专业分享AI训练师&AI软件测试

人工智能训练师，人工智能算法专家，在大厂负责全流程数据训练，从数据标注，到数据评估，到数据训练，到数据优化，数据微调等全流程精通，擅长从0到1的搭建环境到训练对文本类智能客服，对目标检测Yolo模型，对音频/视频转文字或视频抓关键帧有深入研究。

原创【AI训练师训练数据流程】

确定AI模型的应用场景：如图像识别、语音交互、文本分类、推荐系统等。举例：若目标是训练垃圾分类AI，需明确识别的垃圾类别（可回收物、厨余垃圾等）及识别精度要求。

2025-07-01 09:46:22 2046

《AI行业发展全景指南》摘要：本文系统梳理AI产业现状与发展趋势。技术层面，大模型（如GPT-4）、多模态融合和边缘AI成为三大核心技术，推动AI从专用向通用发展。应用方面，医疗（辅助诊断）、金融（风控）和制造业（智能质检）三大领域成效显著，平均效率提升30%以上。市场格局呈现中美双极竞争，科技巨头与专业AI企业协同发展。未来AGI、量子计算与AI融合将成为突破方向，预计2025年全球市场规模将突破3000亿美元，同时数据安全和伦理规范将加速完善。

2025-06-18 16:39:55 1194

原创【软件测试全流程提示词优化方案】第四版

人员分工（测试经理、功能测试等）、工具清单（Jira/JMeter 等）、环境配置（4 核 8G 服务器 / MySQL 8.0 等）：用例执行（总数 / 通过数 / 失败数）、缺陷统计（严重程度分布 / 修复时长）、性能数据（TPS / 响应时间）：测试类型（功能 / 性能 / 安全）、方法（黑盒 / 白盒等）、自动化覆盖率目标（例：接口自动化 80%）：必须覆盖功能、性能、安全；：所属行业 =[电商 / 金融等]，业务目标 =[提升转化率 30% 等]，典型场景 =[大促高并发等]

2025-06-17 14:21:39 663

原创【AI优化软件测试全流程指南】优化第三版

本文介绍了软件测试行业大模型友好型提示词优化方案，重点展示测试点提取模块的设计。该方案通过结构化的指令模板，要求用户提供软件名称、功能模块等关键参数，并明确要求列出测试点。提示词采用分级结构，包含"指令核心"等清晰标题，使用加粗强调关键要素。方案充分考虑不同软件架构(微服务/单体)和开发语言(Java/Python等)的测试需求差异，为AI生成高质量测试用例提供标准化输入框架。

2025-06-17 13:58:38 601

原创软件测试全流程CRISPE优化方案

我正在测试一款基于[技术架构，如微服务]、使用[开发语言，如Java]开发的[行业，如电商]的[软件名称]的[功能模块，如订单支付]，该功能旨在实现[业务目标，如提升用户下单转化率30%]。基于上述针对[技术架构和开发语言]的[行业] [软件名称] [功能模块]的测试点，结合[业务目标]和[具体场景]。生成基于[技术架构和开发语言]的[行业] [软件名称]测试报告，结合[业务目标]和[具体场景]的测试结果。为基于[技术架构和开发语言]的[行业] [软件名称]设计测试方案，结合[业务目标]和[具体场景]。

2025-06-17 13:26:35 690

原创【软件测试行业全流程提示词工程及五步优化方案】

本文介绍了软件测试全流程中的提示词工程及优化方案。初始版提示词包括测试点、测试用例、测试计划和测试方案四大类，涵盖功能、性能、安全等测试维度。其中测试点提示词要求列出特定软件模块的测试要点；测试用例提示词要求编写详细用例模板；测试计划提示词需包含时间安排和风险管理；测试方案提示词则需说明测试策略和工具配置。这些提示词为测试人员提供了结构化的工作指导，有助于提升测试效率和规范性。后续还可通过五步优化法进一步完善提示词体系。

