摘要：
CoT（思维链）是帮助大型语言模型解决如数学问题和关系推理问题等复杂问题的有效方式，下面通过实际例子来帮助我们了解思维链。 零样本思维链 定义：无需提供示例，直接通过指令引导模型生成推理步骤。 示例： 问题：小明有 12 个苹果，给了小红 5 个，然后又买了 3 个，现在他有多少个苹果？ 模型输出： 阅读全文
posted @ 2025-07-15 16:58
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摘要：
⚙️ 一、存储过程实现批量插入 通过MySQL内置的存储过程循环插入数据，适合数据库直接操作。 关键步骤： 创建存储过程模板 DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS batch_insert; CREATE PROCEDURE batch_insert(IN lo 阅读全文
posted @ 2025-06-30 10:18
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摘要：
JMeter压力测试 ⚙️ 一、环境准备 安装配置 JDK环境：需JDK 1.8+，配置JAVA_HOME及PATH变量。 JMeter安装：官网下载解压，配置环境变量JMETER_HOME和CLASSPATH。 汉化（可选）：修改bin/jmeter.properties，设置language=z 阅读全文
posted @ 2025-06-30 08:29
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摘要：
在软件测试工作中，我们常常需要定位bug问题，定位接口耗时的情况。不是模块的开发者，往往很难准确定位到bug所属的人员。其实定位bug是有技巧的，掌握相关的技巧往往能事半功倍。那应该如何准确定位bug，减少工作中不必要的沟通？ 按下F12，打开检查面板，你可能就能找到答案！检查面板其实是一个分析利器 阅读全文
posted @ 2025-06-29 14:57
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摘要：
传统UI自动化测试的挑战 在软件开发中，UI自动化测试长期面临三大瓶颈： 脚本脆弱性：依赖CSS选择器/XPath定位元素，页面结构调整易导致脚本失效； 维护成本高：动态加载、多步骤验证等复杂交互需编写大量代码，调试耗时； 扩展性局限：数据抓取、性能监控等场景实现困难，测试覆盖深度不足。 Midsc 阅读全文
posted @ 2025-06-27 17:04
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AI生成黑盒测试用例的流程与案例 一、核心流程 需求分析与输入建模 需求解析：通过NLP解析需求文档或接口定义，提取功能点、输入参数、边界条件等关键信息。 测试目标定义：明确覆盖场景（正常功能、边界值、异常输入等），例如登录功能需包含用户名/密码为空、错误密码等场景。 测试用例生成 基于规则引擎：如 阅读全文
posted @ 2025-06-27 17:01
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摘要：
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术，通过动态调用外部知识库解决LLM的固有缺陷 一、RAG的核心价值 突破LLM三大瓶颈 知识固化：预训练数据无法更新 → RAG通过实时检索外部知识库（如企业文档、最新新闻）确保信息时效性。 生成内容缺乏依据 → RAG引用 阅读全文
posted @ 2025-06-27 16:59
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摘要：
学术：指模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容，本质是统计概率驱动的“合理猜测” 说人话：一本正经地胡说八道。 事实性幻觉：指模型生成的内容与可验证的现实世界事实不一致 忠实性幻觉：指模型生成的内容与用户的指令或上下文不一致 AI为什么会产生幻觉？ 数据偏差：训练数据中的错误或片面性被模型放 阅读全文
posted @ 2025-06-27 16:46
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摘要：
Text2SQL（Text-to-SQL）是一种将自然语言转换为结构化查询语言（SQL）的技术，旨在降低非技术人员与数据库交互的门槛，使其能够通过日常语言直接获取数据。 Text2SQL存在许多问题，涉及多表关联、嵌套查询时，模型易生成错误的SQL。 优化数据集和探索新的智能体框架能够优化这种场景。 阅读全文
posted @ 2025-05-16 08:53
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摘要：
浏览器缓存机制深度解析：从异常现象到解决方案 问题现象与初步诊断 在系统升级后，部分用户可能会遇到页面显示异常的情况，主要表现为两种典型症状：页面完全空白或菜单项显示不全。对于具备一定技术经验的用户，通常会采取两个标准排查步骤：强制刷新浏览器（Ctrl+F5）或清除浏览器缓存数据。这些操作往往能迅速 阅读全文
posted @ 2025-05-16 08:14
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