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原因是专技人员每年都必须学习公需科目和专业科目（据说还有挺多地方纳入考核），以往每年都是网上随便找个快速播放的插件就搞定，今年网站升级后，直接前端操作播放器的脚本都不能用了，于是我决定自己研究一个。
Python是一门功能强大的编程语言，不仅可以用于开发应用程序，还可以用于自动化测试。对于测试人员来说，掌握一些简单但实用的Python自动化测试脚本，可以提高工作效率并减少重复劳动。本文将介绍10个常用的Python自动化测试脚本，并提供实际接口自动化工作中的示例代码。
摘要： DeepSeek大模型通过"算力+算法+生态"三位一体重构供应链，实现全链路数据实时融合与分钟级动态优化，提升库存周转率30%、降低采购成本12%。核心突破包括：分布式算力（日处理2.3亿数据）、AI预测（准确率提升42.6%）、联邦学习跨企业协同。应用场景覆盖需求预测、智能仓储、生产计划等，通过数字孪生与多目标优化算法，实现物流成本降18.4%、碳排放减22.1%。四
本方案基于DeepSeek大模型技术，构建数据资产化全流程智能治理体系。通过自然语言处理、信息抽取、代码生成等核心能力，实现从数据采集清洗、安全脱敏到质量管控、价值评估的全流程自动化。方案创新性地采用大模型+智能体架构，将传统人力密集型治理升级为智能化模式，覆盖数据资源化、产品化、资产化三大阶段。典型应用包括数据标准化处理、智能体自动执行任务等，同时针对数据多样性、质量准确性等挑战提供多模态处理、
本篇文章旨在系统性地介绍大数据平台实施过程中项目规划与需求分析的重要性与实施方法。内容涵盖了项目范围与目标的确定、功能需求与非功能需求的定义、以及项目实施路线图与里程碑设置。通过生动的故事性叙述和通俗易懂的语言，帮助读者理解复杂的概念与实际操作中的关键步骤。
该项目是一个基于先进AI技术的实时语音转录系统，提供完全本地的语音到文本转换功能，并支持说话人识别。系统采用最新的同时语音处理研究，包括超低延迟转录技术和实时说话人分离技术，能够智能缓冲和增量处理音频流。关键应用场景包括实时会议转录、听力障碍用户的辅助工具、播客和视频内容自动转录、客户服务通话转录等。系统支持丰富的配置参数，包括模型大小、语言选择、任务类型（转录或翻译）、后端选择、主机端口设置等。
周期高墙（新药研发平均10年/材料开发5-8年）与成本高墙（单个新药成本超28亿美元/材料试错成本占研发预算60%）。传统实验依赖“假设-合成-测试-分析”循环，效率低下且难以突破经验瓶颈。AI智能体通过整合机器学习、知识图谱与实验自动化，正在重构化学研发范式——但如何将算法模型转化为稳定运行的生产级应用？架构设计、数据治理、合规性与跨学科协作的复杂性，成为AI落地化学领域的主要障碍。总结：化学智
答：面试官，你好，我叫XXX，来自于XXXX，我系统的学习过软件开发，也主动的积累了不少产品方面的实战经验，在学习期间，我自己独立的完成了2个深度项目，一个是仿抖音的短视频APP全流程设计，另外一个是电商后台系统的模块，通过这些项目，我不仅熟练使用Axure等工具做出高保真原型图和清晰的产品框架，也形成了数据驱动和用户优先的思维习惯，另外，我也注重拓展自己的能力边界，拿到了CAIE人工智能证书，我
通达信行情API
JBoltAI需求分析大师是一款基于SpringBoot和大模型技术的智能需求文档生成工具。它通过集成大模型API（采用COT推理技术）和Text2Json技术，能够深度解析用户需求描述，自动识别关键业务信息并检测缺失要素，最终生成结构化需求文档。核心功能包括智能需求解析、灵活文档编辑和多格式导出（Word/PDF）。该系统显著提升需求分析效率（提高80%以上），适用于企业、研究机构和政府机关等场