2025-06-17 13:14:02 845

原创 RAG技术：AI与外部知识的完美融合（agent & 提示词）

RAG（检索增强生成）技术将外部知识源与大型语言模型结合，提升回答准确性。其核心流程包括检索、重排和生成，可突破LLM数据时效限制，减少模型幻觉。实现需向量数据库、Embedding模型等组件支持。RAG既可集成到Agent中进行复杂任务处理，也可通过设计提示词实现简单问答。两种方式各具优势：Agent集成适合复杂场景，提示词方法更快捷高效。合理应用RAG能显著增强LLM在专业领域的表现。

2025-06-17 11:00:00 687

原创【循环神经网络(RNN)从零开始完整教程】

本文介绍了循环神经网络(RNN)的基础概念与实现方法。主要内容包括：RNN的三大核心架构(一对一、多对一、多对多)，详细数学推导和前向传播过程，以及时间反向传播(BPTT)算法。特别分析了RNN面临的梯度消失与爆炸问题，并提供了梯度裁剪等解决方案。最后通过PyTorch实现正弦波序列预测任务，展示了RNN处理时序数据的能力。该教程从理论到实践全面覆盖RNN的关键知识点，适合深度学习初学者系统学习RNN的工作原理及实现细节。

2025-06-16 18:42:03 1627

原创【提示词工程课程系统课件（包含定义，案例）】

《提示词工程课程概述》是一套系统化的AI应用培训体系，重点培养学员设计高质量提示词的能力。课程从大语言模型原理入手，讲解Transformer架构、预训练与微调等核心技术，帮助学员理解模型工作机制。课程核心围绕五大框架展开：ICIO、APE、BROKE、ROSES和SCOPE框架，系统教授提示词设计方法。内容涵盖任务描述、背景信息、约束条件等基本要素，强调精确性、相关性和简洁性等设计原则。课程特色突出实践导向，通过案例分析、项目实战等方式，帮助学员掌握从内容创作到智能客服等场景的应用技能。

2025-06-16 18:00:00 962

原创【百度搜索结果爬虫使用教程】附完整代码

百度搜索结果爬虫教程摘要：本文介绍了使用Python爬取百度搜索结果的完整流程。首先需要准备Python环境并安装requests、BeautifulSoup等库(150字)

2025-06-16 17:23:19 2111

原创【提示词工程（Prompt Engineering）全面解析】

提示词工程是指通过设计、优化输入给人工智能模型（尤其是大型语言模型，如GPT系列、Claude等）的文本指令（即“提示词/Prompt”），使其生成更符合预期、更精准的输出内容的技术与方法论。它是连接人类意图与AI能力的桥梁，直接影响模型的理解效率和输出质量。

2025-06-16 12:06:56 957

原创【二、RAG系统架构与关键组件】

RAG（检索增强生成）系统架构包含三大核心模块：检索模块、生成模块和知识库。检索模块采用向量检索技术（包括词嵌入模型演进和近似最近邻搜索算法）与混合检索策略（结合语义和关键词检索）。生成模块利用Transformer架构模型，通过知识蒸馏和量化技术优化效率，并采用提示工程优化生成质量。知识库构建涉及多源数据整合、质量保障和动态更新机制。辅助组件包括文档分块引擎等，共同提升系统性能。该系统实现了外部知识与生成模型的有机融合，为AI应用提供知识支持。

2025-06-13 14:26:08 1470

原创【RAG连戏剧第一集：RAG核心概念与技术演进】

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是融合检索与生成技术的人工智能架构，旨在解决传统语言模型处理知识密集型任务时的痛点，为用户输出准确、可靠且实时的信息。它打破传统语言模型仅依赖预训练数据输出知识的模式，构建了动态获取外部知识的新型框架。RAG的核心逻辑可概括为“以检索为基础，以生成为手段”，将外部知识动态获取与语言模型智能处理结合，高效解答用户问题。

2025-06-13 14:16:25 985

原创 AI 模型训练师的核心知识体系与能力培养指南

AI模型训练师需构建多维度知识体系：1. 数学基础（线性代数、概率统计、优化理论）是算法核心；2. 掌握传统机器学习及深度学习算法，熟练使用主流框架；3. 具备数据处理、模型调优及部署的工程能力；4. 理解行业场景需求与伦理规范。建议通过系统学习+实战（Kaggle/开源项目）+跟踪前沿研究（顶会论文）持续提升。关键要平衡理论深度与落地能力，从技术执行升级为解决方案设计者。

