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原创 【Cursor+Playwright-MCP 实现 AI 自主功能测试】含实例代码脚本+保姆级教程
本文档详细介绍了如何使用 Cursor（AI 编程助手）和 Playwright-MCP 库实现基于 GPT 模型的自动化功能测试。文档从环境搭建开始，逐步指导读者如何通过 Playwright 进行浏览器自动化，并利用 Playwright-MCP 集成 GPT 模型生成测试计划、执行测试步骤及生成测试报告。核心步骤包括安装依赖、配置 OpenAI API 密钥、编写代码实现 AI 驱动的测试流程，以及生成详细的测试报告。通过本文档，读者可以快速掌握从 0 到 1 实现 AI 自主功能测试的全流程。
2025-05-15 16:20:44
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原创 【！！！！终极 Java 中间件实战课：从 0 到 1 构建亿级流量电商系统全链路解决方案！！！！保姆级教程---超细】
《终极 Java 中间件实战课：电商系统架构实战教程》详细介绍了如何构建一个完整的电商系统。教程首先从系统架构设计入手，划分了用户服务、商品服务、订单服务等核心模块，并推荐了技术选型，包括 Spring Boot、Spring Cloud、Nacos、Redis、MySQL 等主流技术栈。接着，教程指导如何通过 Docker Compose 部署 Nacos、Redis、MySQL、RocketMQ 等基础设施，并提供了详细的配置文件。最后，教程展示了如何创建 Maven 父工程和用户服务模块，为后续开发奠
2025-05-14 18:12:00
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原创 【Python爬虫 ！！！！！！政府招投标数据爬虫项目--医疗实例项目文档（提供源码！！！）！！！学会Python爬虫轻松赚外快】
1. 项目概述1.1 项目目标爬取医疗领域的政府招投标项目数据，实现反爬机制处理、数据存储、数据分析及可视化，为招投标市场分析提供数据支持。1.2 技术栈编程语言：Python 3.8+异步框架：Asyncio（网络请求并发处理）数据存储：MySQL + SQLAlchemy ORM反爬技术：Selenium（JS渲染）、代理IP池、User-Agent轮换、验证码识别数据分析：Scikit-learn（聚类分析）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/WordCloud（可视化
2025-05-13 18:05:03
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原创 ！！！鸿蒙 ArkTS 实战！手把手复刻微信全功能页面（含底部导航 / 聊天列表 / 通讯录）--实战教程&保姆级
本教程介绍了如何在鸿蒙系统上开发微信应用，分为环境准备、UI框架搭建和通讯录页面实现三个部分。首先，开发者需要安装DevEco Studio并配置JDK和SDK路径，创建新项目后，项目结构包括ArkTS代码、资源文件和应用配置文件。接着，教程详细展示了如何搭建微信主界面的UI框架，包括标签页的切换和底部标签栏的实现。最后，通讯录页面的实现部分展示了如何模拟通讯录数据、实现搜索功能以及添加联系人的跳转逻辑。通过本教程，开发者可以掌握鸿蒙系统下微信应用的基本开发流程。
2025-05-13 14:10:22
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原创 ※※ 前端必看！0 基础手把手教你鸿蒙开发（ArkTS+ArkUI 从入门到精通）附完整代码注释 + 实战案例
1. 首先熟悉ArkTS语言的基础语法，特别是装饰器和响应式编程的概念2. 掌握鸿蒙UI组件的使用方法，了解各种布局容器和控件3. 学习状态管理和事件处理，这是构建交互应用的基础4. 多做练习，尝试实现各种功能，从简单到复杂5. 参考官方文档和示例代码，华为开发者网站提供了丰富的学习资源
2025-05-13 11:07:09
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原创 【3天！！！从0-1完成自动化集成平台开发--Cursor AI赋能0代码基础测试工程师开发平台-亲测有效-保姆级】
完成自动化集成平台的原型开发，并通过Cursor AI持续优化测试效率。——含框架设计、实例代码与CI/CD集成 )通过本文的框架设计与代码示例，测试工程师可在。Playwright执行器。
2025-03-28 10:41:45
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原创 【跟紧 Python 爬虫与 DeepSeek 步伐，收获电商商品价格提升红利全攻略！】
问题传统方法DeepSeek优化方案验证码识别手动打码或简单OCRAI模型识别（99%+准确率）动态渲染手动分析XPath自动解析JavaScript生成的内容数据清洗正则表达式NLP模型智能提取数字和货币单位网站改版人工排查修复自动检测页面结构变化并适配异常价格检测阈值设置基于时间序列的AI异常检测。
