10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】本文分享了一位测试工程师的求职经历，从被迫降薪到面试受挫，揭示了软件测试岗位的常见面试考点。文章系统整理了涵盖16个技术栈的测试知识体系，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python编程、性能测试等核心内容，并提供了具体面试题示例（如HTTP转HTTPS测试方案、Linux命令操作、MySQL优化等）。最后提到一份近200页的面试宝典，旨在帮助求职者高效备战测试岗面试，提升通过率。全文聚焦测试工程师必备技能与高频考点，具有实用参考价值。

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Flutter中将bytes转换成XFile对象上传 【代码】Flutter中将bytes转换成XFile对象上传。

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32单片机的FSMC控制器,内存扩展 FSMC（灵活的静态存储器控制器）是用于管理外部静态存储器（SRAM、NOR Flash等）的接口模块，通过AHB总线实现高速数据传输。它支持多种存储器类型和工作模式，包括NOR/PSRAM控制器、NAND闪存控制器等，并可根据时序要求配置不同模式。FSMC将外部存储器划分为4个存储块，每个块有固定地址范围。实际应用中，通过配置相关寄存器（如使能存储块、设置数据总线宽度等）和引脚初始化实现与外部存储器的通信。案例展示了如何通过FSMC扩展外部SRAM（IS62WV51216），包括硬件连接、时序配置和寄存器

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【一手实测】字节豆包 1.6 + Trae + 火山 MCP + FaaS：AI云原生 Agent 开发部署全流程体验！ 主视觉，我要求它搞个特有冲击力的"Before & After"对比动画，要那种"魔法般"的转变效果，让用户一眼就看到产品的价值。在 2025 原动力大会上，字节跳动提出了全新的 AI 云原生 Agent 开发范式：借助 Trae + 火山方舟 MCP + 豆包大模型 + FaaS，开发者可以实现从 工具调用 → 模型推理 → 应用部署 的全链路闭环，打通了智能 Agent 开发的完整流程。的地方，比如"深夜的灵感阁楼"、"充满活力的创意工坊"，整体氛围要"神秘并激发好奇，简约却不失格调"。

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python打卡第52天 大部分时候，由于光是固定超参数的情况下，训练完模型就已经很耗时了，所以正常而言，基本不会采用传统机器学习的那些超参数方法，网格、贝叶斯、optuna之类的，看到一些博主用这些写文案啥的，感觉这些人都是脑子有问题的，估计也没学过机器学习直接就学深度学习了，搞混了二者的关系。同一层的神经元相当于在做完全相同的计算，无论输入如何变化，它们的输出模式始终一致。注意下，这里是wx后才会经过激活函数，是多个权重印象的结果，不是收到单个权重决定的，所以单个权重可以取负数，但是如果求和后仍然小于0，那么输出会为0。

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机器学习与深度学习22-数据预处理 数据预处理是数据分析和建模的关键步骤，有效地处理这些问题可以提高数据的质量，确保模型的可靠性和准确性。选择编码方式应根据具体问题和数据集的特点来决定。数据归一化（Normalization）和数据标准化（Standardization）是两种不同的数据预处理技术，它们的主要区别在于转换的方式和效果。- 提高特征的可解释性：在某些情况下，归一化或标准化可以提高特征的可解释性，使得不同特征的权重更容易比较。在这个例子中，每个颜色类别都被表示为一个长度为3的二进制向量，只有对应类别的元素为1，其余为0。

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MySQL数据库基础：从零开始的第一步【Linux】 本文介绍了MySQL数据库的安装过程和基础知识。

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Vue.js、uni-app 与无数据视图：跨平台开发的高效实践 当前计数: {{ count }}

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Flutter——数据库Drift开发详细教程(八) 在分析.drift文件时，生成器会考虑可能存在的 sqlite3 扩展。但是，生成器无法识别数据库正在使用的 sqlite3 库，因此它会默认使用未启用任何扩展的旧版 sqlite3 库，并做出悲观的假设。使用类似 的包时，您将获得启用了 json1 和 fts5 扩展的最新 sqlite3 版本。您可以使用构建选项sqlite3_flutter_libs将此信息告知生成器。

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Java八股文——MySQL「锁篇」 MySQL通过一个。

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Hadoop 版本进化论：从 1.0 到 2.0，架构革命全解析 Hadoop1.x版本由Common、HDFS和MapReduce三部分组成，存在JobTracker资源管理和作业控制耦合、单点故障以及槽位资源分配不均衡等问题。Hadoop2.x版本新增Yarn组件，将资源调度与计算解耦，通过ResourceManager全局资源管理和ApplicationMaster单应用管理提升系统效率。Yarn的引入解决了1.x版本的资源调度瓶颈问题。

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【零基础教程】HEC-RAS 1D/2D全流程模拟指南｜从水动力到水质建模一次搞定！ HEC-RAS由美国陆军工程兵团水文研究中心研制，具有完整的一二维耦合的水动力及水环境模拟功能，也具有闸、涵洞、桥梁以及泵站等水利构筑物的模拟能力；同时也可以与HEC研制的水文模型（HMS）、洪水淹没风险和损失分析软件（FDA）等耦合，是免费软件中使用最方便、应用最广泛的软件之一。2.HEC-RAS与HEC-HMS的耦合（不详细讲HEC-HMS）3.淹没风险分析软件HEC-FDA与HEC-RAS耦合。案例十八：HEC-RAS与HEC-HMS的耦合。案例十九：HEC-RAS与HEC-FDA的耦合。

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AI智能体的智能记忆系统：Agentic Memory 详细介绍了三种记忆类型：短期记忆（工作记忆）用于维持当前对话上下文；长期记忆包括程序性记忆（行为模式）、情景记忆（具体经历）和语义记忆（事实知识）。通过LangGraph框架，展示了如何在生产环境中实现记忆管理，包括检查点机制、数据库集成和语义搜索。核心案例是构建一个具备完整记忆功能的电子邮件智能体，演示了如何将三种记忆类型有机结合。该智能体能够学习用户偏好、记住项目上下文、优化处理策略，并基于反馈自我改进。这标志着从无状态工具向真正智能的有状态智能体的关键转变。

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资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。
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10年编程工作,涉及到.Net,Java,Android,C,Python等,爱好算法,人工智能,大数据等领域, 虚心求教,一起进步,大学毕业参加工作,如今一晃10多年已过,时间飞逝....
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