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摘要：AI生成的测试用例普遍存在可读性问题，包括命名模糊、注释匮乏、逻辑不透明和结构松散等，导致开发人员维护成本激增。根源在于输入质量依赖、评估标准单一和领域知识缺失。解决方案包括：规范命名与结构化设计、强化自文档化、建立人机协同闭环优化机制，以及优化提示工程。实践案例显示，采用这些措施可使开发审查时间缩短60%，沟通效率提升50%。未来趋势将聚焦智能实时提示和可读性与覆盖率联动，建议测试从业者建
摘要： 国际化软件测试面临多语言适配、时区处理与货币转换等复杂场景，传统人工测试存在效率低、覆盖不全和标准模糊等痛点。AI通过自动化生成边界测试用例（如长文本溢出、跨时区逻辑校验），提升效率50%以上，边缘场景覆盖率增加30%。具体方案包括：NLP解析多语言约束生成本地化用例，智能体建模时区规则验证特殊时间场景，以及视觉识别+规则引擎校验货币格式与汇率精度。未来AI将实现端到端用例自执行与缺陷定位
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AI工具在软件测试中的广泛应用带来了便利，但也可能引发过度依赖、内容同质化等问题。本文推荐三款AI检测工具（MonicaAIDetector、Originality.ai、tata.run），帮助测试人员识别AI生成内容，确保测试质量。MonicaAIDetector准确率高达98%，适合深度审核；Originality.ai功能全面，支持多语言；tata.run免费高效，适合小型团队。合理使用这
Web3.0测试环节频遭攻击，核心原因在于其去中心化架构的固有风险和测试流程的不足。Web3.0测试被攻击的根源在于社会工程与智能合约漏洞的复合威胁，而新防御矩阵通过技术加固、流程规范和教育协同构建全面防护。CertiK报告指出，2025年钓鱼攻击已转向私钥和授权滥用，凸显测试需兼顾技术与用户行为。针对上述威胁，软件测试从业者可构建“技术-流程-教育”三维防御矩阵，提升Web3.0系统韧性。该矩阵
进行代码生成的主要流程是 (nlp)自然语言处理--> 词法token --> 中间语法树 --> 中间表示 --> 程序依赖图 --> 向量化 --> 启发式搜索 --> 重复n次 --> 输出。- 随着计算机硬件的发展,机器学习得以突显,从2013年开始的机器学习,2017年的TensorFlow,到2023年的chatgpt的火热,本质上是算力的提升导致,可以支持大模型的海量参数。- ai的
四元数是复数（Complex Numbers）在四维空间的扩展。一个四元数由一个实部（Scalar,）和三个虚部（Vector,）组成：或者写成向量形式：在具身智能的工程实践中，为了描述旋转，我们只使用单位四元数 (Unit Quaternion)
在现代UI开发中，Transform矩阵变换是实现丰富视觉效果的核心技术之一。无论是简单的按钮缩放反馈，还是复杂的3D卡片翻转动画，都离不开矩阵变换的支持。在React Native开发中，Transform提供了一种声明式的方式来描述元素在2D或3D空间中的位置、旋转和缩放变化。本文深入探讨了React Native中Transform矩阵变换在OpenHarmony 6.0.0 (API 20
2025年，国内数据安全市场在政策合规深化与技术创新迭代的双重驱动下，规模预计突破600亿元，年复合增长率维持在30%左右，远超全球平均增速。《网络数据安全管理条例》《数据二十条》等政策落地，推动行业从“被动合规防护”向“主动价值治理”转型，AI原生架构、隐私计算产业化、信创全栈融合成为核心趋势。当前市场已形成清晰的实力矩阵，综合巨头凭借全栈能力主导核心市场，创新先锋依托技术突破开辟细分赛道，两类
摘要： 随着生成式AI在信息获取中的占比超过40%，传统SEO逻辑被生成式引擎优化（GEO）取代。GEO通过提升事实密度、权威信号、语义关联、格式适配及遵循EEAT原则，优化内容在AI答案中的引用优先级。研究对比了ChatGPT、Claude等主流AI引擎的GEO侧重点，如ChatGPT注重逻辑链，Claude强调事实溯源，Gemini偏好多模态协同。实践表明，结构化数据、权威背书和语义深度能显著