2025-02-21 15:34:01
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原创 【深度探秘：使用 DeepSeek 实现内存溢出监控与告警的全流程攻略】
假设 DeepSeek 提供了一个 HTTP API 用于上传内存使用数据，我们可以在采集数据的脚本中添加数据上传功能。目前 DeepSeek 主要以 API 形式提供服务，暂未明确有专门针对运维监控的客户端工具。由于缺乏 DeepSeek 具体的操作界面信息，我们假设可以通过 API 来设置告警规则。如果要实现短信通知，需要接入短信服务提供商的 API。以上步骤详细介绍了如何使用 DeepSeek 进行内存溢出监控和告警，你可以根据实际情况进行调整和完善。在 Linux 系统中，我们使用。
2025-02-20 16:38:31
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原创 【揭秘！借助 DeepSeek，Python 技能轻松变现金牛，再不学就晚了！跟 DeepSeek 学，轻松开启变现吸金之路！】
在商业领域，许多企业需要从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定。Python 凭借其丰富的数据分析和可视化库，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn，成为了数据处理和展示的强大工具。DeepSeek 可以辅助我们理解复杂的数据处理逻辑和优化可视化效果。
2025-02-19 18:39:58
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原创 【面对电商 APP 反爬机制，Python 爬虫究竟该如何 “突围”？】
可以使用浏览器开发者工具（如 Chrome 的开发者工具）分析请求和响应数据，找出加密规律，然后在爬虫代码中实现相应的解密逻辑。一旦您开始使用本爬虫，即表示您已充分理解并同意遵守本声明的所有条款。请求头包含了客户端的相关信息，合理设置请求头可以让爬虫请求看起来更像正常用户的请求。文件，了解哪些页面可以爬取，哪些页面禁止爬取，遵守网站的规则，避免因违规行为被封禁。过于频繁的请求容易被识别为爬虫，因此需要合理控制请求间隔时间，可以使用。模仿真实用户的操作行为，增加请求的随机性。
2025-02-19 17:31:19
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原创 【Python 爬虫闯进股市 “战场”：抓数据、做分析、发通知，一步到位！涨幅动态监控，最优股票主动 “找上门”！实战代码】实战
import tushare as tsimport yagmailimport timefrom datetime import datetime, timedeltaimport pandas as pd# 设置 Tushare 的 token，需要在 Tushare 官网注册获取ts.set_token('your_tushare_token')# 初始化 Tushare 的 API 接口pro = ts.pro_api()# 配置第一个邮箱信息，用于涨幅达到 10% 时通知s
2025-02-19 16:30:36
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原创 【零代码基础的小白利用deepseek辅助编程从 0 到 1 开发小游戏 APP---实战教程】
从 0 到 1 开发小游戏 APP 详细教程1. 准备工作1.1 注册 DeepSeek 并获取 API 密钥1.2 安装开发环境2. 生成游戏框架2.1 使用 DeepSeek 生成贪吃蛇游戏框架2.2 运行游戏3. 完善游戏功能3.1 增加蛇的长度3.2 增加游戏结束逻辑4. 优化游戏体验4.1 增加计分系统4.2 增加音效5. 打包为 APP6. 持续学习和优化6.1 学习更多功能6.2 参考资源1. 准备工作1.1 注册 DeepSeek 并获取 API 密钥访
2025-02-15 11:00:00
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原创 【使用DeepSeek辅助Python接口性能自动化测试教程-实战教程】
访问DeepSeek官方网站，注册账号并获取API Key。此Key是调用DeepSeek API的必要凭证，务必妥善保管。安装时，注意勾选“Add Python to PATH”选项，以便系统能识别Python命令。确保你已安装Python 3.8或更高版本。会自动发现并执行所有以。
2025-02-15 09:15:00
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原创 【使用PyQt创建美观和功能丰富界面】
