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RSS订阅原创 Python with open() 函数完全指南
Python文件操作最佳实践摘要：本文系统介绍了Python中使用with open()处理文件的核心方法。作为推荐方式，with语句通过上下文管理器自动管理资源，确保文件正确关闭，避免资源泄露和异常问题。文章详细解析了文件操作的基础语法、常用参数（路径、模式、编码），并提供了文本读写、CSV处理、二进制操作等完整示例。特别强调了错误处理机制和实际开发中的最佳实践，包括使用pathlib处理路径、显式指定编码、大文件优化技巧等。针对常见问题如路径解析、编码错误等提供了解决方案，帮助开发者编写更健壮、高效的P
2025-12-11 10:56:55
305
原创 软件测试上线测试报告模板
《软件测试报告模板摘要》 本模板提供了标准化的软件测试报告框架，适用于功能/性能/安全等多种测试类型。报告包含7大核心部分：1)基本信息（项目名称、版本、测试周期等）；2)测试范围与环境配置（功能模块、软硬件环境）；3)测试执行情况（用例统计、趋势分析）；4)缺陷分析（严重程度/模块分布、根因）；5)风险评估（未修复缺陷、潜在风险）；6)测试结论与上线建议；7)附录（用例清单、缺陷详情等）。模板采用模块化设计，支持插入趋势图、拓扑图等可视化元素，并提供缺陷分级管理机制和风险量化评估体系，最终给出明确的上线建
2025-11-11 15:22:28
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原创 软件测试提测邮件模板
摘要：本文提供标准化的软件测试提测邮件模板，包含邮件主题格式、提测版本信息、测试范围说明（新增功能/优化点/缺陷修复）、测试重点及注意事项。模板采用结构化设计，包含必填字段如提测时间、类型、负责人信息，并建议注明核心测试点和操作注意事项。该模板适用于首次/回归/紧急提测场景，规范了开发与测试团队的协作流程，确保信息传递完整清晰，提升测试效率。（149字）
2025-11-11 15:00:00
145
原创 MCP服务系统解答与构建指南
MCP服务（Model Context Protocol）是一种标准化大语言模型与外部系统交互的开放协议，由Anthropic推出。它支持AI实时获取数据、调用工具（如Git操作、SQL查询）和多模型协作，适用于文档生成、代码修复等场景。构建MCP服务可采用Python或TypeScript框架，通过定义工具函数并启动服务实现。用户可通过本地或远程方式接入，使用JSON-RPC格式调用API。MCP服务按架构可分为本地型和远程型，按功能可分为数据访问、自动化工具和多模态三类，广泛应用于开发工具、企业服务和个
2025-10-24 11:20:57
481
原创 Python代码规范文档
Python代码规范文档摘要： 本文档详细阐述了Python代码编写规范，涵盖基础格式、语法风格和文档标准。基础格式方面，规定使用4空格缩进、79字符行长度限制、UTF-8编码标准，以及分层空行使用规则。命名遵循snake_case、PascalCase等语义化约定。语法风格指南强调导入语句的分组排序、避免通配符导入、合理使用条件与循环语句，以及精准捕获异常类型。文档规范要求使用Google/Numpy等风格的文档字符串描述公共接口，注释则用于实现细节说明。通过统一这些规范可提升代码可读性、维护性和团队协作
2025-10-23 15:31:43
584
原创 Python获取时间戳的三种方法及代码示例
本文介绍了Python获取时间戳的三种方法：1）使用time.time()获取秒级时间戳；2）实现毫秒/微秒级高精度时间戳的两种方式；3）将时间戳转换为可读日期时间格式的方法。内容涵盖基础时间戳获取、高精度实现（包括time和datetime模块对比）、以及带时区转换的时间格式化输出，并提供了完整代码示例和输出说明。适用于需要处理时间戳的Python开发者，满足从基础到高精度的不同应用场景需求。
2025-09-30 14:35:27
753
原创 Python中MD5哈希及常见加密方式详解
本文详细介绍了Python中MD5哈希算法及其他常见加密方式。MD5是一种快速但存在碰撞漏洞的128位哈希算法，适用于非安全场景的数据校验。文章提供了MD5基本实现和加盐哈希示例代码，并对比分析了SHA系列、HMAC和bcrypt等加密方式的特点及Python实现。SHA-256/512安全性更高，HMAC结合密钥增强安全性，bcrypt则专为密码存储设计，具有自适应计算成本特性。针对不同安全需求，文章给出了相应加密方案的选择建议和实现代码。
2025-09-30 14:34:31
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原创 Langflow详细操作指南