在当今人工智能飞速发展的时代，提示工程作为一门新兴技术，正逐渐崭露头角，成为推动 AI 应用走向更广泛、更高效领域的关键力量。提示工程架构师，作为这一领域的核心人才，需要具备多方面的能力，其中 AI 提示系统的需求分析与方案设计是至关重要的技能。本文将深入探讨这两项核心能力，通过理论与实战案例相结合的方式，帮助读者理解如何成为一名优秀的提示工程架构师。
Architecture descriptions are work products of systems and software architecting. Figure 2 depicts concepts pertaining to the practice of architecture description when applying this International Stan
该项目是一个AI开发框架的示例集合，专注于展示如何构建和集成模型上下文协议（MCP）的服务器和客户端组件。例如，在开发类似某知名系统的大型AI应用时，可用于实现动态工具更新、多协议支持（如HTTP流式传输）和注解驱动的开发模式。（2）需求2：用户希望增强MCP协议的流式传输兼容性，确保与Python、Node.js等其他语言实现的服务器无缝交互。（4）需求4：用户期望扩展动态工具更新功能，支持更复
无论是企业内部跨部门的协作沟通，还是与外部合作伙伴的项目对接，导出的需求文档都能确保信息准确无误地传达，避免了因格式不兼容而引发的理解偏差和信息丢失，大大提升了沟通效率。更为重要的是，它能精准定位需求中的模糊之处和缺失内容，通过智能提醒机制，及时引导用户补充完善，确保需求文档完整且准确，为后续工作筑牢坚实基础。JBoltAI需求分析大师以其独特的智能化优势，助力企业开启需求管理的新篇章，为企业的发
该项目是一个利用某知名科技巨头设备网络进行个人蓝牙设备追踪的框架系统。用户可以通过该框架创建自定义的追踪标签，将其附加到物理对象上，或集成到其他支持蓝牙的设备中。关键应用场景包括个人物品追踪（如钥匙链、背包等贵重物品）、设备集成（将追踪功能集成到笔记本电脑等蓝牙设备中），以及在没有传统GPS信号的区域实现设备定位。（5）用户希望扩展设备兼容性，支持更多类型的蓝牙芯片和开发板，包括某知名半导体厂商的
本文提出工业4.0架构下的数字孪生系统实施方案，采用"云-边-端"协同架构，通过多协议网关实现设备接入，构建涵盖生产全要素的数字孪生模型。实施分三阶段：数据采集建模（激光雷达/机器狗获取三维数据）、仿真交互开发（AI算法优化+MR可视化）、系统集成应用（对接MES/ERP实现预测性维护）。方案提供完整技术文档清单，包括需求分析、设计开发、测试验收等全周期文档，支持工业数字化转型
增强现实（AR）的核心价值是在物理世界与数字信息之间构建自然的感知桥梁，而提示工程（Prompt Engineering）是这座桥梁的“设计蓝图”——它将用户需求、空间上下文、多模态信号转化为符合人类认知逻辑的数字引导。本文以AR项目的全生命周期为脉络，系统拆解提示工程架构师的核心工作：从需求分析中提取“提示锚点”，用理论框架建模空间-多模态约束，设计可扩展的提示架构，实现实时交互的工程落地，最后
该项目是一个开源的AI视频笔记助手，核心功能是通过视频链接自动提取内容并生成结构清晰的Markdown格式笔记。该系统支持从多个主流视频平台获取内容，包括哔哩哔哩、YouTube、抖音等，并能够自动插入截图和原片跳转链接。用户可以通过简单的视频链接输入，快速获得专业级的结构化笔记，大大提升了视频学习和技术研究的效率。（4）用户希望支持主播主页所有视频的批量解析功能，包括缓存抓取到的数据并使用勾选列
