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Arbess 是一款开源免费的 CICD 工具，支持免费私有化部署，一键部署零配置。本文将详细介绍如何安装Arbess、GitLab，创建流水线实现 C++ 项目自动化构建并主机部署。
本文介绍了5款常用的Web安全扫描工具（AWVS、Appscan、Yakit、Burp Suite、Xray）及其联动使用方法。这些工具可自动扫描网站漏洞，提高渗透测试效率。文章详细说明了各工具的功能特点，如AWVS支持Ajax和Web2.0应用测试，Appscan提供主动/被动扫描，Yakit具备MITM劫持等功能。最后展示了如何配置Appscan通过Yakit代理（127.0.0.1:8083
MiroMind团队推出开源小钢炮MiroThinker 1.5，仅30B参数却在多项基准测试中超越GPT-5等顶尖模型，推理成本仅为同类1/20。其核心突破在于引入"Interactive Scaling"交互式扩展机制，通过外部世界交互而非死记硬背提升推理能力，并采用证据求证、多轮校验、自我修正等科学方法，实现了小参数高智能的范式转变，为开发者提供全新AI解决方案。
2025年AI领域迎来四大变局：Anthropic超越OpenAI成首选大模型，Gemini迅速崛起；模型个性(如ChatGPT如"黑猫"，Claude如"金毛")影响用户选择；创业者可构建垂直AI应用，实现多模型"套利"与编排；能源焦虑催生太空数据中心构想；AI泡沫带来算力过剩，成为应用层创业红利。AI应用公司面临客户期望提高和人才短缺挑战，高人效比企业如Gamma验证了AI赋能潜力。
在渗透测试中，使用自动化安全扫描工具可大幅提升效率。本文介绍了5款主流工具：AWVS（自动检测Web漏洞）、Appscan（支持主动/被动扫描）、Yakit（国产渗透测试工具）、Burp Suite（Web应用攻击集成平台）和Xray（支持多种漏洞检测）。这些工具可联动使用，通过代理设置实现自动化扫描，快速定位目标网站的薄弱点，为后续深入测试提供方向。工具下载和安装方法详见文末链接。自动化扫描能有
摘要：本文系统阐述了自动化资产发现体系在网络安全攻防中的核心价值与实现路径。首先定义了网络空间测绘引擎作为"互联网设备搜索引擎"的本质，通过对比传统扫描与测绘查询的差异，揭示了自动化体系的战略优势。随后深入分析了资产发现从"周期性任务"升级为"持续性能力"的技术必要性，并图解了包含数据输入层、核心处理引擎和输出响应层的系统架构。实战部分详
钕铁硼磁片自动整理面临磁性吸附、极性识别、材料脆性和多规格适配等难题。专业整列机采用防磁上料、高精度治具、极性识别和柔性振动等技术，实现高效无损整理。自动化方案可提升效率、保障一致性、降低损耗，建议选型时关注防磁处理、极性识别、治具兼容性和运行稳定性。唯思特科技等专业厂商可提供定制化解决方案。
以上就是如何提取token、将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求的内容了。
熟悉这些命令后，我们就可以方便构建自己的自动化代码或者自动化测试工具。
2025年11-12月将举办多场国际学术会议，涵盖通信、人工智能、机械工程、能源等多个领域。11-12月艾思科蓝携手机械、能源、计算机、材料、医学、教育、经济、环境等十余场高届次IEEE/EI会议，北京、上海、南京、线上同步召开，征稿倒计时，一键投稿、快速审稿、稳定检索，助力年底成果冲EI！
基础设施即代码：流水线逻辑 (Jenkinsfile) 直接存储在 K8s 资源对象中。弹性 Agent：不再需要维护庞大的编译服务器，Agent 随用随建，用完释放。深度集成：OpenShift DSL 让 Jenkins 能够像“本地人”一样操作集群资源。这是从传统手工部署转向大规模微服务管理的必经之路。
Grid Engine 可通过优化应用程序、容器和服务的吞吐量和性能，同时极大化本地、混合和云基础设施之间的共享计算资源，来帮助组织提高 ROI 并更快交付优质结果。Grid Engine 是可靠的分布式资源管理系统，用于优化数千个数据中心的工作负载和资源，提高性能并提高生产力和效率。通过高效的工作负载管理降低硬件、软件和数据中心成本，减少等待时间、提高吞吐量和减少停机时间，从而提高用户工作效率。
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