2025-06-13 11:54:18 1028

原创【Transform 大模型框架技术详解】

Transform 大模型框架以其独特的架构和关键技术，在人工智能领域取得了巨大的成功，并且在不断地发展和创新。随着技术的进一步突破，它将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术向更高水平发展。

2025-06-12 11:00:00 1064

原创【人工智能时代IT从业者的价值重构与角色演进】

技术革命浪潮下的行业现状

2025-06-11 18:46:56 678

原创通过AI工具，如何快速学习python

本文介绍如何利用AI工具高效学习Python，从零基础到实战应用。大纲涵盖：1）Python与AI的关系；2）环境配置与AI工具集成；3）AI驱动的语法学习方法；4）实战项目构建与代码优化；5）框架学习策略；6）持续学习路径设计。重点展示了AI在代码生成、错误修正、项目脚手架搭建等方面的辅助作用，同时强调保持手写代码训练的重要性，为人机协作学习提供系统化方案。

2025-05-26 12:58:23 361

【深度学习领域】大模型与小模型理论知识的面试高频问答整理：涵盖基础概念、技术原理、训练优化及应用场景对比

内容概要：本文系统整理了大模型与小模型在理论知识方面的面试高频问答，涵盖基础概念、技术原理、训练优化、应用对比等多个核心板块。文章详细介绍了大模型和小模型的定义、能力差异、常见架构及其训练方法，探讨了两者在Transformer架构中的应用、训练数据量、位置编码等方面的异同。同时，文中还深入讨论了模型蒸馏、参数高效微调（PEFT）、量化技术等优化手段，以及它们在不同场景下的应用。此外，文章分析了大模型与小模型在推理速度、能耗、可解释性等方面的挑战，并展望了未来发展趋势。; 适合人群：具备一定机器学习或深度学习基础的研究人员、工程师，尤其是准备面试或希望深入了解大模型与小模型差异的从业者。; 使用场景及目标：①帮助面试者全面掌握大模型与小模型的核心概念和技术原理；②为实际项目中选择合适的模型提供参考依据；③理解大模型与小模型在不同应用场景中的优劣势，以便做出最优的技术决策。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了工程实践，建议读者在学习过程中关注具体模型案例（如GPT-3 vs. DistilBERT），以便更好地理解和应用相关概念。

2025-06-13

【计算机视觉】LabelMe图像标注工具安装指南：跨平台开源软件详细部署步骤与问题解决

内容概要：本文档是关于LabelMe安装的详细教程，LabelMe是由麻省理工学院开发的功能强大的开源图像标注工具，支持Windows、macOS和Linux系统。教程涵盖了安装的前提条件（如Python 3.6或更高版本和pip包管理器），以及具体的安装步骤：从GitHub克隆LabelMe仓库、创建虚拟环境（推荐）、安装依赖包和验证安装。同时提供了使用示例，即通过特定命令启动LabelMe进行图像标注。针对安装过程中可能出现的问题，文档还给出了相应的解决方案，包括升级pip、安装所有依赖的最新版本以及解决PyQt5安装问题的方法；适用人群：需要使用LabelMe进行图像标注的科研人员、开发者以及其他相关从业人员；使用场景及目标：①为有图像标注需求的用户提供详细的安装指导，确保其能顺利安装LabelMe工具；②解决用户在安装过程中可能遇到的各种问题；其他说明：若按照上述方法仍无法解决问题，可寻求乐搏学院老师的帮助，课上也会有老师带领大家一起进行安装。