如果你是新手：从Midjourney (Niji模式)或开始，体验文生图的乐趣，学习撰写提示词。如果你想深入创作并完全掌控：学习在本地部署。这是目前功能最强大的方案，学习资源（B站、YouTube教程）也极其丰富。如果你是想固定原创角色的画师：在研究透SD WebUI后，重点学习LoRA训练和ControlNet的使用。
下面给出的并行梯形积分法程序中有个严重的不足：只能用于1024个梯形计算[0, 3]区间内的积分。与简单地输入三个新值相比，编译和重新编辑代码这种方法的工作量是相当大的、因此我们要解决用户输入的问题。顺带把用户输出的问题也一并解决。输出大部分的MPI实现都允许所有进程执行printf和fprintf，但是MPI的实现并不提供对这些I/O设备访问的自动调度。也就是说，如果多个进程试图写标准输出std
First of all, what is meant by a requirement? Here is a typical definition drawn from IEEE-STD-1220-1998 (IEEE 1998):Requirement: a statement that identifies a product or process operational, function
合肥自友科技专注智慧校园建设，拥有26个子平台的全场景解决方案。通过AI技术实现校园管理智能化，如清华AI安防系统提升60%响应效率；重构教学模式，中科大VR实验室年省200万。教育大数据可预测心理危机（浙大模型准确率85%），但需解决隐私保护问题。未来将融合5G、区块链等技术，预计2025年智慧教育市场规模达万亿。
比如，当你在开发一个 Web 应用时，只需告诉 AI “创建一个用户登录界面，包含用户名、密码输入框和登录按钮，并且实现后端验证逻辑”，它就能迅速生成相应的前端 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，以及后端的 Python（假设使用 Django 框架）或 Java 代码。此外，AI 还能在开发者编写代码过程中提供智能补全功能，它不仅能根据上下文预测你接下来可能要输入的代码，还能理解
FundamentalActivitiesThe fundamental level defines activities as containing nodes, which includes actions. This level is shared between the flow and structured forms of activities.BasicActivitiesThis
Kafka：适合高吞吐量、流处理的场景（比如批量需求导入后的实时分析），但延迟略高，顺序消息需要手动处理分区键；RabbitMQ：适合小批量、低延迟的场景（比如C端用户少量需求提交），但吞吐量低，不适合高并发；RocketMQ：适合企业级、高可靠的场景（比如需要顺序保证、事务消息的需求分析系统），兼顾吞吐量和延迟，运维友好；Pulsar：适合云原生、大规模的场景（比如多租户的SaaS型需求分析平台
想象你是一家“AI魔法餐厅”的主厨（提示工程架构师），客人（用户）走进来说：“我想要一道又甜又酸的菜，适合夏天吃”。如果你直接冲进厨房做了一道糖醋排骨，客人可能皱眉：“我是素食主义者啊！” 这就是没有做好用户需求分析的后果——AI提示系统就像这位主厨，若不能精准理解用户需求，再厉害的“厨艺”（提示工程技术）也做不出“客人满意的菜”。本文的目的就是给你一套“点餐-做菜-品菜”的全流程文档工具，确保你
大模型在 AI 自动化领域的 2025 拐点，不是技术炫技，而是 工程化、场景化、人本化 的三重胜利。本文系统梳理了金融、政务、制造、互联网等行业的真实案例，拆解大模型如何与 RPA、流程挖掘、低代码平台融合，形成新一代 AI 自动化范式，并探讨人才、投资与未来工作模式的深刻变革。IDC 在《2025 中国生成式 AI 调研》中指出，85% 的受访企业已把大模型纳入自动化改造清单，平均投资回收期