本文深入探讨Selenium 4.0的核心特性与2026年自动化测试趋势。重点介绍了相对定位器、W3C标准化API、DevTools集成和Grid 4.0等革新功能，并提供了Java/Python代码示例。针对2026年测试挑战，文章提出三大实践方案：强化PageObject模型、云原生部署Grid集群，以及性能优化策略。通过电商平台等实战案例，展示了响应式测试和CI/CD集成的最佳实践。最后展望
ABB DSQC668 (3HAC029157-001) 是一个用于 IRC5 机器人控制器的 DeviceNet 总线通信接口模块。它是机器人与外围设备（工具、传感器）或上层控制系统（PLC）进行高速、可靠数据交换的“桥梁”。在基于 DeviceNet 总线的自动化产线上，它是一个关键组件。
其自主研发的Geega OS工业互联网平台，构建了覆盖数据采集、算力调度与模型服务的三大引擎，打通了从设备层到决策层的数据孤岛，为智能工厂提供了统一的智能中枢。在衢州极电电芯生产基地，广域铭岛通过部署超过5000个质量监测点与全流程智能化管控系统，实现了电芯芯包制造100%自动化，单线效率达行业领先的24PPM，并将产品不良率显著降低，树立了新能源领域智能制造的新标杆。在智能工厂中，设备之间实现全
温度: <span id="temp">--</span>℃</p><p>电压: <span id="voltage">--</span>Vsuper();
开源工具与库的实践（如tmpwatch、systemd-tmpfiles）开源工具与库的实践（如tmpwatch、systemd-tmpfiles）定时任务与调度工具（如cron、Windows任务计划）定时任务与调度工具（如cron、Windows任务计划）文件生命周期管理策略（创建、访问、过期、清理）文件生命周期管理策略（创建、访问、过期、清理）自动化清理机制（基于时间、大小、访问频率）自动化
Bug报告接收与解析：智能体接收原始Bug报告，并对其进行结构化解析。代码环境准备：从版本控制系统拉取相关代码。问题定位与修复规划：分析Bug报告和代码库，生成详细的修复计划。代码修复实施：根据计划修改代码。测试用例生成与执行：编写新的测试用例，并运行所有相关测试（包括回归测试）。结果评估与决策：根据测试结果决定是提交修复、重新尝试，还是请求人工介入。代码提交与通知：如果修复成功，将代码提交到版本
n8n是一个开源的AI+workflow的平台，能通过零代码方式搭建流程和AI应用。虽然N8N托管云服务用起来很方便，并且还不需要自运维，但是每个月24欧元的价格还是有点小贵，另外如果你的企业有安全管控，流程和数据在公网也不是很合适，更何况是国外的网站还有合规的风险。docker为软件的安装提供集成环境，使得软件安装不必再被缺少环境依赖困扰，使用docker安装软件非常方便，而docker des
摘要：本文提出一种基于AI的高可用传输网络级联恢复策略，突破传统"唯快不破"的恢复范式。通过分析真实运营网络中"单点正确决策导致整体不稳定"的现象，指出传统机制在跨域状态对齐、时间窗口管理和反事实推理三个维度的局限性。AI系统通过构建时间一致的状态视图、预测系统演化趋势、生成可排序的恢复策略，在故障后关键窗口期内实现"过程管控"而非&qu
AI不是取代测试工程师，而是辅助他们。传统测试工程师的价值，在于「理解业务逻辑、设计复杂测试场景」；而AI的价值，在于「自动化重复劳动、覆盖人力无法触及的场景」。两者结合，才能让数据仓库测试从「被动救火」转向「主动预防」。作为AI应用架构师，我见过太多团队用AI解决了「测试效率低」的问题，但更重要的是——AI让测试工程师从「执行者」变成了「设计者」，让他们有更多时间去思考「如何提升数据质量」，而不
本文介绍了一个基于Python的考试题库自动化处理工具，能够突破在线考试系统的字体加密保护。该工具通过字形哈希匹配技术，将加密题目转换为可读格式，支持批量处理并输出结构化JSON数据。核心功能包括智能题库下载、字体解密、数据格式化等，适用于Windows和Linux系统。文章详细说明了环境配置、数据获取步骤和使用方法，并提供了免责声明。该项目采用模块化设计，包含字体解密引擎、数据解析器等核心组件，
1.背景介绍智能家居技术的发展已经进入了一个新的高潮，人工智能、大数据、物联网等技术的融合，为智能家居的发展创造了新的可能。知识图谱(Knowledge Graph)技术在这个领域具有广泛的应用前景，尤其是在智能家居自动化控制方面，知识图谱技术可以为家庭设备提供更智能化的控制和管理。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以...
