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前言： AI赋能无处不在，只要知道自己的know how，我想都可以实现的~ 以往测试用例编写过程：需求分析->拆解xmind功能点->测试人员设计与编写测试用例->测试内部进行评审； AI赋能后过程：需求分析->将固化提示词喂给AI大模型【豆包】->在线生成与评审用例->一键导入用例系统（rdms 阅读全文
posted @ 2026-02-13 17:34
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摘要：
在Kubernetes（简称K8s）中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是一种自动扩展Pod副本数量的机制，其原理是基于集群中运行的应用程序资源使用情况动态调整Pod副本的数量。 HPA的工作原理可以概括为以下几个步骤： 监控指标： HPA通过与Kubernetes Me 阅读全文
posted @ 2024-03-07 17:36
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摘要：
GStore基本使用 gStore是由北京大学王选计算机研究所数据管理实验室（PKUMOD）历经十年研发面向RDF （Resource Description Framework）数据模型的开源图数据库系统（通常称为Triple Store），不同于传统基于关系数据库的知识图谱数据管理方法，gSto 阅读全文
posted @ 2024-01-02 16:43
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1.Ceph介绍 Ceph 是高度可靠、易于管理，并免费的分布式存储系统，在一个系统中提供对象存储、块设备存储和文件系统服务。 官网文档: https://docs.ceph.com/en/latest/ 2. Ceph 核心组件及功能介绍 Ceph的核心组件包括Ceph OSD、Ceph Moni 阅读全文
posted @ 2024-01-02 16:35
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简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ 阅读全文
posted @ 2024-01-02 16:15
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简介：结合日常项目测试管理工作，整理了一份项目测试活动图。 阅读全文
posted @ 2024-01-02 16:10
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大模型评测探索 一、简介：大模型评测方法对比，对比传统的机器学习、深度学习与大模型测试过程，分析大模型评测体系。 二、以前的评价（机器学习、深度学习） 评价分散：以前标准能力评价往往较为零散，每个能力有各自的评价，局限在下游任务，比如图像识别：准确率、精准率、召回率，文本分类：Micro,推荐系统： 阅读全文
posted @ 2024-01-02 15:59
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《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 阅读全文
posted @ 2024-01-02 15:49
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SuperCLUE评测报告分享-数据时间2023.11月 一、行业发展：自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。 大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大 阅读全文
posted @ 2024-01-02 15:43
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一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种 Prompt 技术的理解和利用，用于从 ChatGPT中生成高质量的答案。 我们将探讨如何使用不同的 Prompt 工程技术来实现不同的目标。ChatGPT 是一 种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获 取我们所需的高质 阅读全文
posted @ 2024-01-02 15:36
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