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oam-tools 提供了从宏观系统日志到微观硬件寄存器的全景诊断能力。通过自动化信息收集、精确的 AI Core 错误解析以及与 CI/CD 流水线的无缝集成，该工具集极大地提升了 CANN 生态中算子开发和系统运维的效率与可靠性。它将复杂的异构系统调试工作简化为数据驱动的流程化处理。
AI测试服务革新软件质量保障：全球十大厂商技术解析 在敏捷开发时代，传统测试方法难以满足快速迭代需求。本文盘点全球十大AI测试服务商的技术突破：Testin云测的XAgent实现全链路闭环测试；Tricentis融合MBT与AI视觉识别；Katalon通过生成式AI提升兼容性；Applitools首创视觉AI验证技术；Mabl打造自愈型低代码平台；LambdaTest的Kane AI支持自然语言测
本文基于CANN开源仓库，介绍如何利用oam-tools为CANN应用构建云原生运维体系。通过定义标准化OAM组件与故障诊断Trait，实现NPU状态监控、自动化日志分析与健康检查，解决异构环境下的运维挑战，提升CANN集群的可观测性与故障处理效率。
本文探讨了如何使用CANN的amct-toolkit实现模型自动量化，并详述了从校准、评估到混合精度与量化感知训练的完整精度保障策略。
过去一年，“AI智能体”已经成了创业圈、互联网圈、实体老板群里反复出现的关键词。无论你是老板、产品经理、还是技术人，几乎都绕不开这场浪潮。
你是否也曾这样：想用实在 Agent 搭建一个智能体，却不知从何开始？坚持几天就放弃，陷入“不会用” 的自我怀疑？
在异构计算软件栈中，运行时（Runtime）是连接逻辑计算图与物理硬件资源的执行中枢。它处于图引擎（Graph Engine）与硬件驱动（Driver）之间，承担着资源抽象、任务编排、内存调度以及执行监控的核心职能。runtime仓库不仅提供了支撑算子下发与同步的运行时环境，还集成了一套完整的维测（Maintenance & Measurement）工具集，用于对 NPU 的执行状态进行深度观测。
本文将深入CANN仓库的源码与设计文档，首次系统性解构这些“隐形架构师”的工作原理、技术实现与实战效果，并探讨其如何重塑AIGC时代的开发范式。
在当今的软件开发与测试领域，网页自动化已成为不可或缺的一环。无论是数据采集、UI 测试，还是流程模拟，开发者都希望找到一种既能操作真实浏览器，又能高效收发网络请求的工具。在 [CANN 仓库](https://gitcode.com/cann/) 中，**DrissionPage** 正是这样一款基于 Python 的强大网页自动化库，它巧妙融合了浏览器控制与 HTTP 请求的优势，为开发者提供了
本文介绍了如何通过 Windows MCP 框架让 AI 助手直接操控 Windows 系统。该开源项目提供了完整的 UI 自动化工具集，支持截屏、鼠标点击、文本输入、滚动操作、快捷键执行等核心功能，延迟仅 0.2-0.9 秒。文章详细演示了 Python 实现方案，包括应用启动切换、PowerShell 命令执行等典型场景，为 AI 系统集成提供了轻量级解决方案。安装方式支持 PyPI 和源码两
2026年TikTok全球月活达18.1亿，跨境电商订单增长35%。1月美国服务器宕机事件暴露技术依赖风险，促使企业重视系统稳定性。本文基于四大维度（自动化、创新性、成本、稳定性）评测TOP10运营系统，其中TK云大师以98.6分居首，其内置AI和多节点部署优势突出。魔云腾、跨境帮手分列二三位。选型建议强调"抗风险优先"，中小团队可选GeeLark，大型企业适合TK云大师。行业
摘要：本文融合Boris Cherny的系统性方法论与OpenCode开源生态的实战经验，提出AI编程助手的工程化使用框架。核心包括：1）思维转变，将AI视为工程系统而非聊天工具，通过多实例并行和分层模型选择优化效率；2）系统化配置，利用AGENTS.md和Skills构建可复用行为边界；3）闭环工作流，从计划到验证实现质量提升。OpenCode作为开源方案提供多模型支持、技能定制和本地部署优势。