本文基于 30+ 家头部企业的踩坑复盘，把 AI 自动化拆解为 6 大主流技术方案，给出可直接复制的技术栈、成本模型与组织打法，力求让 CTO 敢拍板、架构师能落地、业务方算得清 ROI。当你能用 MLOps 让模型像代码一样迭代，用 RPA+Agent 把重复脑力劳动外包，用 AIOps 让系统自己“看病”，AI 才真正从成本中心变成利润发动机。• 正确姿势：把 RPA 视为“临时胶水”，同步推
该项目是一个基于JavaScript的Android平台自动化工具，通过无障碍服务实现设备自动化操作，支持脚本录制、控件操作、布局分析等功能，可作为JavaScript IDE使用，并具备打包脚本为APK的能力。（1）用户希望增加验证码识别OCR功能，集成类似ddddocr的验证码识别能力。（4）用户希望支持更多ES6新特性，如展开语法、不定长参数和默认传参。（2）用户希望增强打包功能，支持签名配
在罗永浩的虚拟人直播中，大模型通过“转录挖掘-优质提炼-仿写合成-自动评估”四步闭环，深度学习了罗永浩的语言风格、口头禅（如“不赚钱，交个朋友”）和思维习惯，生成了与真人几乎无异的直播话术。腾讯音乐正在内测的“AI送礼”功能，允许用户输入文字（如“祝她生日快乐”），大模型会即时生成独一无二的动态礼物，并配上主播念出用户祝福的语音。派客AI在其数字人直播系统中，会于屏幕角落实时显示“AI主播ID”和
本文从一线案例出发，系统梳理大模型在“开播前—直播中—直播后”全链路中的12个高价值场景，拆解技术架构与商业模型，并给出可落地的实施路线图，助你抓住AI+直播的确定性增长。当头部主播接连“翻车”，流量红利见顶，直播电商进入“下半场”，行业共识愈发清晰：精细化运营、降本增效、合规增长，这些都要靠大模型来解题。Day 1-7梳理直播流程，明确需优化的核心指标（如转化率、退货率）避免“为了AI而AI”，
爱丁堡的软件开发职位在金融科技、网络安全和AI领域需求稳定，而伯明翰的编程职位和利兹的软件工程师职位在自动化和AI项目中最为热门。在曼彻斯特和利兹，灵活工作条件已成为多数软件开发职位的标准配置，而在伯明翰，约四分之一的编程岗位允许员工每周远程工作数天。在竞争层面，东北部每个职位的候选人数量多于伦敦或曼彻斯特，但软件开发职位的增长及英国软件开发行业的扩张，为首都以外的职业发展创造了机会。混合与远程工
关键应用场景包括个人用户将喜爱的电子书转换为有声书以便在路上或做家务时收听，教育机构将教材转换为音频材料辅助学习，以及出版商批量制作有声书产品。系统特别适合需要多语言支持和个性化声音选择的场景，如国际化的内容分发和特殊用户群体的需求。该项目的核心功能定位是通过先进的语音合成技术，将电子书格式的文档转换为高质量的有声书格式，为用户提供便捷的听书体验。（1）用户希望支持更多输入格式，如PDF和HTML
（2）用户希望改进消息持久化机制，提供更灵活的聊天记录存储方案，支持数据库存储而不仅仅是会话存储，以满足长期保存和跨会话访问的需求。（1）用户希望增强向量存储功能，支持在存储向量时同时保存原始文档内容，以便在检索时能够直接获取相关内容，提升检索效率和应用灵活性。（5）用户希望提供更丰富的测试和调试工具，包括更详细的错误信息和性能分析功能，帮助开发者快速定位和解决问题。（4）用户希望增强工具调用和参
数据驱动应用和服务的需求不断增长，给网络基础设施带来压力。作为数据流的主要来源，网络路由器和交换机在确保无缝通信、数据管理和网络可靠性方面扮演重要角色。传统上，这些设备依赖静态配置和手动管理，常导致可扩展性、效率和安全性方面的挑战。然而，人工智能（AI）正在通过引入智能、自主和自适应能力改变网络领域。机器学习（ML）和深度学习模型被集成到网络基础设施中，实现动态流量管理、实时威胁检测和预测性维护。