Pure Pursuit算法是移动机器人路径跟踪的核心方法之一，其核心思想是模拟人类驾驶行为，通过不断调整转向曲率使机器人沿预定路径行驶。算法首先在路径上选取一个前视点，然后基于几何关系推导出转向曲率公式：κ=2ly/Ld²，其中ly是目标点横向偏移，Ld是前视距离。该算法适用于阿克曼转向和差速驱动模型，通过调整前视距离可平衡跟踪精度和平滑性。文中提供了完整的C++实现，包括坐标变换、路径搜索和曲
本文探讨了物体姿态的多种数学表示方法。首先指出旋转矩阵9个分量存在6个约束条件，实际仅需3个参数即可确定姿态。重点分析了X-Y-Z固定角和Z-Y-X欧拉角两种表示法，推导了其旋转矩阵表达式，并指出两者在数学形式上的一致性。还介绍了等效角度-轴线表示法，给出了绕任意轴旋转的通用矩阵表达式。这些方法（旋转矩阵、固定角、欧拉角和等效角度-轴线）构成了姿态表示的基础，但也存在局限性，为后续更复杂的应用埋下
本文提出了一种基于Xilinx Kintex-7 FPGA的可重构Transformer加速器方案，用于工业视觉离线缺陷检测。该方案采用INT8量化技术，通过256×256乘加单元实现2TOPS峰值算力，优化数据流和双缓冲设计，实测3.3ms完成1000×1000矩阵乘。整网性能达220FPS/4.5ms，功耗仅12W，成本约200元，相比GPU方案（GTX1650）成本降低至1/7，功耗减少1/
本文将带你从“提示词执行者”升级为“提示工程架构师”，核心工具是**“情感触发点矩阵”**——一个融合用户心理学、场景分析和AI交互特性的系统化框架。精准识别用户在特定场景下的“情感触发点”（如焦虑、期待、信任、成就感等）；构建多维度矩阵，将抽象的“情感需求”转化为可落地的提示词设计要素；结合3个行业案例（职场助手、电商客服、教育辅导），手把手设计高共鸣提示词。“情感触发点”是用户在特定场景下，能
本文为原创文章，转载请注明出处。：访问 ATTU 可视化工具（
上一章[[强化学习入门]]
URDF (Unified Robot Description Format) 是一种 XML 格式，用于描述机器人的结构信息，包括：机器人正向运动学的目标是给定关节向量 q=[q1,q2,...,qn]Tq = [q_1, q_2, ..., q_n]^Tq=[q1,q2,...,qn]T，计算末端执行器（End-Effector）在基座坐标系下的位置和姿态。如果机器人由 nnn 个关节和
本文所论述的面向GEMM负载的GPU建模方法，通过创新的多级协同建模机制，在缓存、指令、计算强度与硬件利用率等多个维度实现深度融合，为GPU密集型应用提供了精准、可解释、可迁移的性能预测工具。其在AI训练、推理优化、稀疏计算及集群调度中的成功应用，凸显了该方法不仅具有学术前瞻性，更具备扎实的工程落地价值和广泛的商业应用前景。在算力日益成为核心竞争力的今天，此类性能建模技术将成为释放硬件潜能、优化系
大模型幻觉问题的工程解决方案 大模型上线后常出现“幻觉”问题，如编造事实、虚假引用等，难以通过Prompt彻底解决。本文提出一套工程化组合拳： 引用（Grounding）：强制基于证据回答，标注来源，无证据时拒答 约束（Constraints）：通过结构化输出、范围限定减少自由发挥 拒答（Refusal）：证据不足时明确告知并引导用户补充信息 工具验证（Tool）：可验证数据（如订单、计算）交由工
n维向量可表示为，比如：一张28×28的手写数字灰度图，展开后是784个像素值，对应784维向量；一个人的特征（身高、体重、年龄），对应3维向量。AI中优先用列向量（元素垂直排列），方便后续矩阵运算匹配。记为A∈Rm×nA∈Rm×n（m行n列，元素为实数），比如：100个手写数字样本（每个784维），构成100×784矩阵（每行一个样本）；神经网络隐藏层权重，用矩阵存储（行数=输出维度，列数=输入
