你的团队已经和业务部门坐在一起，用30分钟搭建出可运行的原型——这种敏捷性，才是数字化时代真正
在工具中创建代表“语音识别”、“导航规划”、“仪表渲染”等的SWC。
Qwen3-14B 模型属于当前开源大模型中较高档次的模型，具有较强的性能和广泛的应用能力，在专业级应用场景中表现出色。
摘要：AI技术正在重塑软件测试领域，通过智能自动化测试、缺陷检测和A/B测试优化三大核心应用，实现测试效率50%以上的提升。文章详细解析了AI驱动的测试框架如何从"脚本驱动"转变为"意图驱动"，通过LLM自动生成测试用例；展示了智能缺陷检测技术如何利用视觉识别和日志分析提升准确率；并介绍了贝叶斯方法如何优化A/B测试流程。同时提供了实用的代码示例和Promp
摘要： Vibe Coding（氛围编程）是AI时代的工程化开发范式，强调规划、上下文与控制权，通过AI结对编程提升效率与代码质量。其核心是构建自我优化的AI系统，包含生成器（α-提示词）与优化器（Ω-提示词）的递归循环。方法论涵盖道（如“上下文优先”）、法（模块化拆解）、术（精准调试）三层，并推荐实用工具如Augment（上下文引擎）、Ollama（本地模型）、Mermaid Chart（架构可
是指具备ICT(信息通信技术)专业技能和补充技能的人才，他们在企业内部的各个岗位上发挥作用，包括传统信息技术部门的技术人员、业务部门中精通信息系统并熟练操作的专业人员，以及在数字化转型中新兴的横跨各种组织职能的角色。：指产品设计、工艺设计、营销管理、售后服务、计划排程、生产管控、质量管理、设备管理、安全生产、能耗管理、采购管理、仓储物流、财务管理、人力资源等环节。：是指企业现有生产设备的数字化程度
初衷：本项目的初衷是帮助部署dify的教程。
如今，AI技术的冲击让翻译软件市场竞争激烈，但今天推荐的这款pdf2zh，内置了20多种翻译接口，翻译效果比一般的AI翻译更专业。需要提醒大家的是，这款软件需要联网使用，因为它依赖网络翻译接口来完成翻译任务。使用方法非常简单：将需要翻译的PDF文档直接拖入软件中，然后选择翻译接口（注意，谷歌翻译可能会出现无法使用的情况，建议选择其他翻译接口），设置好翻译语言，最后点击“翻译”按钮即可。这款软件内置
通过AI技术，IPD评审可实现从“人工串联”到“系统智能”的跨越。其核心价值在于：•效率跃升：评审周期压缩300%的核心在于消除冗余环节（如自动预审减少会议时间）；•质量跃迁：风险识别率提升至90%以上，避免后期巨额返工；•知识沉淀：构建可复用的评审知识库，加速新人培养。未来，随着多模态AI与数字孪生的深度应用，IPD评审将进入“全息仿真”时代，实现“评审即验证”的终极目标。
摘要：随着跨平台开发框架的普及，"一次编写，多端运行"的理想面临严峻测试挑战。2025年全球终端设备碎片化程度加剧，测试工程师需构建四层穿透式测试框架（单元测试、集成测试、UI自动化、云真机验证），重点解决渲染一致性、性能基线校准等核心矛盾。通过动态基线管理、传感器抽象层测试、AI视觉校验等五大突破点，实现"一次设计，精准适配"。测试工程师需转型为"
SpecDD。
摘要：全球化软件测试面临文化、语言、法规等多维挑战，需平衡普适性与本地化适配。本文提出分阶段测试策略：需求阶段建立全球化-本地化矩阵，设计阶段采用分层测试法（70%自动化全球化测试+30%人工本地化验证），执行阶段利用云端平台与本地众包。推荐AI视觉检测、文化培训等最佳实践，指出生成式AI将革新多语言测试数据生成。通过结构化流程，测试不仅能控制缺陷率＜5%，更能成为连接全球用户的文化桥梁，提升产品
本文探讨敏捷开发下软件测试角色的转型：从传统"把关人"转变为"质量共建者"。分析指出，瀑布模式中测试作为终点的独立审查已不适应敏捷迭代需求，存在时间压力、协作断层和预防不足三大矛盾。新角色要求测试人员左移介入开发全流程，通过协作测试、预防工程和价值倡导实现质量内建。文章提出技能升级、流程优化和文化培育三步转型策略，并展望AI时代测试将向"质量赋能者
接下来是数据准备，高质量的数据如同优质木材之于乐器制作，是模型性能的根基。今天，我将以资深 IT 技术顾问的视角，为大家剖析大模型团队的组成与职责分工。首先是人才稀缺问题，大模型领域的专业人才供不应求，尤其是具备丰富实战经验的架构师和工程师。企业应合理规划项目阶段，采用云服务的弹性计费模式，优化模型架构以降低计算复杂度，同时探索内部资源的高效共享模式。技术迭代快也是不容忽视的挑战。大模型领域日新月