正如作者所言——当前LLM在软件工程中的应用正处于「黄金发展期」，但真正能驱动其走向工业落地、提升工程可信度的，是那些更真实、更多维、更动态的Benchmark体系。这项研究不仅填补了LLM软件工程评估的综述空白，也为AI4SE研究者、开发者和企业提供了清晰的「下一步方向」。如果说模型是「马达」，Benchmark就是「方向盘」。谁能把握住它，谁就能在AI软件工程的未来之路上走得更远。
• 全局解释：利用SHAP值将万亿参数模型的输出拆解为“关键特征贡献”，并与行内“信贷政策知识图谱”对齐，自动生成自然语言报告：“企业‘应收账款周转天数’异常增加42天，导致违约概率上升18%”；• 模型层：采用“多专家混合架构”（MoE），主干为万亿参数金融大模型，下设8个子专家网络（财务异常、关联交易、宏观敏感、ESG等），通过动态路由实现“专事专算”；• 华夏银行智能体：聚焦零售信贷，采用“
2025年大模型技术呈现"快慢双系统"新范式，响应速度与推理深度成为核心指标。快系统（毫秒级）采用轻量架构实现直觉反应，适用于内容生成、客服等场景；慢系统（分钟级）通过多塔协作和工具调用完成深度推理，服务于医疗、金融等专业领域。二者通过知识蒸馏、缓存复用等技术实现协同，在异构算力上平衡成本与性能。未来将向端侧极快系统和科研级极慢系统延伸，形成人机协同的智能生态。这一架构创新标志
Deepfake 让我们第一次意识到，“真实”不是天然存在，而是需要被持续构建、持续捍卫的公共品。Qwen3-DT 不是终点，而是一场接力：它把“检测”从实验室带到手机摄像头，把“鉴真”从专家技能变成大众习惯。或许再过五年，我们回头看今天的视频，会惊讶于它们竟如此“粗糙”。但请记住——真正的敌人从来不是技术，而是利用技术作恶的人。当你下次点开一段视频时，不妨想一想：在屏幕背后，有一行代码正在为你和
摘要： Qwen3-30B-A3B作为2025年开源AI领域的突破性模型，以Apache-2.0协议开源，支持1M上下文，中文代码占比70%，商用成本仅为GPT-4的3%，性能接近GPT-4。其技术亮点包括MoE-A3B架构、显式推理标签和40万代码指令对齐。提供多种部署方案，支持从RTX4090到国产昇腾芯片，并集成120+工具链。在代码生成场景中，覆盖函数级到企业级开发，支持FastAPI、微
智慧教育的核心建设任务1.强化新技术应用，打造多场景融合的智慧“教育顶层设计”；2.建立智慧化应用共享中心，提升校园综合服务能力；3.建成统一运维运营的保障体系；4.统筹规划、总体设计、分步实施、逐步完善。
本文系统梳理了大模型在直播电商领域的应用实践与未来趋势。技术层面，通过构建直播专精模型（如快手LARM框架）、风格自适应机制（抖音StyleGate）和存储优化方案（淘宝EmbedZip）实现性能突破；内容生产环节，AIGC脚本引擎、数字人多模态技术和虚拟主播SOP显著提升效率；流量分发采用语义-行为双塔模型和实时舆情监控增强精准度。经营决策方面，销售预测、知识库构建和智能助手推动数据驱动转型。案
AI客服"最后一公里"困境与破局之道 2024年华东某券商智能投顾机器人因误操作导致赎回指令变认购，暴露AI客服普遍存在的技术高分与业务实效脱节问题。Gartner数据显示，80%企业已部署AI客服，但仅14%用户体验优于人工。 核心痛点包括：需求失真（73%线下场景被忽视）、知识断层（条款版本错误）、系统孤岛（订单信息割裂）等。破解方案需针对性施策：建立知识ETL流水线、AP
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