霍格沃兹测试开发学社

《Python测试开发进阶训练营》(随到随学!)
2023年第2期《Python全栈开发与自动化测试班》(开班在即)
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摘要: 无需算法团队,无需 GPU 服务器,只需一台普通电脑或云账号,5 分钟即可搭建企业级 AI 开发平台。本文手把手对比 云服务直装 和 本地 Docker 部署 两种方案,附避坑指南与性能实测! 一、云服务部署:3 分钟极速开箱 适合人群:快速验证原型 · 中小企业轻量化使用 核心优势:零运维、免费用 阅读全文
posted @ 2025-08-11 15:46 霍格沃兹测试开发学社 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在生成式 AI 爆发的今天,企业面临的核心矛盾是:如何将前沿大模型能力快速、安全、低成本地融入实际业务。传统开发模式下,一个简单的客服机器人可能需要数周编码调试;而基于 Dify,同样功能只需拖拽节点、配置参数,10 分钟即可上线。它究竟是如何做到的?是否真能开启低代码 AI 应用开发的新纪元?本文 阅读全文
posted @ 2025-08-11 15:23 霍格沃兹测试开发学社 阅读(309) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、大模型性能测试的核心价值 在AI技术快速发展的今天,大模型性能直接影响用户体验和商业价值。性能测试不仅能发现系统瓶颈,还能为容量规划、成本优化提供数据支撑。 为什么大模型需要专门的性能测试方法? 传统性能测试关注TPS(每秒事务数)和响应时间,但大模型的流式响应特性(Token逐个生成)和长上下 阅读全文
posted @ 2025-08-08 16:06 霍格沃兹测试开发学社 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 黄延胜(思寒)老师演讲精彩瞬间 2025年7月11日,测吧(北京)科技有限公司CTO黄延胜(思寒)老师在TiD2025质量竞争力大会“智行合一:高认知推动工具落地的AI+时代”论坛上带来《企业智能化测试体系与AI测试智能体平台设计》主题分享。带领参会者共同探讨数字化时代下软件质量保障的新趋势、新路径 阅读全文
posted @ 2025-08-08 15:59 霍格沃兹测试开发学社 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在数据安全与合规要求日益严苛的今天,企业拥抱AI的最大痛点在于如何平衡智能化与隐私保护。云端大模型虽强大,却让敏感数据暴露于不可控风险中。本地私有化部署,正从技术选项升级为企业智能化的战略刚需。 本文将手把手带你用 LangChain(智能体框架) + vLLM(高性能推理引擎) + Qwen3-3 阅读全文
posted @ 2025-08-07 16:36 霍格沃兹测试开发学社 阅读(928) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 当你说“帮我订一张明天北京飞上海的最早航班”,ChatGPT会给出购票指南,而Agent(智能体) 会直接完成订票并发送行程单到你的微信。这种“听懂即搞定”的能力背后,是一场AI从“思考者”蜕变为“行动者”的技术跃迁。本文将穿透概念迷雾,拆解Agent的核心工作原理与落地实践逻辑。 一、Agent本 阅读全文
posted @ 2025-08-06 11:36 霍格沃兹测试开发学社 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 导语: “当技术革命裹挟术语洪流而来,精准理解概念本质比盲目追赶技术更重要。本文拆解50个高频AI术语的技术内核与应用边界,助你在智能浪潮中锚定认知坐标。” 一、认知地基篇:必须掌握的13个基础概念 人工智能 (AI):模拟人类智能的机器系统 → 应用边界:≠通用人类智能,=特定任务优化工具 机器学 阅读全文
posted @ 2025-08-05 14:30 霍格沃兹测试开发学社 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在AI智能体技术爆发的2025年,企业面临的不再是“是否需要AI化”的问题,而是“如何高效实现AI化”的挑战。Coze、Dify和FastGPT作为当前最受瞩目的三大智能体平台,凭借各自鲜明的技术路线吸引了大量用户。 它们看似功能重叠,实则代表着完全不同的AI工程化方向。本文将深入解析三者的技术差异 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:59 霍格沃兹测试开发学社 阅读(305) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Appium 服务器运行时会产生很多日志,但是很多人并不了解其中的意义,也无法掌握有用的信息。本文将详细解读如何读懂 Appium 日志,并让你的测试效率翻倍。 开启服务 日志第一行显示了 Appium 版本和运行地址。 $ appium [Appium] Welcome to Appium v1. 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:56 霍格沃兹测试开发学社 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、为什么企业需要MCP+LLM+Agent? 传统AI系统的“三座大山” 数据孤岛:ERP、CRM、IoT设备数据割裂,LLM无法实时调用关键业务信息。 工具碎片化:每接入一个新工具需单独开发接口,维护成本呈指数级增长。 决策滞后:LLM仅能生成建议,无法自主执行任务(如自动审批合同、调度生产)。 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:21 霍格沃兹测试开发学社 阅读(91) 评论(0) 推荐(0)
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