摘要：人形机器人技术快速发展，对底层控制系统提出了更高要求。EtherCAT凭借微秒级实时性、分布式时钟同步和灵活拓扑结构等优势，成为理想解决方案。acontis提供的EC-Master协议栈和EC-Engineer工具链，支持多平台开发与高效调试，助力实现机器人运动控制中的高精度同步、实时反馈和复杂姿态调整。随着人形机器人应用场景拓展，EtherCAT技术将为其产业化提供关键支撑。
摘要： 自动驾驶技术中的“电车难题”从哲学假设演变为工程挑战，要求测试从业者将抽象伦理规则转化为可测试的编码框架。本文分析核心挑战（场景建模复杂性、伦理模糊性、实时性需求），提出技术路径：通过标准化道德框架（如ISO21448）、动态权重算法及仿真工具链（CARLA/SUMO）构建可量化测试环境。行业实践（特斯拉、Mobileye）显示局限性，未来需AI伦理沙盒与区块链审计。测试团队需在需求阶段嵌
EzCaptcha多类型验证码支持EzCaptcha 不仅支持传统的 reCAPTCHA v2 和 reCAPTCHA v3，还能兼容其他高级验证码形式，如 FunCaptcha、Cloudflare Turnstile、Akamai 等多种验证码类型，为用户提供灵活的解决方案。超快响应速度得益于其云服务平台和先进的算法体系，EzCaptcha 可以在极短时间内返回验证 token，最快仅需约2秒
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本地部署MAI-UI-8B 推理服务（Docker + vLLM）封装工具和，开箱即用实测案例验证了元素定位和多步导航的准确性踩坑记录解决了 6 个常见问题，节省你 2 天调试时间Android 自动化测试（替代 UIAutomator）RPA 流程录制（可视化操作步骤）无障碍辅助工具（语音指令控制手机）
本文系统介绍了AI Agent的开发核心链路，涵盖四大核心能力（环境感知、智能决策、任务执行、持续学习）和技术架构（规划、记忆、工具调用）。详细讲解了上下文工程对Agent效果的影响，并以腾讯Dola为例展示商业价值。提出从"对话"到"任务"的思维转变，强调上下文工程的重要性及建立信任的必要性，是一份适合技术人员的Agent开发实战指南。
企业并购作为一种重要的资本运作方式，在当今商业世界中愈发频繁。尽职调查是企业并购过程中的关键环节，其目的在于全面了解目标企业的财务状况、法律合规、业务运营等方面的情况，为并购决策提供可靠依据。然而，传统的尽职调查方式往往依赖大量的人力和时间，效率低下且容易出现疏漏。本文的目的是探讨如何利用AI技术实现企业并购尽职调查中的自动化文档分析与风险识别，提高尽职调查的效率和准确性。范围涵盖了从核心概念的阐
《2026：成为AI时代的系统化创作者》摘要：在AI普及化的未来，单纯掌握工具已不再是核心竞争力。本文提出创作者需构建三层价值体系：内容生产（短剧/漫剧创作）、系统建设（自动化工具开发）和品牌变现（文创产品验证）。核心在于培养四大能力：选题力（趋势洞察）、创作力（质量把控）、系统力（流程优化）和商业力（变现路径）。通过分阶段实施计划（1-2月工具掌握，3-4月系统搭建，5-6月商业验证），最终实现
