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RSS订阅原创 【Grok 3】【提示链设计】AI实践案例一：利用AI创作的思路
【Grok 3】以下是简易的提示链的设计场景，后续会更新详细的提示链的设计思路与设计模型，对使用提示链设计场景进行创作有兴趣一键三连，关注我哟
2025-03-14 12:30:22
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原创 【大语言模型】【个人知识库正式内容】提示工程：如何设计模型的提示语
提示语是用户输入给AI系统的指令或信息, 简单来说就是我们与AI“对话”时所使用的语言,它可以是一个简单的问题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。设计提示语的目的就是为了架起人类与AI之间沟通的桥梁让AI更好的理解自己的需求；为AI提供必要的背景信息，让AI明确知道需要完成的任务，并引导AI使用特定的能力或技能以指定形式或格式输出结果。
2025-03-14 10:06:33
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原创 【AIGC（AI生成内容）学习笔记】我的AI探索之旅：从基础实践到深度应用
深入理解AI技术是应用它的基础。同时，我也注重个人数据的有效利用，构建了Anime图片集、Pixiv插画集、Anime视频和音乐集，并整理网络书签和PDF文档，构建个人知识库，利用AI进行知识检索和整合。🔖 为了深入理解和应用AI技术，我将目标拆解为数据、算法、模型和应用四个方面，包括数据分析与可视化、机器学习算法、模型训练与推理、图像理解、BGM和语音合成等。探索和实践各种AI工作流工具和框架，如Diffy、阿里百炼、腾讯AI开发者平台和Ollama，研究如何将这些工具融入个人工作流，提升效率和创造力。
2025-03-12 10:27:41
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原创 【UI自动化框架设计思路】runner：如何运行框架
将**配置管理（Config 类）、UI 操作（UiAutomation 类）和测试执行（Runner 类）**分离到不同的模块，提高代码的可维护性和可扩展性。Runner类作为整合者，协调配置和操作模块，完成自动化测试的完整流程。使用Config类加载配置文件，提供系统、语言等环境配置，以及测试用例步骤的读取功能。通过配置文件驱动测试，确保测试用例的灵活性和可配置性，避免硬编码。类负责具体的 UI 识别与操作，基于系统和语言配置，能够适配不同的测试环境。
2025-03-10 12:04:54
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原创 【UI自动化测试思路】测试用例配置
本指导文档旨在帮助测试人员理解和使用自动化测试用例执行框架。该框架通过一个简单而灵活的 CSV 配置文件定义测试步骤，结合 UI 识别和操作技术，实现自动化测试的高效执行。测试人员无需编写复杂的代码，只需通过 CSV 文件配置测试步骤，即可完成对 UI 界面的自动化操作。
2025-03-10 12:02:40
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原创 【UI自动化技术思路分析】【总纲】UI自动化代码完整设计思路
📁业务功能代码📁测试用例📁配置文件📁 login: 登录相关的ICON图标路径📁运行器📁基础方法。
2025-03-07 17:07:56
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原创 【UI自动化框架第五张】AndroidUiAutomation 类功能简介
类封装了设备交互的基本操作（如连接、截图、点击、滑动），基于 uiautomator2 实现。类负责根据系统和语言初始化环境，并提供操作步骤的执行接口。支持通过文本识别和图片识别定位 UI 元素，并执行点击等操作。simulation_operation_step 方法设计为可扩展，支持更多操作类型（如输入、滑动）。AndroidUiAutomation 类中包含了连接错误处理和资源清理功能，确保操作的稳定性和资源释放。
2025-03-07 17:04:35
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原创 【UI自动化技术思路第四章】【建议结合之前的文章一起观看会更好】结合OCR+CV模版匹配算法，实现点击操作。（视觉处理章节完成，下一次分享如何控制设备）
1. **模块化设计:**- 将 UI 控制`（drive）`、图像匹配`（im_match）`和文本识别`（ocr_match）`分离，通过类方法整合这些功能。- `rectangle_center` 作为通用工具方法，复用于图像和文本点击操作。1. **双重匹配策略:**- 提供 `click_image` 和 `click_text` 两种方法，分别基于图像模板匹配和 OCR 文本识别，适应不同的 UI 自动化需求。- 通过阈值参数`（threshold）`允许用户调整匹配精度，增强灵活性。
2025-03-07 11:25:11
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原创 【UI自动化实现思路第二章】OCR 图片文字识别方法
OCRMatch类是核心组件，用于初始化OCR引擎并执行文本匹配。设置OCR语言，默认俄语（‘ru’），支持中文（‘ch’）、英语（‘en’）等。字符串比较：使用计算两个字符串的相似度，范围为0到1。通过OCR识别图像中的文本，过滤置信度低于0.75的结果，基于相似度阈值（默认0.8）返回匹配文本的坐标。思路构建一个OCR框架，结合PaddleOCR的高准确性和字符串相似度匹配，实现在图像中查找并可视化特定文本。
2025-03-06 10:09:32
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原创 【图像识别UI自动测试技术第二章】模版匹配算法学习分享
