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原创 【计算机基础】windows内网连接虚拟机

1.在搜索区搜索,远程得到找到“远程桌面连接”软件后打开,并输入ip、账号密码即可。

2023-08-08 09:22:07 284

原创 <httprunner>YML文件格式校验

httprunner yml

2021-12-10 10:03:28 1563 1

原创 如何理解,开发,产品,UX,测试的关系?

如何理解,开发,产品。UX,测试的关系?一个人想吃水果,脑子里有一套程序包含“开发,产品。UX,测试“脑子里的产品听到用户需求,根据时令和用户习惯已有数据用户位置和可行性,判断出用户需要骑车去超市买苹果,出了需求“用户需要以最短且安全的路线骑车去超市买苹果”并画了个草图来描述需要出个线路图来反馈给用户ux出了一张地图样式,并设计了线路标记配色,苹果图样前端做了个程序来展示如何从家到超市并套用ux的图标记的线路后端写了个接口,来判定骑自行车可走的路线,并输出了时间最短且最安全的路线返回给前端,前

2021-12-02 13:55:04 416

原创 如何卸载2345soft文件夹

1.官网下载2345网址导航并安装官网:http://desk.2345.com/(安装在默认路径,就能找到垃圾文件位置)2.删除掉安装包(避免死灰复燃)3.在桌面点击图标后右键打开所在文件夹(对,垃圾文件也在这,不安删不掉)4.卸载软件中找到含有2345的项(我这次包含了,导航、输入法、安全管家)5.2345相关软件均卸载(之前删不掉文件夹是因为有关联且前台没显示,这次卸载掉已显示的内容会连带删除)6.打开文件夹查看是否还有残余手动删除7.恭喜清静状态已达成~...

2021-11-19 09:42:17 8871

翻译 cmd运行Jmeter的命令符功能

cmd运行Jmeter的命令符功能

2021-08-24 14:30:26 582

原创 【Jmeter】url中变量传递,变量获取失败

操作:1)由创建接口返回创建成功的参数ID,2)通过正则获取ID并保存为变量,3)在修改接口地址中使用参数ID即变量BUG:URL中获取变量失败,导致URL拼接失败期望:URL中的变量可以获取到正确参数,且正确执行修改接口ps:正则公式正确BUG原因:如图,失败检查应勾选“body”复盘:逐步检查问题检查一:正则校验在创建的返回中选择1.逻辑:修改创建的内容,需要获取创建成功返回的数据id2.在切换成测模式,可输入正则3.在返回的结果中,校验正则获取到的结果是否正确...

2021-08-23 11:21:32 1247

原创 手机号-号段2021

中国联通 130 131 132 145 145 146 155 156 166 167 170 171 175 176 185 186 196 197 中国移动 134 135 136 137 138 139 157 158 159 178 182 183 184 187 188 中国电信 133 134 141 153 170 173 174 177 180 181 189 191 199 中国广电 192 虚拟运营商 170 171

2021-08-03 10:14:30 2502

原创 【python】运行pip失败,不是内部或外部命令的解决办法

python中pip失败配置环境变量

2021-07-13 10:49:10 1256

翻译 Microsoft Edge 浏览器如何打开Axure RP文件

1.安装Microsoft Edge 浏览器2.右上角如图点击进入扩展页面,搜索“Axure RP”-获取-安装3.再次打开“扩展”查看已扩展的程序,启用,并点击“详细信息”4.勾选“允许访问文件url”5.选中本地文件夹中的index.html文件-选择打开方式,选择当前浏览器即可打开。...

2021-04-15 11:40:07 53517 9

LLM 时代的金融知识图谱实践

AIGC时代:未来已来,多模态认知智能带来全新机遇!探索立即下载报告,解锁更多精彩内容,带你全面了解AIGC时代的机遇与挑战! 一、ChatGPT的冲击和启示 技术冲击:对AI社区的震动,颠覆了以往的Chatbot体验,使通用人工智能有了可能性。 商业启示:了解Jasper.ai的业务模式成功,认识到大语言模型(LLM)的商业潜力。 二、LLM: 自然语言处理新范式 Transformer模型成为基础模块。 主流模式为预训练+微调,GPT代表的自动回归语言模型成为新范式。 指令调优使LLM具有新的任务泛化能力。 ChatGPT融合了指令调优和人类反馈强化学习。 三、LLM在金融垂直领域的落地 LLM在垂直领域...

2024-04-29

图数据库查询与算法正确性验证讲解ppt

根据文档内容,大纲可以梳理如下: 一、图计算的定义和解决典型问题 - 图计算的定义 - 图计算解决的典型问题 二、关系型数据转换成图数据的方法 - 不同的图数据建模方式 三、图计算与图数据库的区别 - 静态数据与动态数据 - OLAP与OLTP - 单边图与多边图 - 属性过滤 - 数据持久化 - 应用场景 - 数据一致性 - 图算法丰富度 - 查询接口或语言 四、图计算结果错误原因和验证方法 - 结果正确性验证-K邻查询 - 多模式K邻查询 - 多跳K邻查询 - 最短路径结果验证 - 图算法结果验证 - 错误原因分析 五、图计算优化与加速 - GQL语言对比 - 存储介质与计算复杂度 - 高密度并发图计算与多级存储加速 六、结束语

2024-04-29

Shopee多语言商品知识图谱技术构建方法和应用

本文介绍了Shopee构建多语言商品知识图谱的方法和应用。首先,文章概述了Shopee的业务背景,并介绍了演讲者。然后,详细阐述了知识建模、知识获取、知识融合、知识应用等四个方面的内容: 1. **知识建模**:构建了商品知识图谱的本体,包括商品类别层次结构、属性和属性值等。 2. **知识获取**:通过文本分类和命名实体识别等技术,实现了商品类目和属性的自动提取。同时,利用数据增强、迁移学习等方法提高模型泛化能力。 3. **知识融合**:包括本体融合、实体融合和信息融合,实现了不同来源的知识图谱的整合,以及同款商品关系的匹配。 4. **知识应用**:在买家服务、卖家服务、运营服务等场景中实现了知识图谱的应用,如推荐相似商品、优化商品上传、选品等。 5. **展望**:提出商品知识图谱的拓展方向,包括产品关系、卖家信息等。在AIGC时代,展望知识图谱的语义理解、模式发现等发展方向。 综上所述,本文系统介绍了Shopee如何构建和应用多语言商品知识图谱,以支持电商业务的发展。

2024-04-29

空空如也

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