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区块链入门教程 1 快速入门

刚才我们说的是“大家都记账”,但还没说“区块”和“链”。继续用小区账本的比喻:先在草稿纸上收集一段时间内的交易记录;比如每 10 分钟整理一次,打成一页,编号为“第 N 页”。这一页的编号(第几页)时间“上一页”的某个摘要(比如上一页内容的指纹)第 1 页 → 第 2 页 → 第 3 页 …每一页都“指向”上一页,形成一条“链”。一页账 = 一个区块(Block)页与页之间的指向关系 = 前一区块

#区块链
使用 Java + Selenium 做 Web UI 自动化测试第一步:搭建开发环境

安装JDK,步骤略。这里使用了 jdk 1.8;之前使用了jdk 1.20,出现一些问题,因此转到 jdk 1.8。

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#java#selenium#测试
如何利用AI提高测试覆盖率?

测试覆盖率是软件质量保障中的重要指标,它衡量了代码中被测试到的部分占整体代码的比例。低覆盖率可能导致问题未被发现,影响产品稳定性。通过OpenAI等AI工具,可以更智能地优化测试覆盖率,定位薄弱环节,生成更多有效的测试用例。以下,我们将结合实际操作,说明如何利用OpenAI提升测试覆盖率,让测试工程师的日常工作更高效。测试覆盖率的常见类型包括:例如,假设你有以下代码片段:如果只测试,那么条件和未被

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#人工智能#测试覆盖率
藏文情感分析器入门学习实践

情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理的一个重要应用,目的是自动识别和提取文本中的情感倾向。基于规则的方法使用情感词典,对句子进行简单判断(适合初学)。基于传统机器学习的方法使用分类算法,如支持向量机(SVM),通过特征工程进行分类。基于深度学习的方法使用神经网络模型(如BERT、LSTM),自动学习文本的深层次语义,准确度更高。我们本次项目使用简单易上手的规则词典方法进行

#自然语言处理#nlp#python +1
自然语言处理NLP入门 -- 第十一节NLP 实战项目 3: 文本摘要

还记得小时候我们要写“读后感”或“观后感”吗?看完一篇长长的文章、一本书,甚至一部电影后,老师总是要我们用几句话概括主要内容。其实,这就跟。

#自然语言处理#人工智能
零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?

✅ 机器学习广泛应用于推荐系统、人脸识别、自动驾驶等领域。机器学习(Machine Learning, ML)是。:如果骗子用“免 费”代替“免费”就无法识别。规律,代替人工编写规则。

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#机器学习#人工智能#python
11 Prompt 工程进阶:Few-shot 与 Chain-of-Thought

本文介绍了Prompt工程中的Few-shot与Chain-of-Thought(CoT)两种进阶技巧。Few-shot通过提供示例让AI模仿回答风格,而CoT则要求模型展示推理过程以提高准确性。文章通过Python代码示例对比了Zero-shot、Few-shot和CoT的差异,并指出DeepSeek R1模型会默认输出推理过程。产品经理需理解这些技术以优化交互设计、控制回答风格并确保准确性,如

#人工智能
10 写第一份 AI 产品 PRD

通俗解释我们要做什么?为什么要做?怎么判断做得对不对?专业定义:PRD(产品需求文档)包含目标、范围、功能描述、非功能需求、验收标准等内容,是研发和设计的参考蓝图。

#人工智能#产品经理
9 如何评估 AI 产品的效果

【AI产品效果评估指南】本文介绍了如何系统评估AI产品的表现,从核心概念到实践操作。评估聚焦三大指标:质量(准确率、覆盖率)、性能(响应时间、吞吐量)和成本(Token消耗、算力)。通过构建迷你评测器(BGE+DeepSeek R1),演示了自动评估流程:向量检索文档→生成答案→检查关键点命中率(pts/tot)。产品经理需掌握评估方法,用数据驱动决策,在PRD中明确准确率、响应时间等量化指标,为

#人工智能#产品经理
8 向量数据库:AI 的知识仓库

本文介绍了向量数据库作为AI知识仓库的核心作用。主要内容包括:1)向量数据库的概念和必要性,能高效处理海量语义向量检索;2)主流开源工具如Faiss、Qdrant和Milvus;3)实践演示使用Faiss搭建小型知识库,实现文档语义搜索;4)从产品经理角度分析其对企业AI应用的价值,包括知识管理、性能保障和可扩展性。文章通过代码示例展示了如何将文本转换为向量并快速检索,帮助理解这一AI基础设施的关

#数据库#人工智能
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