2025-06-13

【数据标注工具】Label Studio安装指南：涵盖环境配置、安装步骤及常见问题解决方法

内容概要：本文档详细介绍了Label Studio这款功能强大的开源数据标注工具的安装步骤。首先简要介绍了Label Studio的功能特性，如支持多种数据类型（图像、文本、音频等）和标注任务。接着列出了安装前提条件，包括Python版本、pip包管理器以及内存要求。然后按照顺序讲解了具体的安装步骤，从创建虚拟环境（可选但推荐）、使用pip安装Label Studio、启动应用并创建项目，到访问浏览器界面的具体操作。还提供了关于安装额外依赖（如连接不同类型的数据库和云存储）的方法。最后，针对可能出现的问题，如端口被占用、使用外部数据库以及Docker安装方式给出了相应的解决方案，并提及了验证安装成功的方式和官方文档、社区论坛等求助渠道。; 适合人群：需要进行数据标注工作的相关人员，如数据科学家、机器学习工程师等。; 使用场景及目标：①为需要对各种类型的数据进行标注的项目提供工具支持；②确保用户能够顺利安装并使用Label Studio进行数据标注任务。; 其他说明：安装过程中若遇到问题，可以通过官方文档或社区论坛寻求帮助。同时，文档中提供的安装步骤详细具体，有助于用户顺利完成安装。

2025-06-13

【机器学习算法】从基础模型到前沿技术的全面解析：涵盖监督学习、无监督学习及深度学习算法的应用与优化

内容概要：本文全面解析了监督学习、无监督学习、强化学习等领域的经典算法及其应用场景。监督学习涵盖线性模型（如线性回归、逻辑回归）、树模型（如决策树、随机森林）、支持向量机（SVM）、神经网络（如MLP、CNN、RNN、Transformer）；无监督学习包括聚类算法（如K-means、DBSCAN）、降维算法（如PCA、t-SNE）和生成模型（如VAE、GAN）；强化学习则介绍了动态规划、表格型方法（如Q学习）、深度强化学习（如DQN、PPO）。此外，文章还讨论了模型优化与训练、数据预处理、特征工程、模型评估与调优、分布式训练及前沿算法等内容。; 适合人群：具备一定编程基础，对机器学习和深度学习感兴趣的开发者和技术人员。; 使用场景及目标：①帮助读者理解各种算法的核心思想、应用场景及优缺点；②指导读者在实际项目中选择合适的算法，并进行模型优化和调参；③为从事AI相关工作的人员提供理论基础和实践指导。; 阅读建议：本文内容较为深入，特别是对于数学原理部分，应用型读者可以略过复杂的数学推导，重点关注算法的应用场景和实现方法。建议结合实际案例进行练习，逐步掌握各算法的使用技巧。

2025-06-13

【数据标注领域】数据标注理论知识系统问答：涵盖基础概念、技术方法、工具流程、质量控制及行业应用介绍了数据标注领域的

内容概要：本文详细介绍了数据标注的基础概念、技术类型、工具与流程、质量控制、隐私与合规、行业应用、挑战与前沿技术以及职业与管理等方面的知识。数据标注是将原始数据（如图像、文本等）转化为机器可理解的结构化数据，核心作用是为AI模型提供训练数据，提升模型准确性。文中还解释了数据标注与数据清洗的区别、标注规则的重要性、标注语料库的作用等基础概念。对于不同类型的数据标注（如图像、文本、语音、视频），文章列举了具体的标注方法和技术。同时，文中还讨论了数据标注的标准流程、常用工具、质量控制方法、隐私保护措施等内容，并介绍了数据标注在自动驾驶、医疗影像、电商推荐系统等领域的典型应用场景。最后，文章探讨了数据标注面临的挑战、前沿技术以及未来发展趋势。适合人群：对数据标注感兴趣的初学者、有一定编程基础的数据科学家、AI工程师及相关从业人员。使用场景及目标：①帮助读者理解数据标注的基本概念和技术类型；②指导读者掌握数据标注的工具和流程；③为读者提供数据标注的质量控制和隐私保护措施；④展示数据标注在各个行业的应用场景；⑤引导读者思考数据标注面临的挑战和未来发展方向。阅读建议：本文内容全面且深入浅出，建议读者在阅读过程中结合实际应用场景进行理解，并重点关注数据标注的技术细节和行业应用案例，以便更好地掌握相关知识并应用于实际工作中。

2025-06-13

空空如也

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