Langflow 的快捷键设计遵循"高频操作低复杂度"原则，以下是经过官方文档验证的核心快捷键组合，适用于流程编辑的核心场景：Langflow 支持通过图形界面自定义快捷键，以适配团队操作习惯，具体步骤如下：模型节点（如 OpenAI）提示词模板
2025-09-26 17:23:19
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原创 大型语言模型（LLM）分类与特性全解析
大型语言模型（LLM）技术架构、训练目标、规模能力与应用场景全解析 核心内容： 技术架构：覆盖Transformer三大变体（Encoder/Decoder/Encoder-Decoder）及创新架构MoE、MLA、SWA，参数量可达万亿级 训练方法：对比自回归、掩码语言建模等基础目标与DPO、IFT等前沿对齐技术 规模分类：从基础模型（7B-72B）到专家模型（10B-70B）的能力差异 应用场景：通用领域（创作/助手/教育）与垂直领域（医疗/金融/创意）的典型模型 部署方案：云端API与本地轻量化（如P
2025-09-26 17:21:28
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原创 Python测试框架pytest与Allure报告工具详解
本文介绍了Python测试框架pytest与Allure报告工具的核心功能及最佳实践。pytest凭借简洁语法、Fixture资源管理、参数化测试和丰富插件生态，显著提升测试效率。Allure报告工具通过精细化步骤记录、失败场景附件增强和可视化分析，生成专业测试报告。集成实践包括环境配置、BDD分层标记和报告生成流程。最佳实践涵盖并行测试、Fixture资源管理策略和Allure报告定制，适用于自动化测试全流程优化。
2025-09-19 10:55:25
437
原创 Python pytest框架从入门到进阶详细使用指南
本文介绍了Python pytest框架的基础使用和测试组织方法。主要内容包括：1) 环境准备，详细说明pip、conda等多种安装方式及验证步骤；2) 用例编写规范，包括测试文件、函数和类的命名规则及基础示例；3) 测试执行方式，涵盖命令行参数和结果解读；4) 测试组织策略，重点讲解测试模块的两种命名模式（test_前缀和_test后缀）以及目录结构设计。文章还提供了自定义命名规则和用例验证技巧，帮助开发者构建规范化的测试体系。
2025-09-19 10:53:37
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原创 科学计算与可视化入门教程：Matplotlib与Seaborn详解
通过本教程的学习，读者可以掌握科学计算与数据可视化的核心技能，为数据分析、机器学习等后续学习打下坚实基础。建议结合实际数据集进行练习，逐步提升可视化思维和技能水平。分析某电商平台销售数据，包括销售额趋势、产品类别分布、用户消费行为等维度。
2025-09-15 14:16:01
684
原创 RAGAS新手入门教程：从基础到实践
RAGAS（Retrieval-Augmented Generation Assessment）是专为评估RAG系统设计的工具，它通过四大核心指标（忠实度、答案相关性、上下文精度、上下文召回率）量化系统性能。该工具具有自动化、低人工成本等优势，支持从原型验证到生产监控的全生命周期管理。安装简单，兼容Python 3.7+，通过pip或GitHub即可快速部署。使用时需准备包含问题、答案、上下文和真实答案的数据集，调用evaluate函数即可生成评估报告。RAGAS能精准定位RAG系统在检索和生成环节的问题，
2025-09-14 16:01:04
872
原创 python 常用日志库细对比以及优缺点分析
Python日志库对比分析：内置logging功能全面但配置复杂；loguru极简易用适合新手；structlog专为结构化日志设计，适合大型系统；python-json-logger扩展logging支持JSON格式；colorlog提供终端彩色输出。开发推荐loguru或logging+colorlog，生产环境建议logging+python-json-logger，结构化需求选择structlog。性能上logging最优，loguru次之，structlog处理开销较大。选择需权衡易用性、功能需求
2025-09-14 12:27:43
894
原创 Python urllib，requests，aiohttp，httpx和pycurl优缺点详细对比
本文对比分析了Python中五大HTTP请求库的核心特性与适用场景。urllib作为内置库适合受限环境但功能有限；requests凭借易用性和丰富生态成为通用首选；aiohttp在异步高并发场景表现优异；httpx支持同步/异步双模式且兼容HTTP/2；pycurl基于C库性能最强但使用复杂。选择建议：新手推荐requests，高并发选aiohttp，现代项目考虑httpx，性能敏感场景用pycurl，受限环境才使用urllib。不同库各有侧重，应根据项目需求（协议支持、并发量、开发效率）进行选择。