一、基本概念与环境搭建安装 PyQt使用以下命令安装 PyQt：pip install PyQt5（如果使用 Python 3）。理解信号与槽机制信号（Signal）：是对象发出的事件通知，例如按钮的点击、文本框内容的改变等。槽（Slot）：是接收到信号后执行的函数。通过将信号与槽连接，可以实现交互逻辑。例如，当按钮被点击（发出clicked信号）时，执行一个函数（槽）来处理点击事件。二、布局管理QVBoxLayout（垂直布局）和 QHBoxLayout（水平布局）QVBoxLayout
2025-01-17 13:53:52
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原创 【使用 Python 构建功能丰富的搜索引擎服务】
为了提升服务的安全性和功能性，我们进行了一系列的增强和优化，包括添加用户认证和更复杂的搜索功能。这是整个搜索引擎服务的核心应用文件，包含路由、搜索逻辑、索引创建和用户认证等功能。使用 SQLAlchemy 定义数据模型，存储用户信息和文档信息。使用 Flask-WTF 定义各种表单，包括搜索、注册和登录表单。
2025-01-16 11:15:00
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原创 【Python训练一个具有丰富情感的陪聊机器人：从基础到扩展】
在这篇文章中，我们将从一个简单的陪聊机器人开始，并逐步对其进行扩展，使其具有更丰富的情感，更强的语言理解能力，以及更加多样化的回复。我们将使用 Python 编程语言，并结合 TensorFlow、Keras 等深度学习框架，同时运用自然语言处理 (NLP) 技术。
2025-01-16 08:45:00
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原创 【使用 AI 监控 CI/CD 并自动执行高危及高优先级测试用例，同时实现持续学习】
将训练好的 AI 模型集成到 CI/CD 管道中，使其在每次代码提交或构建触发时发挥作用。根据代码变更信息和历史数据，模型将预测需要优先执行的测试用例，并且可以在 CI/CD 工具（如 Jenkins、GitLab CI、CircleCI 等）中添加自定义脚本或插件，调用 AI 模型进行预测并执行相应的测试用例。基于收集的数据，我们的目标是训练一个机器学习或深度学习模型，用于预测哪些测试用例是高危的或高优先级的。为了使 AI 模型不断适应新的情况，我们需要更新训练数据并重新训练模型。
2025-01-15 15:00:00
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原创 【视觉算法实践实例代码+OpenCV的使用+算法应用+TensorFlow使用+PyTorch分类】
这个教程涵盖了从传统计算机视觉算法到深度学习算法在图像分类任务中的应用，让你可以逐步学习和实践不同的计算机视觉技术，并且通过代码和解释帮助你理解每个步骤的操作和目的。你可以根据自己的需求修改代码中的参数和结构，应用到不同的计算机视觉任务中。这个实例教程可以作为你学习计算机视觉算法实践的起点，通过修改代码和调整参数，你可以进一步探索更多的计算机视觉应用和算法优化。边缘检测算法对灰度图像进行边缘检测。库进行图像的读取、显示和保存操作。进行一个简单的图像分类任务，以。进行图像的高斯滤波。手写数字数据集为例。
2025-01-15 09:15:00
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原创 【利用Python库进行计算机视觉算法的实践】
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。通过使用上述 Python 库，可进行各种计算机视觉算法的实践，包括传统的图像处理算法和基于深度学习的图像分析和理解任务。Pillow 是 Python Imaging Library（PIL）的一个友好的分支，提供了图像操作功能。Scikit-Image 是一个基于 SciPy 的图像处理库，提供了简单易用的图像处理算法。
2025-01-14 17:20:07
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原创 【学习计算机视觉算法的基础及基本编码-基于Python语言--实例教程】
原理：CNN 是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像和音频）而设计的深度学习模型。它包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核（滤波器）在图像上滑动，提取图像的局部特征。例如，一个简单的卷积核大小为，在一个通道的图像上滑动时，计算卷积核覆盖区域内像素的加权和作为输出特征图的一个像素值。池化层用于减少数据量，常见的有最大池化和平均池化，如最大池化是取池化窗口内的最大值作为输出。全连接层用于对提取的特征进行分类或回归等操作。应用场景：图像分类、目标检测、语义分割等众多领域。以图像分类为例，经典的模型如
2025-01-14 17:17:39
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原创 【Python驱动，AI赋能!用ReportPortal彻底革新你的测试工作流!】
