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原创 队列和栈的区别

这种数据结构的核心特性。

原创 部署多个python解释器

原创 浏览器如何冻结窗口

【代码】浏览器如何冻结窗口。

原创 【AI面试准备】深度学习大模型面试准备指南

面试要求：了解深度学习、大模型模型原理，有算法项目测试经验优先。

原创 【AI面试准备】掌握语言模型、语音、多模态等模型能力评估指标和能力边界

面试要求：掌握语言模型、语音、多模态等模型能力评估指标和能力边界。

原创 【AI面试准备】模型自动化评估经验

面试要求：模型自动化评估经验。以下是针对。

原创 【AI面试准备】负责所有Al产品的模型能力评估及测试，保障AI产品的质量

面试要求：负责所有Al产品的模型能力评估及测试，保障AI产品的质量。以下是针对。

原创 【AI面试准备】从0-1搭建人工智能模型自动化评估理论与测试，掌握测试数据集建立与优化，熟练数据处理和模型评测工作

面试要求：从0-1搭建人工智能模型自动化评估理论与测试，掌握测试数据集建立与优化，熟练数据处理和模型评测工作。以下是针对从0-1搭建AI模型自动化评估体系的系统化知识总结，涵盖核心方法论、技术栈、高频考点及面试回答模板，助你快速掌握关键点并通过面试：需求分析工具链设计数据集构建评估流程实施迭代优化二、测试数据集建立与优化1. 数据构建方法论阶段核心任务工具/方法需求拆解明确测试目标（精度/鲁棒性/安全性）与产品经理对齐需求文档（PRD）数据采集覆盖正常/边界/对抗场

原创 【AI面试准备】掌握常规的性能、自动化等测试技术，并在工作中熟练应用

面试要求：掌握常规的性能、自动化等测试技术，并在工作中熟练应用以下是针对。

原创 【AI面试准备】逻辑思维、严谨性、总结能力、沟通协作、适应力与目标导向

以下是针对逻辑思维、严谨性、总结能力、沟通协作、适应力与目标导向的面试应对策略，结合高频考点与回答模板，助你系统化展示软实力并通过面试：避免空泛陈述：❌ “我沟通能力很好”✅ “在跨部门项目中，我通过每日站会和可视化看板，将信息同步效率提升70%”谨慎谈论前公司：❌ “前团队管理混乱导致失败”✅ “那段经历让我更重视规范流程，现在我会在项目启动时明确RACI矩阵”最后叮嘱：

原创 【AI面试准备】对新技术充满热情，具有较强的学习能力和独立解決问题的能力

面试岗位提出这个要求：对新技术充满热情，具有较强的学习能力和独立解決问题的能力。以下是针对新技术热情、学习能力与独立解决问题的面试应对策略，结合高频考点与回答技巧，助你系统化展示核心优势：证书与课程：Coursera《Generative AI with LLMs》（展示证书）极客时间《AI工程化落地实战》（附学习笔记）四、学习能力与问题解决的实战案例库1. 通用案例模板问题场景解决路径量化结果模型GPU显存不足1) 梯度累积2) 激活检查点3) 量化训练显

原创 【AI面试准备】SikuliX图像识别UI测试指南

面试题：UI测试：通过图像识别技术（如SikuliX）验证界面元素。UI测试是确保软件界面符合预期设计、功能正常的关键环节。基于图像识别技术的UI测试工具（如SikuliX）通过模拟用户视觉操作，提供了一种不依赖代码层级的测试方法。以下从技术原理、快速学习路径、实际应用场景及最佳实践四方面展开说明。

原创 【AI面试准备】NLP解析API文档生成测试脚本

面试题：API测试：利用NLP解析接口文档生成测试脚本。如何快速掌握这个工具，以及在实际工作中如何运用。

原创 【AI面试准备】性能测试与AI模型结合应用指南

面试题：性能测试：AI模型预测系统瓶颈（如LoadRunner+AI模块）。性能测试与AI模型预测系统瓶颈的结合是当前软件工程和运维领域的重要趋势，能够显著提升系统优化效率和问题预测能力。