需要注意的是，在 MultiTTS 软件中可以设置多个语音风格。我在测试时发现，如果选择了多个语音，那么每段文字就会使用不同的语音风格。点击右下角的设置按钮，进入设置页面，选择【朗读引擎】，今天给大家推荐的两款文字转语音软件，分别是 MultiTTS 和 T2S，它们配合使用，安卓端的文字转语音需求就能轻松搞定啦。这儿导入的是压缩包，给大伙准备了好几个，挑个自己喜欢的导就成。不过，这压缩包个头越大
PowerECU 将 Simulink 的这项核心技术深度整合到其开发平台中，为汽车电子和氢能源领域的客户提供了强大的技术支撑，助力他们更快速、更高效地开发出高质量的嵌入式控制系统。在现代汽车工业和新兴的氢能源领域，嵌入式控制系统的复杂性日益提升，对开发效率和产品可靠性提出了更高要求。协议的标定工具，可以实现控制策略的可视化调节和参数标定。极大地降低了开发门槛，缩短了开发周期，让工程师可以更专注于
在嵌入式系统领域，37%的工程师指出其公司需求实践“不达标”，主因是现有方法无法处理复杂系统的需求网络（Sikora et al., 2012）。│ 真实需求││ 技术方案││ 详细设计│。│问题域需求│◀───▶│方案域需求│◀───▶│实现域需求│。│ (用户目标层)││ (系统架构层)││ (组件设计层)│。（如桥梁）可通过简明需求锁定设计模式（如“悬臂钢桥承载双向四车道”）；
嵌入式硬件开发就像“硬核乐高”，既需要技术，也需要创造力。今天我们从一个温湿度检测的小项目中窥见了一角，但实际上，嵌入式硬件能做的远远超出你的想象。无论是物联网设备还是无人驾驶汽车，它们都依赖嵌入式硬件的默默耕耘。下一次，当你按下电梯按钮，或是启动智能家居时，不妨停下来想想这些不起眼的小英雄吧！
AI低代码的崛起，并非要替代传统开发模式，而是通过技术创新赋能企业实现敏捷开发与跨界协作。其核心价值在于打破技术与业务的壁垒，让业务人员参与到数字化建设中，让IT人员聚焦于核心技术创新；同时通过智能组件、多模型适配等技术，实现开发效率的提升与业务需求的精准匹配。从制造业的设备运维到政务的民生服务，从医疗的科研数据管理到更多行业的应用落地，AI低代码正在重构企业数字化转型的路径。未来，随着技术的不断
5. 训练模型：将数据分为训练集、验证集和测试集，一般按70%-80%、10%-15%、10%-15%的比例划分。若模型过拟合，可采用正则化等方法；若数据量不足，可通过数据增强技术扩充数据，如对图像进行旋转、翻转等操作。若训练大模型，还需强大的算力支持，可使用GPU或TPU加速训练。1. 定义问题和目标：明确模型要解决的问题，如图像分类、文本生成等，并确定相应的性能指标和评估方法，如分类任务可选用
本文系统探讨了数据管道测试的方法论与实践策略，指出在AI与大数据时代，数据质量直接影响业务决策。文章提出数据管道测试需关注完整性、准确性、及时性和一致性四个维度，构建包含单元测试、集成测试和端到端测试的多层次技术框架。重点阐述了数据格式验证、完整性检查等关键测试场景设计，介绍了主流测试工具选择及测试数据管理策略。同时强调组织文化变革，建议测试工程师扩展数据知识和统计技能，并提出了分阶段实施的路线图
摘要：随着AI技术深入软件测试领域，"为了AI而AI"的反模式正在蔓延。主要表现为：解决方案寻找问题的颠倒逻辑、过度复杂化简单任务、忽视基础数据质量。这种盲目跟风导致技术债务积累、测试透明度丧失和团队技能断层。建议采取问题导向的AI技术选型、渐进式实施路径，并持续评估投入产出比。AI应在测试用例生成、视觉测试自动化和执行调度等优势场景中合理应用，回归测试本质，让AI成为真正的助
摘要：数据对比测试(DataDiff)已成为软件测试的关键工具，其通过高效算法比较数据源差异，确保数据一致性。工作原理包括数据提取、标准化处理、差异检测和结果报告，支持多种比较方法。应用场景涵盖数据库迁移验证、ETL流程测试、回归测试和数据质量监控等。最佳实践建议明确测试范围并实现自动化集成，未来可能结合AI实现智能分析。DataDiff工具通过精准数据对比显著提升测试效率和质量保障能力。
