​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。

Dify 和 LangChain 都是围绕大型语言模型（LLM）构建的工具，但它们在定位、功能设计和使用场景上有显著差异。以下是两者的核心区别分析：

Collecting requestsCould not fetch URL https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/requests/: There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify faile

摘要：深度求索发布DeepSeek-V3.1，创新采用UE8M0FP8参数精度技术。该技术通过无符号8位指数格式，将浮点乘法简化为整数加法，大幅提升国产AI芯片计算效率（降低75%内存占用），实现"软件定义硬件"的突破。其核心优势包括：1）动态范围覆盖76个数量级；2）适配国产芯片架构特性；3）显著提升分布式训练效率。此举不仅推动国产大模型发展，更促进国产AI芯片生态协同创新，

摘要：深度求索发布DeepSeek-V3.1，创新采用UE8M0FP8参数精度技术。该技术通过无符号8位指数格式，将浮点乘法简化为整数加法，大幅提升国产AI芯片计算效率（降低75%内存占用），实现"软件定义硬件"的突破。其核心优势包括：1）动态范围覆盖76个数量级；2）适配国产芯片架构特性；3）显著提升分布式训练效率。此举不仅推动国产大模型发展，更促进国产AI芯片生态协同创新，

DeepSeek-V3.1于2025年8月发布，是V3的重大升级版本。该模型采用混合推理架构（V3+R1融合），支持128K长上下文，显著提升了推理效率（token消耗减少20%-50%）、编程能力（Aider评测达71.6%）和Agent任务表现（工具调用、多步任务等优化）。新增8400亿token训练，优化了多语言处理能力，同时保持API价格优势（输入$0.56/百万token）。V3.1在保

DeepSeek-V3.1于2025年8月发布，是V3的重大升级版本。该模型采用混合推理架构（V3+R1融合），支持128K长上下文，显著提升了推理效率（token消耗减少20%-50%）、编程能力（Aider评测达71.6%）和Agent任务表现（工具调用、多步任务等优化）。新增8400亿token训练，优化了多语言处理能力，同时保持API价格优势（输入$0.56/百万token）。V3.1在保

HTTP请求性能指标分析：本文详细解析了HTTP请求各阶段耗时指标，包括总耗时(http_req_duration)、服务器处理时间(http_req_waiting)、TCP连接时间(http_req_connecting)等6个核心指标，以及请求阻塞时间(http_req_blocked)和迭代总耗时(iteration_duration)。通过指标组合分析可定位性能瓶颈，如服务器响应慢、网络

check()是k6性能测试中的核心验证函数，用于检查HTTP响应等对象是否符合预期条件。它不会中断测试流程但会记录结果，语法为check(target, checks)，其中target是待验证对象，checks是包含验证条件（键值对）的对象。验证条件包括描述性键名和返回布尔值的验证函数。该函数支持多条件检查（如状态码、响应时间、JSON数据等），结果会统计到测试报告中。与断言不同，check(

Ollama：适合本地化、轻量级场景，优先考虑隐私和快速部署。Hugging Face：适合需要模型多样性、社区支持及企业级扩展的场景。混合架构：大型企业可将Hugging Face的模型库与Ollama的本地化部署结合，平衡性能与成本。