通过使用 Python 和 ReportPortal，我们可以建立一个高效的接口测试工作流。利用 ReportPortal 的强大功能，我们可以更好地管理测试过程、跟踪测试结果并生成详细的报告。ReportPortal 是一个强大的测试管理和报告平台，可以帮助团队更好地管理测试过程、跟踪测试结果并生成详细的报告。假设我们有一个登录接口和一个用户查询接口，我们将使用 Python 的。库进行接口测试，并将测试结果报告到 ReportPortal。可以使用测试框架（如。
2024-12-11 15:40:31
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原创 【使用 Python 开发社交 App 详细教程】
这些视图函数用于显示用户的个人资料和编辑个人资料。这些视图函数处理用户的注册、登录和注销请求。模型，添加了头像、简介和兴趣标签等字段。这个用户模型继承自 Django 的。
2024-11-29 11:00:00
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原创 【大数据测试之：RabbitMQ消息测试-消息加密和认证+不同消息列队测试+处理消息路由及交换机配置】-保姆级教程
加密算法来加密消息，确保在传输过程中消息内容的安全性。RabbitMQ 支持通过不同类型的交换机进行消息路由。此代码用于从 RabbitMQ 队列接收消息并对其进行解密。RabbitMQ 支持创建多个队列并向它们发送不同的消息。此代码用于向 RabbitMQ 队列发送加密后的消息。交换机来根据路由键进行复杂的消息路由。
2024-11-27 09:45:00
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原创 【大数据测试之：RabbitMQ消息列队测试-发送、接收、持久化、确认、重试、死信队列并处理消息的并发消费、负载均衡、监控等】详细教程---保姆级
RabbitMQ 支持设置消息的优先级，这可以用来保证高优先级的消息先被处理。RabbitMQ 能够支持多个消费者并行消费队列中的消息。为了保证消息在 RabbitMQ 重启后不会丢失，我们需要确保队列和消息都被持久化。当消息消费失败或超时，可以将消息发送到死信队列。我们首先构建一个简单的消息队列发送和接收框架，确保消息能够成功传递。RabbitMQ 会自动将消息分发到不同的消费者，实现负载均衡。来处理失败的消息，或者使用延迟队列来定时重试消息。然后，在死信队列中进行消息处理。如果消息处理失败，可以使用。
2024-11-27 08:15:00
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原创 【网络攻击模型的实战应用：含渗透测试（Penetration Testing）+红队演习（Red Teaming）+蓝队防守（Blue Teaming）】
渗透测试（Penetration Testing）明确目标确定范围：操作步骤：与客户沟通，确定渗透测试的目标范围，例如目标系统的 IP 地址、域名、所属内外网等信息。明确测试的规则，如能渗透到什么程度、测试所需的时间、是否允许修改上传文件、是否尝试提权等。确定具体的需求，比如要测试的是 Web 应用的漏洞、业务逻辑漏洞、人员权限管理漏洞等。代码示例（以 Python 为例，用于收集目标网站基本信息）：import requestsdef get_target_info(domain):
2024-11-21 08:45:00
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原创 【Python爬虫之：七大常见问题】
Python爬虫之：七大常见问题1. 请求频繁被封 IP问题描述：爬虫请求频繁时，网站可能会识别到异常行为并封禁 IP，从而导致后续请求失败。解决方法：使用代理：可以通过使用代理池来避免单一 IP 频繁发送请求。设置请求间隔：通过 time.sleep() 设置请求间隔时间，模拟正常用户行为。使用 User-Agent 伪装：每次请求时使用不同的 User-Agent，模拟不同的浏览器。使用随机代理和 User-Agent：将代理和 User-Agent 随机化，增加反爬虫的难度。示例代
2024-11-20 09:45:00
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原创 【深入学习大模型之：微调 GPT 使其自动生成测试用例及自动化用例】
训练深度学习模型自动生成测试用例、自动化代码和文本小说的步骤：数据准备：收集并清洗目标任务所需的数据集。模型选择：选择合适的预训练模型（如GPT系列、T5等），并对其进行微调。模型训练：使用训练框架（如Hugging Face的库）进行微调。生成任务内容：通过输入自然语言描述，生成相应的测试用例、自动化代码或小说文本。
2024-11-19 14:58:39
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原创 【Python爬虫之：使用 Funboost 分布式函数调度爬取视频】