低轨卫星软件失控频发暴露测试体系漏洞：硬件交互缺陷、极端场景覆盖不足、资源约束测试缺失构成主要诱因。当前测试面临环境复现不精准（仅80%边界条件覆盖）、协议验证浅层化（30%缺陷源自数据流错误）、自动化断层（关键接口覆盖率<50%）等结构性难题。优化方向包括构建分级仿真平台（目标95%场景覆盖）、实施数据流全路径验证、部署AI驱动的全生命周期自动化测试（代码行覆盖率≥90%）。未来需布局SD
云智慧Cloudwise X1 并非通用轮足平台的简单移植，而是云智慧针对数据中心多地形环境（楼梯、斜坡、窄道、门槛等）深度定制的轮足巡检机器人。
金融结算系统中的舍入错误可能导致重大合规风险。典型案例显示，测试漏检常因边界值覆盖不全、舍入模式误解等引发资金错配。深层原因包括测试设计盲区、环境失真及流程疏漏。优化策略建议：强化测试设计，覆盖负数/极小数等场景；升级工具链，集成静态分析和动态监控；改进流程，实施跨职能复核。构建抗舍入误差防线需以合规为准绳，结合精准测试与风险意识，确保结算安全。未来AI测试技术将助力边界场景覆盖，但人工复核仍是关
摘要： AI偏见问题在2026年愈发严峻，表现为数据、算法和部署中的歧视现象，如招聘歧视或信贷排斥。测试人员需通过系统化方法检测和缓解偏见，包括分析数据分布（如IBM AIFairness360）、评估公平性指标（如群体准确率差异）及模拟真实场景（如Google What-IfTool）。关键步骤涵盖需求定义（设定公平标准）、多样化测试集设计（覆盖边缘群体）及持续监控（如Prometheus跟踪）
《加州消费者隐私法案》(CCPA)对软件测试提出新挑战，要求测试脚本从功能验证转向合规验证。文章分析了CCPA对测试脚本的三重影响：数据流追踪、响应时效验证和多模态数据处理。提出三大解决方案：自动化合规工作流集成、元数据标记管理和开源工具应用，并给出风险评估、脚本重构等实施步骤。随着AI发展，测试脚本将向"自适应合规"演进，帮助构建更完善的隐私保护体系。
测试工程师角色正从"缺陷检测者"向"质量架构师"转变。2026年行业趋势显示，AI生成用例覆盖率达70%，质量左移使修复成本降低62%。测试架构师需具备四维能力：系统架构穿透力、质量策略设计力、工程化落地能力和组织赋能领导力。转型路径分为执行者→专项专家→方案设计师→质量战略家四个阶段，需积累2000+等效实践工时。典型案例中，某电商平台通过自动化框架重构将
你每天在测试用例中发现的边界漏洞、在自动化脚本中优化的流程、在缺陷报告中提炼的用户行为模式，都是。你调的自动化脚本，就是你的产品原型。你发现的每一个“难以复现的边缘场景”，都可能成为下一代测试框架的核心特性。（如禅道、TestRail）来管理你的副业内容，一样高效。，即可完成月度内容产出，避免 burnout。减少“从测试切换到写作”的认知损耗，效率提升。软件测试并非“重复劳动”的代名词，
成为企业刚需，80%以上企业采用多云架构，精通Docker/Kubernetes的测试专家薪资中位数达$125,000，年需求增长25%。需求激增，掌握AI工具（如Testim、Applitools）的工程师平均年薪达$130,000，较传统岗位高出30%。：运用Prompt工程设计结构化指令（如“生成电商支付页面边界值测试脚本，输出JSON格式”），效率提升50%：基于LLM的视觉差异检测工具（
本文针对数字化转型中企业运营商线路成本管控的 “数据割裂、带宽调整滞后、成本-业务脱节” 痛点，构建 “多源数据融合-动态阈值决策-高可用成本联动” 方法论。其通过整合配置管理数据库、监控、财务系统的基础指标、成本数据，按业务与运营商特性设定差异化扩容/缩容阈值，结合负载均衡规则优化成本。同时，基于Python 开发含成本分析、阈值评估等功能的轻量化工具，降低落地门槛。该方法论解决传统人工管理局限
之后客户机和服务器就是通过这种方式传递数据。服务器不需要安装运行脚本需要的环境，这些环境都由客户机提供并执行。客户机并不需要安装 jenkin。
摘要：本文详细介绍了Apache JMeter分布式测试的部署流程，帮助突破单机性能瓶颈。主要内容包括：1）主从架构解析，通过多台负载机实现万级并发；2）环境配置要点，包括硬件要求、软件版本统一和关键参数设置；3）测试执行规范，涵盖启动顺序、命令行操作和监控方法；4）常见问题解决方案；5）最佳实践建议，如负载均衡策略和监控体系建设。文章为构建可靠的分布式测试环境提供了实用指导，并展望了容器化集群的