原创 【leetcode】两数之和代码解析

如果遍历完整个数组仍未找到解，返回空列表。但题目保证存在唯一解，因此这一行实际不会执行，仅为代码完整性而保留。键（key）是数值，值（value）是索引。随着循环进行，逐步将当前数值和索引存入。这一步记录已经处理过的数值，供后续循环快速查找。是一个字典，用于存储数组中已遍历过的。作为键存入字典，值为它的索引。中的每个元素生成一个元组。返回的是之前存储的与当前。，遍历第一个元素时，

原创 【AI面试准备】Testim.io自动化测试工具使用指南

Testim.io通过AI驱动的自愈能力显著降低了自动化测试的维护成本，尤其适合敏捷团队和复杂项目。掌握其核心功能后，可快速将测试工作从“人工维护脚本”转变为“AI辅助自动化”，提升交付效率与质量。实际应用中，建议结合录制功能与编码扩展，平衡易用性与灵活性。

原创 【AI面试准备】Functionize测试自动化平台使用指南

Functionize通过NLP和AI技术，将传统测试的“脚本编写”转化为“需求描述”，大幅提升测试效率。掌握其核心在于清晰的需求表达、熟悉工具的高级功能，并与团队协作优化流程。随着AI测试工具的普及，Functionize代表了一种“测试即需求”的未来趋势。Functionize 是一种基于自然语言处理（NLP）的智能测试自动化平台，旨在通过理解用户需求自动生成和执行测试用例。其核心目标是通过AI技术简化测试流程，降低人工编写和维护测试脚本的成本。Functionize：基于NLP的测试用例生成。

原创 【AI面试准备】TensorFlow与PyTorch构建缺陷预测模型

面试题：TensorFlow/PyTorch：构建缺陷预测模型。TensorFlow和PyTorch是当前最主流的深度学习框架，构建缺陷预测模型（如软件缺陷检测、工业质检等）是其典型应用场景。

原创 【AI面试准备】数据驱动测试思维与实践指南

面试题：数据驱动思维构建测试数据集：收集代码覆盖率、缺陷历史等数据。模型训练优化：使用Jupyter Notebook分析特征重要性。数据驱动思维是一种以数据为核心、基于数据分析结果进行决策的方法论。它强调通过量化分析、模式识别和预测建模来优化业务流程，尤其适用于软件测试、质量保障等领域。

原创 【AI面试准备】电商购物车AI测试设计与实施

利用用户行为日志训练点击路径预测模型，动态生成边界测试用例，提升购物车的稳定性与用户体验。为电商购物车设计AI测试：通过用户行为日志训练点击路径预测模型，动态生成边界条件测试用例。为了顺利通过面试，回答应结构清晰、技术深入，并突出实际应用与创新。

原创 【AI面试准备】XMind拆解业务场景识别AI赋能点

面试题：使用MindMap工具（XMind）拆解业务场景，识别高价值AI赋能点（如订单履约流程的异常路径预测）。使用XMind等思维导图工具拆解业务场景并识别AI高价值赋能点，是提升业务效率、实现智能化的有效方法。

原创 【AI面试准备】AI测试中台部署与持续训练指南

介绍部署AI测试中台：整合Jira缺陷数据、Postman接口用例、Selenium执行日志。配置持续训练管道：通过Airflow定期更新缺陷预测模型。

原创 【AI面试准备】银行UI测试效率提升案例解析

介绍行业案例：某银行使用Applitools视觉AI，将UI兼容性测试时间从2周缩短至4小时。如何快速掌握，在实际工作中如何运用。某银行通过引入Applitools视觉AI技术，将UI兼容性测试时间从传统手工测试的2周缩短至4小时，这一案例充分体现了AI技术在软件测试领域的突破性价值。

原创 【AI面试准备】低代码平台构建反洗钱测试流指南

使用低代码平台构建反洗钱规则引擎的核心价值在于。

原创 【AI面试准备】IoT与Node-RED异常数据注入测试指南

Node-RED通过低代码方式大幅降低IoT测试门槛，结合异常数据注入可高效验证系统健壮性。实际工作中需关注场景针对性（如工业协议兼容性）、测试覆盖度（边界值、随机模糊测试）与结果分析自动化。持续关注社区资源（如Flows库）和安全漏洞通告，保持测试策略的前瞻性。