摘要： 本文对比评测了负载测试工具Artillery的商业版(ArtilleryPro)与开源版的核心差异。评测显示，Pro版在分布式测试(支持10,000+并发用户)、实时监控(Grafana集成)、AI脚本生成等企业级功能上优势显著，测试效率提升50%以上，特别适合大型应用和CI/CD场景。虽然Pro版订阅成本较高且需学习新功能，但其在效率、洞察力和支持方面的提升，对中大型测试团队具有显著投资
摘要：Gatling负载测试工具的企业级报告定制开发解决了默认报告在复杂场景下的不足。通过扩展API开发自定义报告模块、集成BI工具和自动化报告流程，实现了深度数据分析、可视化展示和CI/CD对接。某电商案例显示，定制报告使生成时间缩短50%，错误率下降30%。未来趋势将结合AI分析和云原生技术，提升测试效率和决策支持能力，为企业性能优化提供关键支撑。（149字）
本文探讨了LoadRunner TruClient协议的核心技术及应用。该协议通过真实浏览器引擎（如Chromium）模拟用户操作，有效解决动态页面测试难题。2026年，随着云原生和AI技术的发展，TruClient在SPA测试中展现出独特优势：采用三层架构（录制层、回放层、协议栈集成）确保测试真实性，结合Kubernetes和AI实现云环境优化。银行案例显示其可将错误率从5%降至0.1%。未来趋
本文主要是介绍 使用 numpy 获取子矩阵的几种常见方法。
本文介绍了强化学习的基本概念及其在CartPole平衡任务中的应用。强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略，其核心要素包括马尔可夫决策过程、策略、价值函数等。文章以CartPole任务为例，详细阐述了使用策略梯度方法和神经网络策略的智能体设计方法，并提供了完整的PyTorch实现代码。通过训练和测试表明，该方法能有效解决CartPole平衡问题。文章还鼓励读者尝试其他强化学习算法，探索更广泛
🔥【同济大学IPMV】Blob检测：LoG与DoG算法全解析！本文详解斑点检测(Blob Detection)核心原理，带你掌握：1️⃣ LoG算法：尺度归一化+极值搜索，σ=r/√2时响应最强2️⃣ DoG优化：高斯差分快速逼近LoG，SIFT特征提取的基石3️⃣ 实战对比：边缘检测看"过零点"，斑点检测找"极值点"
以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接“我手里有好几个产品，该怎么分配资源？要不要继续投钱？“这条赛道还值不值得做？是机会，还是坑？这是很多创业者、产品经理，甚至做自媒体的人都会思考的问题。而波士顿矩阵（BCG矩阵），就是一张简单却非常有效的决策工具，让你用最直观的方式判断哪些业务值得继续押注，哪些该及时放弃。如果你从没听说过这个工具，
自注意力机制中Q/K/V矩阵的作用与缩放因子原理
xx1x2yy1y2xx1x2yy1y2yx12x23x14x2yx12x23x14x2∂y∂x12341 & 2 \\3 & 4∂x∂y1324第 (1,1)x1x_1x1对y1y_1y1的影响，系数是 1第 (1,2)x2x_2x2对y1y_1y1的影响，系数是 2。
动态感知：通过PLM项目管理系统实时采集内外部数据，驱动风险矩阵动态更新。敏捷响应：基于预案库与工具链（如禅道）实现分钟级应急决策。闭环优化：危机结束后复盘流程，将经验沉淀至PLM知识库，迭代风险管理模型。
通过以上设计，可实现日均万级视频分发能力，支持多账号矩阵运营。实际开发中需根据业务规模动态调整微服务实例数，并通过压力测试验证系统瓶颈。，结合多语言技术栈实现高扩展性。
AI正在逐渐改变我们的生活，而想要真正理解 AI 背后的技术原理，扎实的数学基础是不可或缺的。无论是想进入 AI 领域从事工程师工作，还是为了通过在 AI 社区的贡献，数学都将是你迈向成功的关键。今天，我们将讨论三门关键数学学科：线性代数、微积分与概率论，以及如何通过这三门基础学科为深入 AI 打下坚实基础。我在开始研究ChatGPT原理时想绕过数学，结果发现绕不过去。我也想明白了一个道理，学任务
在AI Agent的发展过程中，智谱始终在不断探索和创新。
