上周热点回顾(6.1-6.7)
热点随笔:
· 通过 CC Switch 本地路由让 Codex CLI 接入 DeepSeek 等第三方模型 (
老铁们,你还在搭建复杂的自动化测试框架? 还在手写大量定位、断言、报告? 还在让团队被重复回归测试拖垮效率? 别急,今天给大家带来 browser-use 官方出品的终极测试平台 —— QA Use,一款真正面向测试团队、开箱即用的 AI 驱动 E2E 测试系统。不用写代码、不 这篇博客来自我的一个实验性想法:让 AI 参与 PPT 制作时,不直接输出最终文件,而是用一套简单的标记语言描述页面,然后由程序准确地画出来,同时把真实排版后的数据告诉 AI,帮助它在下一次尝试时调整得更精确 绝大部分的Agent都采用对话的方式来和用户进行交互,所以对话的内容就成了Agent决策的基础,对话历史也成为占据LLM上下文窗口的主要内容。LLM推理的质量并非与上下文的丰富程度成正向关系,有时候过多的上下文信息反而会干扰Agent的判断,导致它做出错误的决策。 在PyTorch中,数据集(Data Set)和数据加载器(Data Loader)是实现深度学习模型和测试的基本组件。下面将首先介绍数据集(Data Set)和 枚举不只是"定义常量",用好了能让代码干净一半。 适合人群:刚学完 Enum 语法、想知道"实际项目中怎么用"的同学。 public class SumArray { public static void main(St 先执行: 如果能输出 Postgre
QA Use:推荐一款AI 原生 E2E 测试平台,自然语言一键跑通用例!
探索用 SlideML 让大模型生成 PPT 的实验方法
[MAF预定义ChatClient中间件-04]ReducingChatClient——通过精减对话实施又不丢失基本语义
ReducingChatClient就是为了解决这个问题而设计的一个中间件,它通过精减对话内容来帮助Ag
Quartus II 9.1 完整安装教程(含激活教程 仅供学习!)
一、 软件下载与安装准备
软件下载
深度学习框架PyTorch笔记(三)数据集类(Data Set)与数据加载器(Data Loader)
FastAPI 身份验证总踩坑?这份 FastAPI Users “避坑指南”请收好
枚举实战
Java 枚举的 3 个实战场景:从状态码到策略模式
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Java算法小知识
public static int sum(int[] arr) {
int total = 0;
for (int num : arr) {
total += num;
}
return total;
}
Postgresql TPC-H OLAP测试全流程
编译
1. 测试能否进入 PostgreSQL
sudo -u postgres psql -c "SELECT version();"