原创 【AI面试准备】AI驱动的低代码测试全面指南

介绍AI驱动的低代码测试：平台自动推荐测试流程设计（如mabl的智能工作流生成）。如何快速掌握，以及在实际工作中如何运用。AI驱动的低代码测试正在重塑软件测试领域，通过智能化和自动化显著提升测试效率。

原创 【AI面试准备】元宇宙测试：AI+低代码构建虚拟场景压力测试

元宇宙测试是AI+低代码技术的终极试验场。掌握这一领域需跨界融合3D建模、分布式系统与智能测试方法论。实际应用中，优先选择支持数字孪生的低代码平台（如PTC、Unity），聚焦业务关键场景（如故障恢复、高并发），并通过AI持续优化测试覆盖率。随着虚实融合加速，提前布局元宇宙测试能力的企业将在数字化转型中占据先机。

原创 【AI面试准备】传统测试工程师Prompt Engineering转型指南

介绍技能转型：传统测试工程师需掌握Prompt Engineering优化AI输出。如何快速掌握，以及在实际工作中如何运用。传统测试工程师向AI时代的技能转型，掌握Prompt Engineering（提示工程）已成为提升工作效率、适应智能化测试的关键。

原创 【AI面试准备】数据治理与GDPR脱敏机制构建

构建GDPR合规的测试数据脱敏机制需结合。

原创 【AI面试准备】AI+低代码项目面试回答技巧

面试题：季度内完成1个AI+低代码试点项目（如登录模块的智能异常检测）。在面试中回答此类问题时，需展现结构化思维、技术落地能力、风险意识和团队协作意识。

原创 【AI面试准备】AI误判案例知识库优化方案

我理解该问题的核心是通过构建误判知识库实现模型在垂直领域的精准优化。通过以上逻辑，既能展现技术深度，又体现业务导向思维，大幅提升面试通过率。面试题：建立内部知识库：收集AI误判案例训练领域专属模型。

原创 【AI面试准备】Git与CI/CD及单元测试实战指南

介绍Git、CI/CD 流程、单元测试框架（如 NUnit、JUnit）。如何快速掌握，以及在实际工作中如何运用。

原创 【AI面试准备】Azure DevOps沙箱实验全流程详解

通过 Azure DevOps 沙箱实验，开发者可在 2-4 小时内完成从代码提交到测试筛选的完整流程。实际工作中，需结合团队需求定制流水线（如集成安全扫描、多环境部署），并持续优化构建速度和测试稳定性。建议定期复盘流水线指标（如 MTTR 平均修复时间），推动 DevOps 成熟度提升。

原创 删除电脑中的AlibabaProtect

背景：笔记本电脑最近总是很烫，CPU时不时就飙到五六十。最后排查到是进程里的AlibabaProtect在捣鬼。关不掉的，就像病毒软件一样。在网上找了很多资料，最终终于清除了。现汇总如下，希望可以帮到网友。

原创 【AI面试准备】对新技术充满热情，具有较强的学习能力和独立解决问题的能力

面试岗位提出这个要求：对新技术充满热情，具有较强的学习能力和独立解決问题的能力。

原创 【playwright】学习-第一个代码

【代码】【playwright】学习-第一个代码。

原创 安装了新版本的python解释器，但在命令行窗口使用`--version`无法查看版本信息

只需重新打开电脑命令行窗口，就可以看到新安装的python解释器版本。安装了新版本的python解释器，但在命令行窗口使用。

原创 【AI面试准备】中文分词与实体抽取技术详解

分词，词性标准。

原创 JSON与字典的区别及示例

特性JSONPython 字典本质字符串（数据格式）内存对象（数据结构）引号键必须用双引号单引号/双引号/无引号布尔值truefalseTrueFalse空值nullNone数据交换支持跨语言仅限 Python 内部使用通过语法规则和转换工具（如json模块）可明确区分二者。

原创 【数据库】四种连表查询：内连接，外连接，左连接，右连接

在数据库操作中，连表查询是处理多表关联的核心技术。