Ollama 是一款开源的本地化大型语言模型（LLM）运行框架，旨在简化模型的下载、部署和管理流程，支持用户在不依赖云端服务的情况下高效运行和定制模型。以下是对其核心功能、应用场景、安全风险及使用方法的详细介绍：

神经网络通过权重和偏置两个核心参数实现输入到输出的映射。权重决定各输入特征的重要性，偏置提供基准调节。以判断水质为例，初始权重(水温0.2，水质0.8)和偏置(-0.1)经加权求和、加偏置、激活函数处理后输出概率。模型通过反向传播不断调整参数：计算预测误差，根据梯度更新权重和偏置，逐步优化决策能力。深度神经网络正是由大量这样可学习的神经元组成，通过自动调整权重和偏置来解决复杂问题。

定义maven-surefire-plugin是一个用于mvn生命周期的测试阶段的插件（本文假设读者已经掌握了Maven相关知识点），可以通过一些参数设置方便的在testNG或junit下对测试阶段进行自定义。在实际工作中我们可以利用该插件指定运行的测试用例，并通过多线程的方式来运行用例，更为方便的是它还可以控制重新运行失败的测试用例的次数，这为持续集成过程中的代码测试工作带来了极大方便！在pom

​DdddOcr，其由Sml2h3与 kerlomz 共同合作完成，通过大批量生成随机数据后进行深度网络训练而得，我们可以使用她提供的api，对登录校验码进行识别，能够解决在自动化测试过程中登录需要获取验证码的场景。备注：对于简单的数字和字母组合的校验码识别率还是非常好的，大家可以查看文章中的测试结果。

自动化测试的用例设计通用策略我们在做自动化测试时，是需要对用例进行管理的，比较常用的方案是（以java为例）一个project对应一个产品；一个package对应产品中的一个模块；一个class对应模块中的一个场景；一个测试方法对应场景中的一个测试点；最后，通过suite，定义组织要执行的class。如下图所示，TestNGDemo定义为一个产品、com.my.case1、com.my.case2

序言如果你在UI自动化测试中遇到如下问题，那么本文将会给你带来帮助：做web自动化测试时，由于个别无法识别的元素而Block自动化测试进度。苦恼于使用python脚本而无法调用sikuli来完成UI元素识别。定义Sikuli是由MIT（麻省理工学院）研究团队发布的一种图形化编程技术，使用Sikuli你只需要会写HelloWorld这种最基本的编程技能即可，用Sikuli不需要去写出一行行复杂的代码

AGI大模型代表了人工智能从“工具”向“伙伴”的范式跃迁，其核心价值在于通用性与自主进化能力。尽管技术挑战（如算力瓶颈、伦理对齐）与社会争议并存，AGI在科研、医疗、教育等领域的潜力已初步显现。未来十年，AGI或将重塑人类文明形态，成为继工业革命、信息革命后的第三次全球变革引擎。

最近由于工作需要，对JS的加解密进行了调研，在这里我把使用的JS 模块、模块的安装方法以及运行报错的问题进行分享，由于我是JS新手，因此这也会是许多新手小白的共性问题。

前面已经介绍了如何上手Spirng编码以及IOC的核心概念，文章链接如下：测试同学从0到1上手Spring测试同学上手Spring 之IoC深入解析今天给大家讲解Spring的另一个重点——DI。DI概念IoC 其实有两种方式，一种就是 DI（Dependency Injection），而另一种是 DL（Dependency Lookup）即依赖查找。前者是当前组件被动接受IoC容器注入的依赖组件

很多同学可能只是按照这种写法来编写项目的自动化测试代码，对于具体细节可能并不了解，今天我就来讲一下playwright异步用法的相关技术细节。建议大家拷贝文档中的脚本实际运行一下，学习的效果会更好！