2025-09-14 12:24:07
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原创 Python生成器详细介绍与示例
Python生成器是一种特殊的迭代器，通过yield关键字实现按需生成值的功能。它相比普通函数具有内存高效（适合大数据集）、惰性计算和可表示无限序列等优势。生成器函数使用yield返回值并保留执行状态，而生成器表达式则提供简洁的语法创建生成器。文章详细介绍了生成器的基础概念、执行流程、常用方法（send/throw/close）以及实际应用场景，如处理大文件和生成无限序列。通过对比列表推导式，展示了生成器在内存占用方面的显著优势，并通过斐波那契数列等示例演示了生成器的具体使用方法。
2025-09-13 13:38:20
727
原创 Python装饰器详细介绍与示例
装饰器（Decorator）是Python中一种高级语法，本质是高阶函数，用于动态修改函数或类的行为。它允许在不改变原函数代码的前提下，为函数添加额外功能。核心作用代码复用：将通用功能（如日志、计时）抽离为装饰器功能增强：在不修改原函数的情况下添加新功能权限控制：如身份验证、访问限制性能分析：如执行时间统计、调用次数计数装饰器语法糖：使用@装饰器名放在函数定义前，简化装饰器调用。装饰器是Python中极具特色的高级特性，通过包装函数实现代码的解耦和复用。本文详细介绍了：1.** 装饰器基础。
2025-09-13 13:34:34
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原创 Python uv常用命令及使用详解
摘要：uv是一款由Astral开发的极速Python包管理工具，基于Rust编写，提供比pip快10-100倍的依赖解析和安装速度。核心功能包括项目初始化、依赖管理、虚拟环境管理、打包发布等全流程支持。通过简洁命令如uv add添加依赖、uv install安装依赖、uv venv管理虚拟环境，支持兼容pip格式和离线安装。典型使用流程包括项目初始化、依赖添加安装、代码开发和运行，适用于现代Python项目开发全生命周期管理。
2025-09-12 10:44:03
1453
原创 Python NumPy详细介绍与使用示例
NumPy是Python科学计算的核心库，提供高效的多维数组（ndarray）和数学运算功能。文章详细介绍了NumPy的核心优势（高效运算、广播机制等）、安装方法以及数组创建（从序列或内置函数生成）。重点讲解了ndarray的属性和数据类型，并演示了各种索引切片技巧（常规索引、布尔索引、花式索引）。此外还涵盖数组形状操作（重塑、转置、展平、连接）和矢量化运算（元素级运算、广播机制）。NumPy的高性能数组操作使其成为数据分析、机器学习等领域的基础工具。
2025-09-12 10:05:31
718
原创 Python Pandas详细介绍与使用示例
Pandas是Python最流行的数据分析库，提供Series和DataFrame两种核心数据结构，支持高效的数据处理。本文详细介绍了Pandas的安装方法、数据创建（列表/字典/Numpy数组）、基本操作（索引/切片/统计）、数据清洗（缺失值/重复值处理）、筛选排序、聚合分组（groupby/透视表）、数据合并（merge/join/concat）等核心功能，并通过销售数据分析实战案例展示了完整的数据处理流程。文章还提供了性能优化建议和常见错误解决方案，推荐结合官方文档和实际数据集进行练习。Pandas作
2025-09-12 09:29:41
943
原创 UUID作为密钥的合理性分析
UUID密钥适用性分析：UUIDv4（随机）安全性依赖随机数质量，需配合加密存储；UUIDv7（时间有序）提升数据库性能但减少随机位数。UUID适用于分布式系统唯一标识，但128位存储开销大且索引性能差。关键结论：①禁止单独作为安全凭证 ②优先选择UUIDv7作主键 ③必须采用二进制存储优化。未来RFC 9562标准下UUIDv7将更好平衡性能与唯一性。
2025-09-11 19:49:14
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原创 大模型API密钥生成规则分析
本文系统分析了大模型API密钥的生成规则与安全管理。核心包括：1）密钥生成需基于高熵值随机数（128-256位），采用密码学安全算法；2）主流厂商采用结构化格式（如OpenAI的sk-前缀+随机字符）；3）安全实践强调全生命周期管理，包括HSM生成、定期轮换和环境变量存储；4）需建立监控审计机制，记录调用日志并设置异常告警。文章还对比了国内外厂商的密钥方案差异，指出未来将向动态密钥、量子安全等方向发展，并警示密钥复用风险，建议企业实施自动化密钥管理平台。