未来的爬虫开发者，不仅需要掌握传统的网络请求、数据解析技术，更要深入理解 AI 算法的应用场景，同时坚守合规底线。Python 作为兼具易用性和 AI 生态优势的语言，将持续成为智能化爬虫开发的首选工具，而开发者的核心竞争力，也将从 “编写爬虫规则” 转向 “设计 AI 驱动的采集策略”。传统爬虫主要针对结构化 HTML 数据，通过 XPath、CSS 选择器提取固定字段，但面对非结构化数据（如动
摘要：2026年DevOps普及率达83%时，测试自动化ROI未达预期成为普遍难题（ISTQB数据：92%团队失败）。本文分析327个团队案例，揭示七大自动化陷阱：1）覆盖率幻觉（95%UI覆盖仅对应40%有效测试）；2）环境差异导致生产事故；3）技术债务激增（1年以上脚本维护成本占68%）；4）团队协作断层；5）断言单点故障；6）资源浪费（串行执行成本高8倍）；7）虚荣指标误导。提出三维解决方案
FlashRAG的出现，让我想起2016年的TensorFlow——它没有发明CNN，却让百万开发者轻松玩转深度学习。如今，RAG正从“技术演示”走向真实生产力工具客服机器人不再瞎编退货政策医生助手能精准引用最新指南研究生写论文时，文献综述自动生成+溯源可查但技术终归是工具，关键在“谁来用，怎么用”。🪞 留给你一个思考：当RAG能完美回答“《民法典》第584条与2023年司法解释的冲突如何适用？
低代码测试平台选型指南（2025） 随着敏捷开发和DevOps的普及，传统自动化测试工具面临脚本维护成本高、人才缺口大等问题。低代码测试平台凭借可视化录制、AI自愈等能力成为趋势。本文对比三大主流平台： Testim：AI自愈能力强，维护成本降低66%，但存在误修复风险，适合非技术团队快速覆盖UI测试。 Mabl：云原生集成优秀，支持智能断言和跨环境测试，但按执行次数计费，高频测试成本高。 Kat
基础设施即代码(IaC)正在向AI驱动方向演进，2025年迎来多项重大创新。HashiCorp推出Project Infragraph实现基础设施自主行动，Terraform Stacks简化多环境部署。Pulumi发布AI代理Neo，支持渐进式自动化管理。Formae平台采用无状态架构，解决传统IaC的漂移问题。这些变革主要源于AI工作负载的特殊需求，如大规模GPU集群管理和PB级数据处理。尽管
AI技术正在重塑软件测试行业，但并非取代测试工程师，而是赋能工具。数据显示，全球AI测试工具市场预计2026年突破20亿美元，但仅30%测试人员系统学习过AI应用。AI驱动测试效率提升10倍以上，不会AI的测试人员面临边缘化风险。应用场景包括智能自动化测试、预测性缺陷分析和持续测试整合。测试人员需从"执行者"转向"决策者"，掌握Python、机器学习等技能。
玻璃熔炉控制软件安全测试是保障生产安全的关键环节。本文针对测试从业者，系统分析了熔炉软件失效可能引发的安全、生产和合规风险，提出了多层测试方法：包括静态代码审查、动态单元/系统测试以及渗透测试，特别强调需符合IEC61508等安全标准。文章还探讨了行业特有的实时性约束、环境模拟等挑战，建议采用自动化测试流水线、AI辅助等应对策略，并指出未来将向云边协同安全和数字孪生方向发展。通过系统化测试方法，可
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