摘要：随着软件复杂度提升，自我修复测试框架成为降低维护成本、提升稳定性的关键技术。本文分析其实现路径，包括多维度元素定位、动态数据管理和分层故障处理模型，同时指出准确率、耦合度等技术挑战。建议采用渐进式实施，结合AI技术逐步实现从基础自愈到预测性维护的演进，平衡自动化修复与人工监督，推动测试效率提升。（149字）
摘要：人工智能技术推动软件测试向人机共生模式转型，实现人类创造力与机器效率的协同。该模式通过AI自动生成测试用例、精准预测缺陷，人类专家负责复杂业务验证，形成优势互补。实践案例显示，采用该模式的企业测试效率提升58%，缺陷密度降低43%。尽管面临模型透明度、数据质量和技能转型等挑战，人机共生测试仍代表未来趋势，将向智能化、自适应方向发展，构建贯穿研发全流程的质量保障体系。
摘要：随着自主系统（如自动驾驶、智能机器人）的快速发展，其非确定性行为和持续学习特性给软件测试带来全新挑战。本文系统分析了自主系统测试面临的三大核心难题：概率性行为验证、多模态感知校验和在线学习管控，并提出了分层验证框架，包括组件级白盒测试、系统级集成测试和运营期监控验证。同时创新性地提出了基于语义的场景分类方法和覆盖度量指标，为自主系统测试提供了系统化的解决方案。文章指出，测试领域正经历从质量保
AI公平性测试面临数据隐蔽偏差、算法黑箱和情境依赖等挑战。测试需结合统计分析与解释性工具，构建包含数据验证、指标量化和根因分析的框架。测试团队需掌握统计学、伦理规范等新技能，并集成专业工具实现全流程公平性监测。公平性验证将测试角色从质量保障者升级为可信技术共建者，成为AI时代的核心竞争力。
摘要：AI技术正在重塑软件测试行业，但企业面临高成本与效益不确定的挑战。本文构建AI测试成本效益模型，从显性/隐性成本、量化/非量化收益等维度提供评估框架，并给出ROI计算方法和金融、电商领域的实践案例。提出四阶段实施路径及数据偏见、技术锁定等风险的应对策略，强调AI测试需实现技术、数据与组织的动态平衡，未来应通过MLOps提升模型可解释性，将成本效益分析嵌入迭代决策，最终达成质量与效率的双重提升
智慧城市系统测试面临新挑战：需应对百亿级物联网设备的异构数据融合、200ms实时决策和突发流量弹性需求。测试方法需升级为四阶七步体系，涵盖单系统基准测试到生产环境攻防测试，并引入混沌工程和AI预测模型。典型案例显示，通过搭建大规模仿真平台和深度学习预测系统，可使缺陷率降低67%，故障定位时间缩短至分钟级。未来趋势包括测试左移、量子计算仿真和区块链存证等创新方向。
摘要： 联邦学习在保护数据隐私的同时，为测试工作带来分布式环境下的新挑战。本文探讨了联邦学习测试数据方案的设计原则与实施路径，强调隐私保护、分布式验证与数据多样性三大核心要素。通过合成数据生成、基准测试集构建及自动化框架应用，测试从业者可在不泄露用户隐私的前提下有效评估模型性能。未来，随着技术进步，AI驱动的测试工具将进一步提升联邦学习系统的测试效率与可靠性。
摘要：本文剖析自动化测试的七大常见误区，包括完全取代手动测试、成本低估、适用性误判等，揭示其根源并提供规避策略。针对2025年技术趋势，强调需平衡自动化与手动测试，合理评估项目适配性，重视测试设计和脚本维护。指出自动化测试应与DevOps、AI技术融合，建议从业者根据项目特性选择工具，建立验证机制，实现高效可靠的测试实践。
摘要：随着微服务与云原生架构的普及，自动化测试框架正面临新的技术挑战。本文从架构设计、技术实现和持续优化三个维度，探讨如何构建面向未来的测试框架。重点分析了分层架构设计、核心模式应用、智能化测试组件实现等关键技术，并提出了团队协作与效能度量的实践方案。文章指出，结合AI技术的自愈测试、智能用例生成将成为重要发展方向，测试框架需要兼顾技术先进性与团队适配性，通过持续演进成为质量保障的核心引擎。
自动驾驶仿真测试是通过计算机模拟环境和车辆行为来验证系统功能的关键方法，可重复测试极端场景，显著降低测试成本。其核心包括场景生成、传感器模型、车辆动力学模型和测试评估框架，需集成到CI/CD流程中实现自动化。测试流程遵循结构化方法，从需求分析到测试执行与优化，强调迭代和持续集成。尽管面临场景真实性、性能扩展性等挑战，但通过真实数据驱动、云架构和标准化指标可有效应对。未来趋势包括更高逼真度、AI驱动