SIFTFeatureMatcher虽然定义了，但未集成到im_match函数中，SIFT特征匹配方法当前实现尚不成熟，需进一步优化。通过TemplateMatcher、MultiScale和覆盖不同场景需求。im_match函数结合单尺度和多尺度匹配，确保鲁棒性，draw_rectangle提供可视化反馈。
2025-03-05 10:51:06
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原创 【图像识别做UI自动化第一章】UI自动化代码设计思路
*任务目标：**读取csv文件中的操作步骤，通过图像识别的方法，依据用例里的步骤依次操作APP界面。例如：写一个登录界面的UI自动化脚本。case下的用例模版新建测试用例。运行main.py函数。
2025-03-04 18:38:47
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原创 【CoT思维链】什么是思维链？
拆解问题是Cot思维链的第一步，也是其核心环节；按顺序分解：将问题分为按逻辑顺序执行的步骤，每一步解决一个子问题。面对一个复杂问题，Cot思维链会将其分解为若干个更小、更易处理的子问题；要识别核心要素，明确问题的主要组成部分，例如变量、条件或目标。这种分解通常基于问题的内在结构、所需知识或逻辑依赖关系。要逐步细化，从整体到细节，确保每个子问题都可以独立分析。示例： 假设问题为：“一个商店的苹果每公斤5美元，我买了2公斤苹果和1公斤香蕉，每公斤香蕉3美元，总共花了多少钱？- **拆解为子问题：**
2025-03-03 17:47:20
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原创 【大语言模型笔记进阶一步】提示语设计学习笔记，跳出框架思维，自己构建提示词
💭 **思考步骤**1. 提问前先明确目标与要求。2. 设定上下文背景3. 明确核心内容，并确保内容连贯性（逻辑性）。4. 只需要提供必要的信息的，不用拘泥于框架；5. 结构化提示词有助于AI理解，记住并遵循指令；复杂的内容可以用结构化梳理，但简单的指令直接提问即可。6. 提问约束明确是否需要拓展与联想。**太过微管理的方式指挥AI，只会扼杀AI的创造力**1. 不要过度干涉AI思考方式：不要指定思考步骤，除非你只希望严格执行2. 最后改善语言表达，评估整体质量。
2025-02-28 12:13:17
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原创 【目标：完成个人AI助手】如何搭建个人AI知识库
AI就像你的“知识导航员”，能帮你把复杂的知识整理好，并在关键时刻点亮方向。通过整理知识、选择工具、设计提示词和不断优化，你可以让AI成为你的得力助手。就像提莫在森林里探险需要地图一样，你在知识的海洋里也能靠AI找到路。
2025-02-26 10:37:34
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原创 【大语言模型】【整合版】DeepSeek 模型提示词学习笔记（散装的可以看我之前的学习笔记，这里只是归纳与总结了一下思路，内容和之前发的差不多）
大语言提示词学习笔记汇总，接下来更新内容是如何制作个人知识库，或者文生图模型提示词教程。
2025-02-25 11:59:07
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原创 【提示词实践思路第一弹】【碎片化案例】使用提示词控制DeepSeek生成UI脚本代码
简单介绍一下我是如何使用DeepSeek生成脚本代码，分享一下我的操作过程与对此结果的评价
2025-02-22 22:04:43
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原创 【AI自动化】利用OCR图片文本识别做自动化 -- APP篇
结合OCR图片文本识别与Uiautomator2图片点击的方法进行appUI自动化"""@function: 结合OCR文字识别AI模型 与Uiautomator2的图片点击方法实现绕过定位元素, 通过文字、图片做APP UI自动化。@ |- OCR模型: CnOcr;|- Uiautomator2 图片点击环境安装如下|- Uiautomator2 图片核心功能|- 获取图片的坐标位置与匹配的相似度: img_dict = device.image.match(image)
2024-01-19 14:59:58
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原创 【Oh-My-Posh】 控制台美化工具
Oh-My-Posh 通用于美化和自定义终端提示符。它允许用户创建自定义的终端提示符，包括颜色、图标、文本样式等，以提高终端的可视化吸引力和功能性。界面如下。
2024-01-16 22:12:45
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原创 pandas 与 NumPy 常用的组合教程
pandas 和 NumPy 是 Python 中最常用的两个数据分析库。pandas 专注于二维表格数据，而 NumPy 专注于多维数组数据。两者可以很好地结合使用，发挥各自的优势。
2024-01-16 22:05:00
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原创 Pandas教程二 ：在项目中与字典的组合用法
这里通过将字典的键值对映射到DataFrame的列，创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的DataFrame。方法可以将整个DataFrame转换为一个字典，其中列名是键，列数据是值。通过DataFrame的列名或行索引，可以轻松访问和修改数据。函数可以将两个DataFrame水平或垂直合并。构造函数可以将字典数据转换为DataFrame。使用条件语句可以过滤和选择满足特定条件的数据。
2024-01-12 16:51:37