在 Funboost 中，我们可以使用任务调度框架来分配和管理爬虫任务。下面的示例将演示如何使用 Funboost 来进行抖音视频爬取。我们需要创建两个任务，一个用来爬取视频，另一个用来爬取图片。每个任务都会由 Funboost 分布式框架调度执行。首先，我们需要安装一些必要的依赖。是我们用来存储视频和图片的任务队列。首先，创建一个 Python 文件。为了保存视频和图片，我们可以使用。
2024-11-19 14:17:29
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原创 【python爬虫之 funboost 分布式函数调度框架】
在处理大规模数据爬取任务或者需要高并发执行的爬虫任务时，传统的单线程或单进程爬虫可能效率低下。Funboost 框架应运而生，它提供了一种分布式函数调度的解决方案，使得可以轻松地将爬虫任务分布到多个节点（机器或进程）上执行，从而提高爬虫效率。核心概念任务队列（Queue）：Funboost 使用任务队列来存储待执行的爬虫任务。这些任务可以是对某个网页的爬取请求、数据解析操作等。例如，将一系列需要爬取的 URL 放入任务队列中，等待被执行。消费者（Consumer）/ 工作者（Worker）：从任务队列
2024-11-19 14:04:45
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原创 【python爬虫--爬取电商商品及对其销量、好差评等数据进行分析】Python爬虫爬取电商商品及大数据分析-实战
选择目标电商网站：这里选择爬取两个不同电商网站（比如京东、淘宝）上的商品数据，包括商品名称、价格、销量和评价信息。编写爬虫：通过爬虫获取商品信息并保存数据。数据清洗与对齐：将两个电商网站抓取到的数据进行统一清洗和对齐。数据分析：进行销量分析、好评与差评分析等。
2024-11-13 17:22:03
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原创 【大数据测试HDFS + Flask详细教程与实例】
HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Flask是两个非常常见的技术栈。在大数据领域，HDFS是用于存储海量数据的分布式文件系统，而Flask是一个轻量级的Python Web框架。结合HDFS和Flask，通常用于构建大数据应用，尤其是在数据处理和可视化过程中，提供一种接口来访问和展示存储在HDFS上的数据。
2024-11-13 17:06:13
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原创 【大数据测试HBase数据库 — 详细教程（含实例与监控调优）】
HBase 是一种面向列的 NoSQL 数据库，广泛应用于大数据存储和分析场景。在进行 HBase 的大数据测试时，通常涉及以下几个方面：功能测试、性能测试、容错性测试、负载测试以及集群监控和调优等。本文将详细介绍如何进行 HBase 的测试工作，并给出实例及监控调优的实践。
2024-11-12 20:25:42
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原创 【大数据测试 Hive数据库--保姆级教程】
在大数据项目中，Hive 被广泛应用于批量数据存储和查询。测试 Hive 数据库的功能和性能是确保其正常工作的关键步骤。本文将详细介绍如何进行 Hive 数据库的测试，涵盖功能测试、性能测试、数据完整性测试和安全性测试，并提供详细的测试实例。
2024-11-11 19:33:39
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原创 【大数据测试spark+kafka-详细教程（附带实例）】
大数据（Big Data）指的是无法用传统数据库技术和工具进行处理和分析的超大规模数据集合。在大数据技术中，实时数据流的处理尤为重要，尤其是如何高效地对海量的实时数据进行采集、存储、处理与分析。在这方面，和是两个关键技术。Kafka 作为分布式流处理平台，可以高效地进行实时数据流的生产和消费，而 Spark 提供了强大的分布式计算能力，尤其是其扩展的流式计算模块，非常适合处理实时数据流。Kafka 是一个分布式的消息队列系统，能够实现高吞吐量、可扩展性、容错性。Producer（生产者）
2024-11-09 15:13:09
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原创 大数据 ETL + Flume 数据清洗 — 详细教程及实例（附常见问题及解决方案）
ETL 是从各种数据源中提取数据（Extract）、对数据进行清洗和转换（Transform），最后将数据加载到目标存储系统（Load）的过程。ETL 过程是大数据架构中至关重要的一部分，常用于处理不同格式的原始数据，将其转化为有价值的数据。Extract（提取）：从数据源中提取原始数据，支持多种数据源，如文件、数据库、流数据等。Transform（转换）：清洗、格式化、过滤、去重等数据转换操作。Load（加载）：将处理后的数据加载到目标存储（如 HDFS、Kafka、数据库等）中。