本文提出了一种智能数据遮蔽方案，融合规则引擎与机器学习技术，解决测试数据"保真度"与"隐私性"的矛盾。方案包含多层识别机制（规则匹配、语义分析、血缘追踪）和动态遮蔽引擎，支持数值型、文本型和关联型数据的差异化处理。通过环境适配流程和技术集成路径，实现测试数据准备周期缩短至2小时、隐私泄露风险降低98%。该方案构建了覆盖数据全生命周期的合规保障体系，为数字化转
本白皮书由矩阵起源与 InfoQ 极客传媒联合发布，聚焦生成式人工智能（GenAI）向 AI 智能体（具备自主理解、规划、执行与反思能力）演进的趋势，针对企业落地 GenAI 时面临的底层数据难题，提出构建 “AI 原生、多模态、安全可控” 的数据智能底座的核心解决方案。企业痛点：某知名保健品零售品牌计划构建营销、客服、财务等领域 AI 助手，但产品资料、业务政策、市场报告等关键数据分散于 CMS
通过MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）原则，将RAG技术的关键要素分为四个互斥且完全穷尽的类别：
P.S.在之前的文章和中，我们已经频繁的接触到W1和W2，在神经网络的训练代码里，W1 和 W2 这两个矩阵就像模型的 “左膀右臂”—— 少了谁都不行。很多人觉得它们只是一堆数字，其实里面藏着模型对语言的 “理解”。今天咱们就用最接地气的方式，把这两个矩阵讲明白：它们到底是啥、各自干啥用、怎么配合工作，以及训练时是怎么一点点变好的。
在 LLM 的推理过程中经常设计到矩阵乘法操作，这里我将给出一个矩阵乘法计算的新视角。矩阵是由向量构成的，行向量，列向量，而两个矩阵相乘就是两个矩阵的向量两两做内积，所有的内积结果放在一个表里作为结果。
初始化方法描述优点缺点适用场景零初始化(B=0)LoRA原始方法，保证训练起点不变。简单，稳定。存在“启动延迟”，收敛慢。现已不常用，作为理解的基础。Kaiming/He初始化A用Kaiming初始化，B初始为0。理论扎实，收敛快且稳定，广泛适用。通用推荐，默认选择。非零初始化A和B都用高斯分布初始化。解决了启动问题。起点引入噪声，可能不稳定。可以尝试，但需要调参。SVD初始化利用全微调增量的SV
在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入技术作为连接离散文本与连续向量空间的桥梁，已经成为各种文本处理任务的基础。继Word2Vec之后，斯坦福大学在2014年提出的GloVe（Global Vectors for Word Representation）模型为词嵌入技术开辟了新的思路。与Word2Vec专注于局部上下文信息不同，GloVe通过分析词的全局共现统计信息来学习词向量表示，这种方法在捕捉词
XELA矩阵三轴触觉传感器采用磁性三维力测量技术，实现0.1克力高精度检测与空间位移测量。其高密度模块化设计与柔性结构可适应多种物体形状，数字输出技术确保抗干扰性能。在机器人领域，赋予机械手类人触觉感知能力，优化抓握力度；在医疗方面，为手术机器人提供精确力反馈，助力微创手术和康复治疗。该传感器通过ROBOTIQ夹爪等设备集成，推动智能抓取与精密操作的技术进步。
2025年大模型训练岗位校招薪资峰值突破¥180万（OpenAI中国研究院Offer），较算法工程师均值高出300%。本文基于猎聘/脉脉35家头部企业招聘数据，深度解析百万年薪背后的技术能力图谱：涵盖万卡集群调度（Kubernetes+Ray）、混合专家训练（MoE稀疏化）、量子-经典混合计算（QML）等12项硬核技能。首次公开华为/腾讯/字节等企业
对于大多数 Power BI 小白来说，在 Power BI 中实现一个波士顿矩阵分析还是很困难的，问一下 DeepSeek 如何在 Power BI 中实现波士顿矩阵分析。理解了什么是波士顿矩阵分析模型之后，我们将 Power BI 语义模型的 TMDL 脚本上传给 DeepSeek，让它来帮助我们生成实现波士顿矩阵所需的度量值。即使你从未接触过数据分析，不了解复杂的 DAX 代码，也能通过简单
线性代数
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