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原创 小白也能看懂的 Pandas 使用教程
Pandas 是一个强大的数据分析工具，它使得在 Python 中处理和分析数据变得更加简单。Series和DataFrame。Series适用于一维数据，而DataFrame适用于二维表格型数据。这个教程将为您介绍 Pandas 的基本概念和常用操作。以上只是 Pandas 的冰山一角。通过学习这些基础知识，您将能够更好地利用 Pandas 处理和分析数据。随着实际应用的深入，您将发现 Pandas 是一个非常强大且灵活的工具，可帮助您处理各种数据分析任务。希望这个简短的教程能够帮助您入门 Pandas。
2024-01-12 09:49:11
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原创 YOLOv5模型简易训练步骤
使用准备好的数据和配置文件，我们就可以开始训练我们的模型了。在训练的过程中，我们可以通过观察训练日志来了解模型的训练进度。：在YOLOv5中，所有的训练参数都保存在一个配置文件中，我们需要根据我们的需求设定这个配置文件。：训练完成后，我们需要评估模型的表现。在YOLOv5中，我们可以使用验证集来评估模型的表现。：首先，我们需要准备好我们的训练数据，这包括图像文件以及相应的标注信息。数据集文件格式：测试集数据可以去掉，数据集占比：8 : 1 : 1。以上就是YOLOv5模型的训练方法，希望对你有所帮助。
2024-01-09 14:10:04
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原创 YOLOv5 开源算法 -- 模型推理 detect.py，解析与修改
去掉一些当前不常用的方法，将 detect.py 修改成方便python调用的模块，并精简为只支持图片/视频文件推理与。将当前项目添加到系统路径上，以使得项目中的模块可以调用。将当前项目的相对路径保存在ROOT中，便于寻找项目中的文件。这个文件定义了一些通用的函数和类，比如图像的处理、非极大值抑制等等。这个文件定义了两个类，LoadImages和LoadStreams，它们可以加载图像或视频帧，并对它们进行一些预处理，以便进行物体检测或识别。
2023-09-28 18:22:10
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原创 OpenCV-- 模板匹配算法使用与解析
OpenCV 中的模板匹配是一种在图像中寻找特定模板或图案的技术，它允许你在目标图像中找到与给定模板图像最相似的部分。这在图像处理和计算机视觉中很有用。中，其中最大值（或最小值，取决于匹配方法）表示最佳匹配。我们在图像上绘制了矩形来标记匹配的位置，并最终显示了匹配结果。，你可以根据具体需求选择合适的方法。不同的方法可能在匹配效果上有所不同。在这个示例中，我们首先读取了目标图像和模板图像。注意，OpenCV 中有不同的匹配方法，例如。函数来执行模板匹配。
2023-09-28 11:39:24
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原创 Django教程一：创建项目与应用
以上就是Django中最简单的视图；当用户访问该视图时，它将返回一个包含“Hello, world. You’re at the polls index.”的HTTP响应。使用指令创建基础的Django项目。# mysite: 项目名称。
2023-09-21 14:36:21
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原创 【Conda 基础】Conda命令的使用教程
这些是conda的基本用法，但还有许多高级功能和选项可以探索。详细的conda文档可在官方网站（https://docs.conda.io/）上找到，可以进一步了解conda的更多功能和用法。
2023-05-20 19:03:07
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原创 python基础知识点 --字典基础操作
Python字典是一种无序的键值对集合，它是Python中使用最频繁的数据类型之一。字典中的每个元素都是由一个键和一个值组成，键和值之间用冒号“:”分隔，每个键值对之间用逗号“,”隔开，整个字典用花括号“{}”括起来。在字典中，键必须是唯一的，而值可以是任意类型的数据，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。字典是可变的，可以通过增加、删除、修改操作来改变字典中的元素。如果访问一个不存在的键，则会抛出KeyError异常。如果修改一个不存在的键，则会将新的键值对添加到字典中。
2023-05-14 14:07:58
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原创 ChatGPT -- 如何使用gpt编写一个聊天机器人
在这里，我们定义了一个名为 ask_gpt 的函数，该函数将接受一个字符串作为参数，该字符串将作为我们向 GPT 发送的提示（prompt）。在函数中，我们使用了 openai.Completion.create 函数，该函数将向 OpenAI API 发送一个请求，该请求将以所提供的提示为基础生成一个回答。你需要将 YOUR_API_KEY 替换为你在 OpenAI 上注册并获得的 API 密钥。在这里，我们使用了 davinci 引擎，该引擎是 OpenAI 的最强大的预训练模型之一。
2023-05-14 14:01:23
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源代码基于图像识别的UI自动化测试代码（与框架设计思路一起学习会更好哦，思路是免费分享的，具体看我的博客）
2025-03-05
大语言模型-DeepSeek模型-教你如何设计自己的提示词
2025-02-26
空空如也
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