2024-11-08 15:51:22
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原创 【大数据测试 Elasticsearch — 详细教程及实例】
Elasticsearch 是基于 Lucene 构建的分布式搜索引擎，通常用作数据存储、索引和搜索的引擎。它支持高效的全文检索、聚合查询和多维度分析，能够处理 PB 级别的大数据量。
2024-11-08 15:37:46
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原创 【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】
深度学习是机器学习的一个子领域，涉及通过神经网络进行数据建模。深度学习中的神经网络模型通常是由多个层次（即深度）组成，可以自动从数据中提取特征。在大模型的背景下，我们通常讨论的是具有庞大参数量的网络架构，如GPTBERTResNet等。Transformer架构：用于处理序列数据，核心思想是通过自注意力机制捕捉全局依赖关系。多模态模型：结合图像和文本等不同模态的信息，实现更丰富的表达，CLIP模型就是一个典型应用。自监督学习。
2024-11-07 10:00:00
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原创 【MySql数据库备份与恢复--实例教程】
数据库的备份与恢复是数据库管理中非常重要的任务，旨在确保数据的安全性，防止意外丢失或损坏。MySQL提供了几种不同的方式来进行数据库备份和恢复，包括**逻辑备份**和**物理备份**。本教程将结合实例详细讲解MySQL数据库的备份和恢复方法。
2024-11-07 08:45:00
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原创 【人工智能学习推荐框架--及带实例教程】
AI框架通常提供了一整套工具和库，简化了模型的设计、训练、优化和部署。我们将讨论三种常见的AI任务：机器学习、深度学习和强化学习，并介绍常用的框架。机器学习框架：例如，和TensorFlow提供了大量经典的算法和工具，适用于数据预处理、模型训练和评估。深度学习框架TensorFlow和PyTorch提供了灵活的深度学习库，支持从卷积神经网络（CNN）到变换器（Transformer）等复杂模型的训练。强化学习框架OpenAI Gym和提供了模拟环境和强化学习算法的实现。
2024-11-06 16:05:27
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原创 【服务器虚拟化的概念+为什么要虚拟化？+实现服务器虚拟化详细教程】
通过 VMware vSphere 或 Microsoft Hyper-V 等虚拟化平台，你可以轻松地创建和管理虚拟机，快速实现业务需求。是通过将物理服务器上的硬件资源（如CPU、内存、存储）虚拟化，使得多个虚拟服务器（称为虚拟机，VM）能够在同一物理服务器上独立运行，每个虚拟机都像一台独立的物理服务器，拥有自己的操作系统和应用环境。Hyper-V 是 Microsoft 提供的虚拟化技术，适用于 Windows Server 系统。
2024-11-06 09:00:00
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CTF Web 安全攻防实战：基于 Python 的 SQL 注入 / XSS / 文件
2025-05-15
CTF-Misc 安全测试与攻防：隐写术 / 取证 / 密码破解 / 流量分析从 0 到 1 实战教程
2025-05-15
Python爬虫+Scrapy-Redis分布式+ Asyncio异步框架+Selenium（JS 渲染）、代理 IP 池、User-Agent 轮换、验证码识别+Scikit-learn（聚类分析）
2025-05-13
Python全栈开发社交APP+前后端集成-可在原有基础上更改及优化完善
2025-01-15
DBeaver可视化工具
2024-11-19
Apifox是一个集API文档、API调试和自动化测试于一体的综合性平台 这种一体化设计减少了工具切换的麻烦，提高了工作效率
2024-11-06
Postman 是一款流行的 API 开发工具，旨在帮助开发者和测试人员设计、测试和文档化 API
2024-11-03
性能测试面试题宝典-覆盖大部分性能专项面试题
2024-09-26
Python安装包（Mac）
2024-09-04
测试工程师必备面试题及复习+面试技巧+提高面试成功率+涵盖90%以上的面试题型
2024-09-04
Parallels Desktop 19 Windows11镜像源适用Mac安装包
2024-08-28
hrp安装包-适用Mac系统
2024-08-28
Allure-commandline安装包
2024-08-28
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