当端到端测试套件的执行时间从几分钟膨胀到半小时，每天的完整运行次数变得屈指可数时，优化就成了迫在眉睫的工程必需品。本文将分享我们团队将一个长达45分钟的测试套件系统性优化至8分钟的实战经验，从并行化、智能等待到底层资源拦截，为你提供10个经过验证、立竿见影的性能提升技巧。
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。
值得注意的是，每个汽车工厂的生产线布局、设备型号都有差异，这就需要智能体系统具备很强的自适应能力。与传统的自动化系统不同，这种智能体采用了一种全新的架构设计——它不仅仅是简单的机器替代人力，而是构建了一个能够自主感知、分析和决策的智能生态系统。随着技术的不断成熟，预计未来三年内，采用智能体技术的汽车制造企业将获得25-35%的综合效益提升，这将成为决定企业竞争力的重要因素。比如在焊装车间，系统能够
本文探讨了微服务架构下分布式事务测试的挑战与解决方案。TCC模式通过Try-Confirm-Cancel三阶段实现强一致性，测试需重点关注幂等性、空回滚等异常场景；Saga模式采用事件驱动实现最终一致性，测试需验证补偿完整性和数据对账。两者在一致性强度、业务侵入性等方面各具特点：TCC适合金融等高一致性场景，Saga更适合长周期业务。建议建立四层测试体系（单元/集成/端到端/专项测试），结合分布式
数字孪生技术正推动软件测试从实体转向虚拟化，通过实时数据驱动和AI算法优化测试流程。该技术已在航空航天等领域实现全生命周期监控，显著提升效率并降低成本。AI与数字孪生的融合重构了测试方法论，包括智能场景生成、自愈测试框架等创新应用。测试工程师需转型为场景设计师和质量架构师，掌握业务抽象与AI应用能力。尽管虚拟测试优势明显，实体测试在用户体验、硬件耦合等场景仍不可替代。落地实施需构建虚实双轨体系，同
Web3.0时代软件测试迎来重大机遇：区块链与AI融合催生安全测试新需求，测试人员价值显著提升。智能合约漏洞可能导致巨额损失，使测试者从代码审核员升级为资产守护者，薪资较传统测试高出40%。AI代理交互、智能合约测试等新场景推动市场规模突破千亿美元。鹤岗矿工120天转型案例证明，非技术人员可通过场景迁移和实战项目快速入行。从业者需掌握Solidity、AI测试框架等核心技能，参与全球化项目实现职业
联邦学习面临模型投毒攻击威胁，攻击者通过污染数据或篡改更新破坏全局模型性能。2026年热点聚焦三大方向：动态自适应攻击防御（如DamPa框架）、区块链增强的聚合机制（如FLock方案）及工业物联网轻量化检测实践。测试从业者需掌握新型工具链，包括数据预检、参数过滤、行为追溯和链上治理四层架构，建议部署动态阈值工具并融合多源指标监控。随着攻击转向隐蔽渗透，防御需嵌入CI/CD流程，欧盟《AI法案》已将
AI赋能IoT热更新漏洞扫描技术研究 摘要：针对IoT设备热更新环节存在的安全风险（占IoT漏洞70%），本文探讨了AI技术在漏洞扫描中的应用。通过动态行为分析和LLM增强检测，AI工具可识别恶意插件注入、固件完整性破坏等风险，将检测准确率提升至92%。文章详细解析了AI扫描工具的核心技术，包括协议级防护、资产联动管理和自动化验证，并推荐了AppScan、Z0Scan等主流工具。实战案例显示AI可
摘要：2026年软件测试公众号内容呈现"专业化+场景化"特征，AI工具评测、精准测试案例和行业趋势三大类型占据80%热度。爆款内容的核心驱动因素包括专业深度（70%文章提供独家方法论）、实操性（含可复用模板提升分享率40%）和AI赋能时效性。AI可快速生成内容框架（节省80%时间），建议聚焦"AI+合规"交叉领域，结合TDaaS服务提升数据可视化效果。未来需
摘要：随着自动驾驶技术向L3+级发展，伦理决策成为关键挑战。本文提出专业验证框架，通过四层级测试方法（仿真/封闭/开放/社会测试）确保伦理规则引擎在突发场景中的可靠决策（响应时间≤83ms，误差<0.5m）。针对测试瓶颈，建议采用AI对抗网络增强场景多样性，并集成SHAP值提升决策透明度。数据显示，完善的伦理测试可降低28.6%事故率，推动自动驾驶从"技术可靠"到&quo