2025-09-11 17:25:45
963
原创 Python类的核心概念涵盖面向对象编程的基础要素详细解释及示例
本文系统讲解了Python面向对象编程的核心概念：1.类与对象：类是对象的模板，对象是类的实例；2.属性类型：包括实例属性、类属性和私有属性；3.方法分类：实例方法、类方法和静态方法；4.特殊方法：构造方法__init__和魔术方法；5.面向对象三大特性：继承实现代码复用，多态实现接口统一，封装隐藏实现细节。通过具体代码示例，展示了如何定义类、创建对象、使用不同属性和方法，以及实现继承、多态和封装。掌握这些概念是编写高质量面向对象Python程序的基础。
2025-09-11 15:20:38
452
原创 Python类详解及使用注意事项
本文系统介绍了Python面向对象编程中类的核心概念与应用。主要内容包括：1）类的基本定义与对象实例化；2）实例属性与类属性的区别；3）实例方法、类方法和静态方法的使用场景；4）继承机制与多态实现；5）特殊方法（魔术方法）的应用；6）类设计的最佳实践与常见错误。重点强调了属性访问控制、继承注意事项、组合优于继承等设计原则，并指出了可变默认参数、方法混淆等典型陷阱。掌握这些知识有助于编写更规范、健壮的Python面向对象程序。
2025-09-11 10:56:23
615
原创 Python函数、类、装饰器与生成器
本文详细介绍了Python的四大核心语法：函数、类、装饰器和生成器。在函数部分，讲解了定义语法、参数类型、作用域和匿名函数；类部分涵盖类定义、继承多态和属性控制；装饰器部分包括基础用法、参数化实现和实际应用场景；生成器部分则介绍生成器函数、表达式及其内存优势。文章最后通过一个数据流处理的综合示例，展示了这些特性的协同应用，并强调掌握这些核心语法对构建复杂Python应用的重要性。全文提供了丰富的代码示例，适合中高级Python开发者深入学习核心编程概念。
2025-09-11 09:41:53
421
原创 Python函数详解及*args、**kwargs用法
Python函数参数详解：*args与**kwargs用法指南 本文系统介绍了Python函数中*args和**kwargs的用法。*args用于接收任意数量的位置参数，打包为元组；**kwargs则接收关键字参数，打包为字典。两者必须按顺序定义（*args在前），可与普通参数混合使用。文章详细讲解了参数解包、组合使用场景、参数顺序规则，并提供了装饰器应用实例。同时强调应遵循命名规范、避免过度使用，以保持代码可读性。这些特性使函数能灵活处理各种参数组合，尤其适用于装饰器、API设计等场景，是编写可复用组件的
2025-09-10 19:10:17
833
原创 大模型评测工程师学习清单与计划
本文提出为期24周的大模型评测工程师学习计划，分为三个阶段：基础能力构建（8周）掌握Python、机器学习、深度学习及NLP基础；专业技能深化（8周）学习大模型评测体系、自动化工具开发及专项评测；综合实战提升（8周）参与开源项目并完成完整评测项目。计划包含详细的学习内容、推荐资源及里程碑任务，配套必备工具清单和阶段性评估指标。建议通过论文订阅、社区参与等方式持续学习，强调实践导向，最终目标是培养独立设计执行评测流程的能力，包括复现基准测试、开发评测工具或产出行业级评测报告。
2025-09-10 17:41:01
1364
原创 大模型评测工程师核心能力与知识储备分析
摘要：本文系统梳理了大模型评测工程师所需的核心能力体系，包括五大维度：1)专业技术能力，涵盖模型理解、评测框架搭建与性能分析；2)知识体系储备，涉及NLP理论、机器学习算法与统计学基础；3)行业特定技能，如多模态评测、安全伦理评估；4)软技能要求，包括问题分析、跨团队协作能力；5)实践工具与方法论，列举了HuggingFace等主流评测工具。该能力体系旨在构建连接技术研发与产业应用的复合型人才标准，为AI模型的全方位评估与优化提供方法论支持。
2025-09-10 17:15:50
721
原创 如何编写高质量的提示词？
摘要：本文系统阐述了高效AI提示词设计的5大核心原则（清晰明确、上下文提供、输出格式指定、角色定位、迭代优化）及结构化框架，包含目标角色、核心任务等6个模块。详细介绍了思维链提示、少样本学习等进阶技巧，并分析了5类常见问题案例及改进方法。全文通过丰富示例展示了如何构建精准有效的提示词，帮助用户优化AI交互质量，适用于各类专业场景的需求表达与结果控制。（149字）
2025-09-10 17:09:08
862
原创 Jinja和Markdown语法安全测试指南