摘要 AI测试正成为敏捷开发中平衡速度与质量的关键催化剂。文章首先剖析敏捷开发面临的测试时间压缩、回归测试压力等质量挑战，随后阐述AI测试如何通过智能用例生成、缺陷预测等核心能力应对这些挑战。AI测试能加速测试执行、提升覆盖率、降低维护成本，并与敏捷流程产生协同效应。最后，文章展示了AI测试在Scrum框架中的具体实践应用，如智能需求分析和风险评估，为团队提供从概念到落地的完整解决方案。AI测试与
本文提出2025年敏捷测试新框架，强调测试左移和质量共建。核心内容包括：1）重构测试金字塔，优化分层自动化策略；2）设计迭代周期测试活动安排；3）推动测试团队转型为质量顾问；4）建立价值导向的质量度量体系。文章还探讨了云原生和AI带来的新挑战，建议通过IaC、大模型测试生成等技术应对。最终指出敏捷测试的本质是构建质量文化，测试人员需持续学习以适应快速变化的技术环境。
TestNG的分组测试机制通过@Test注解的groups参数实现用例分类管理，支持多组关联和依赖控制。其核心价值体现在：1）xml配置实现动态测试调度，结合正则表达式提升复用性；2）支持分层测试体系构建，适配CI/CD流程；3）提供组级结果分析，精准定位缺陷。该机制通过逻辑抽象解决了用例碎片化问题，未来结合AI或云原生技术将进一步提升测试效率，成为持续交付的关键控速器。
术作为业务的市场触达及活跃的保障手段，对于业务应用，尤其是高频引流及活跃的应用需要保持快速迭代更新。所以对于热更新的最优技术解决方案一直是开发者不断探索的目标。
随着GPT-4、Claude 3等大模型的爆发，AI能力正从“辅助工具”升级为“应用核心”。传统开发模式（先写业务逻辑再嵌入AI模块）已无法满足需求，AI原生应用（从设计之初就以AI能力为核心的应用）需要更敏捷的开发方式。本文聚焦“API编排”这一关键技术，覆盖概念解析、技术原理、实战案例及工具推荐，帮助开发者掌握AI原生应用的高效开发方法。本文从“为什么需要API编排”入手，通过生活案例类比核心
摘要： 本文以抖音视频模块为例，系统讲解如何从用例建模和静态建模推导动态建模。动态建模通过顺序图和活动图，将业务流程需求与系统实体结构结合，描述对象协作过程。 顺序图（浏览推荐视频）： 依据用例流程，展示用户刷新视频流时，系统各对象（用户、界面、推荐管理器、视频）的时序交互 调用静态类方法（如generateVideoFeed()），并处理分支逻辑（无偏好时推荐热门视频） 活动图（内容审核）： 拆
《数据安全法》与《个人信息保护法》背景下，VisualRM需求数智化平台通过"线上化+结构化+资产化+智能化"技术架构，为研发团队提供全链路隐私合规解决方案。该平台运用NLP语义分析、AI合规校验引擎、分布式审计日志等技术，有效解决传统需求文档管理中隐私规则非结构化、生命周期不可追溯、人工校验效率低等痛点，实现合规要求与研发流程的深度耦合。实践表明，使用该平台可使合规审查成本降
本文系统阐述了信息系统规划与开发的完整流程，重点包括系统规划步骤、项目立项分析、系统分析难点及问题分析等内容。在系统规划方面，详细介绍了初步调查、目标确定、子系统分析等6个关键环节；在项目立项部分，深入分析了4种立项动机和价值判断方法；在系统分析阶段，重点探讨了用户与技术人员的沟通难点；最后在问题分析环节，提出了领域研究、问题识别、目标制定等步骤。全文通过系统化的方法论和实用的案例分析，为信息系统
本文档为研发团队制定了Git分支管理与提交信息规范（v1.0），旨在实现代码有序管理、协作标准化和版本可控。规范基于改进的Git Flow模型，明确了main、develop、feature、release和hotfix五类分支的使用场景、命名规则和操作流程，强调分支保护和代码审查。提交信息采用Conventional Commits规范，要求类型化、格式化的描述。文档还提供了主干开发模式的替代方
在AI浪潮席卷全球的今天，数据的价值已从“事后总结”转变为“实时决策”的核心引擎。Apache Doris与MCP协议的结合，正重新定义数据与智能的交互方式——让数据不再是静态的存储对象，而是流动的智能资源。Apache Doris与MCP的结合，让数据从“仓库”变为“活水”。Doris的高性能与MCP的标准化，共同解决了Agent时代的三大核心问题：实时性、高并发、动态性。一、AI浪潮下的数据困
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