摘要：NeRF与SLAM的融合正推动AR导航精度革新，SLAM构建实时地图，NeRF提供高保真渲染，共同解决定位漂移问题。2026年该技术将广泛应用于工业巡检和自动驾驶，要求误差率低于1.5%。测试套件设计需关注鲁棒性、实时性（5Hz处理）和跨平台兼容性。公众号热门内容以AI工具评测（如SLAM框架对比）和实战教程为主，强调量化结果（如效率提升30%）和实操价值。测试套件核心包括需求分析、工具链集
尽管由语言模型驱动的自主AI科学家取得了快速进展，但生成符合出版标准的插图在研究工作流中仍是一个劳动密集型瓶颈。为减轻这一负担，我们提出了PAPERBANANA，一个用于自动化生成符合出版标准的学术插图的智能体框架。PAPERBANANA依托最先进的视觉语言模型（VLM）和图像生成模型，协调专业化智能体完成参考检索、内容与风格规划、图像渲染以及通过自我批判进行迭代优化。
很多技术团队沉迷于复杂的架构设计，却忽略了开发的本质是解决问题。匠厂始终坚持“一线技术、务实应用”的原则。我们的团队成员大多来自大厂的核心研发部门，见惯了那种“为了修一扇窗户而拆掉整堵墙”的低效开发模式。zgrsbxlsj复制添加。真正的匠心，不是把简单的东西做复杂，而是把复杂的需求通过精湛的技术转化为极度精简的流程。在数字经济的浪潮中，谁能率先摆脱臃肿的开发泥潭，谁就能在效率竞赛中占领制高点。选
分支名说明来源分支合并目标生命周期main生产分支。存放线上最稳定的代码。禁止直接提交代码，仅接受从 release 或 hotfix 分支的合并。每个合并点应打上版本 Tag。永久存在develop开发主分支。功能开发的集成地。包含所有即将进入下一个发布周期的代码。合并时触发 SAST 扫描与开发环境集成。main永久存在feature/新功能分支。基于新需求创建。开发完成后需通过 SAST 静
目标语言+版本（比如“Go 1.21”“Java 17”“Python 3.11”）；框架/库约束（比如“用Go的net/http包”“用Java的Spring Boot 3.x”“用JS的React 18”）；代码用途（比如“写一个获取书籍详情的RESTful API”“实现一个线程安全的单例类”）；风格/规范（比如“遵循Go编码规范”“符合PEP8”“用Google Java Style”）。
2026年科技前沿聚焦太空与生物计算融合：嫦娥七号探月、CRISPR基因编辑突破与液氧甲烷发动机革新降低太空成本。软件测试领域呈现三大热点：AI工具评测（如Cypress效率提升20%）、精准案例分享（GDPR合规方案）及职业趋势分析（敏捷测试转型）。爆款内容创作需结合太空生物计算场景，提供量化指标与可执行方案，如模拟高辐射环境测试或基因数据一致性验证。从业者应把握AI赋能机遇，每周产出1-2篇融
医疗AI测试面临数据-模型-决策全链路验证、动态合规和伦理责任三重挑战，需掌握算法可信度评估、多模态集成等核心技能。实施路径包括基础能力建设、专项深耕和工程化落地三个阶段，通过标准化框架提升测试效率。实践表明系统化转型可缩短迭代周期、降低成本并提高临床采纳率。测试工程师需从功能验证转向生存验证，构建守护医疗AI安全的质量防线。
2026年太空软件测试迎来爆发期，商业航天与星载AI推动认证价值飙升。四大权威认证成为行业新标杆：ISTQB太空专项（年薪110万）、DO-330工具鉴定（招聘优先率+40%）、敏捷太空适配版（交付效率+35%）和CSQA数据安全专项（政策必备）。内容创作需结合太空场景（如辐射环境测试）和AI工具应用，认证组合建议分初/中/高三级，投资回报周期3-12个月。测试从业者需通过认证构建能力壁垒，抢占商
在金融科技快速发展的今天，传统贷款申请流程的低效和客户体验不佳已成为制约金融机构发展的瓶颈。本文将从架构师视角，深入探讨如何利用AI技术构建智能化的贷款申请自动化系统。我们将从业务痛点分析入手，逐步解析系统架构设计、关键技术选型、核心模块实现，以及部署和优化策略。通过本文，您将了解到如何将自然语言处理、机器学习、流程自动化等AI技术有机结合，打造一个高效、安全且用户体验卓越的金融AI客服系统。无论
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