Jinja和Markdown语法安全测试指南摘要：本文提供Jinja模板和Markdown格式的安全测试方案，重点防范XSS、SSTI等攻击。测试内容包括HTML标签注入、链接安全、图片注入等Markdown风险，以及模板注入、危险函数等Jinja漏洞。建议采用白名单过滤、输出编码、环境隔离等防护措施，并提供了Python配置示例和测试用例模板。通过代码和行为双验证确保安全性，配套风险评估矩阵帮助识别高危漏洞。关键防护点包括禁用危险协议、限制模板变量访问、启用自动转义等。
2025-09-10 15:12:26
687
原创 AI大模型参数名词及含义汇总（持续更新）
来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/720829470大语言模型的推理过程主要基于生成式模型的概率分布来逐步生成输出。在推理过程中，模型通过预测下一个最可能的词（或子词），一步一步生成整个句子。这一过程受到一些关键参数的影响，如 温度（temperature）、Top-K、Top-P（又称核采样）等。在每个推理步骤中，模型会计算每个词或子词的条件概率分布。给定先前生成的内容 y1,y2,…,yt−1y1,y2,…,yt−1，模型会为第 tt 个位置生成可能的下一个词 ytyt
2025-09-09 16:07:11
676
原创 使用RAGas评测RAG系统全流程之生成测试集
RAGas是一个用于评估RAG系统的框架，支持多种评测指标。框架使用流程包括生成测试集、生成结果集和评分三部分。
2025-09-09 15:43:05
1833
原创 RAGas使用huggingface数据集生成RAGas支持的评测数据集
摘要：本文介绍了如何利用RAGas评估框架与HuggingFace数据集构建RAG系统评测数据集。RAGas支持生成基于相关性、准确性等指标的测试数据，而HuggingFace提供丰富的开源数据集资源。文章详细展示了从环境配置到测试集生成的全流程：包括数据加载、知识图谱构建、用户角色定义等关键步骤，并提供了完整的Python实现代码示例。该方法通过自动化流程生成高质量评测数据，为RAG系统性能评估提供了可扩展的解决方案，最后展望了未来可能的多模态评估等发展方向。
2025-08-05 11:39:27
582
原创 Python Allure Pytest接口自动化测试：环境搭建
本文介绍了在Windows环境下安装Python 3.9+、uv环境管理工具和PyCharm的完整流程。首先安装Python并验证版本（3.12.10），然后通过pip安装uv进行环境管理。详细说明了uv常用命令，包括安装/卸载包、生成依赖文件等操作。接着介绍了Allure测试框架的安装（2.34.1版本）及环境变量配置。最后指导如何在PyCharm中创建项目并使用uv安装pytest和allure-pytest测试框架。整个流程覆盖了开发环境搭建、包管理和测试框架配置等关键步骤。
2025-07-18 21:32:56
454
原创 关于如何让大中小学生愉快的度过暑假（傻瓜式私有云部署网校）哈哈哈~~
【摘要】本文介绍如何搭建家庭私有云网课系统，帮助学生在暑假期间远离网游沉迷。通过Ubuntu/Centos系统安装宝塔面板，选择PHP 7.4版本，使用"新起点网校"一键部署方案。配置本地IP作为域名，保存数据库信息后完成安装。管理员可通过IP地址/admin访问后台配置课程，学生直接输入IP即可注册学习。该系统操作简单，适合家庭内部使用，为青少年提供健康的网络学习环境。（149字）
2025-06-30 11:16:39
578
原创 Conda的使用
Conda是一款Python包和环境管理工具，支持安装、更新软件包及创建隔离环境。主要发行版包括Anaconda（含180+科学包）和Miniconda（仅基础组件）。配置需添加相关路径到环境变量，建议使用国内镜像源（如清华、豆瓣）加速下载。常用命令涵盖环境管理（创建/激活/删除）、包操作（安装/更新/清理）及版本控制等，例如：conda create -n env_name创建环境，conda install package_name安装包。通过环境yml文件可快速复制或迁移项目环境。
2025-06-30 10:39:39
450
原创 大模型测试（五）、Evalscope自定义数据集进行性能测试
方法以返回一个message，在参数中指定。为自定义数据集名称，即可使用自定义的数据集。
2025-06-17 16:36:07
1236
The Humanoid 100-Mapping the Humanoid Robot Value Chain-x-timestamp-1742787575701.pdf
2025-09-09
B2B营销基于AI与数据闭环的集客营销策略：2025年多渠道内容分发与客户旅程优化系统设计
2025-09-09
人工智能大模型技术与应用产业人才岗位能力标准：架构算法数据评测应用五方向全岗位能力要素与评价体系设计
2025-09-09
互联网测试流程总结 .doc
2012-09-21
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