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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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Python测试开发之跨域请求

摘要:本文介绍了解决Django后端与前端联调时跨域问题的详细方法。首先通过安装django-cors-headers库,然后在settings.py中进行配置:添加corsheaders到INSTALLED_APPS,在MIDDLEWARE最前面添加CorsMiddleware中间件,设置CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL为True允许所有来源请求,以及配置CORS_ALLOW_CREDENTIALS为True允许携带cookie。通过这些步骤即可解决前端访问后端时出现的跨域问题,确保联调顺利进行
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博文更新于 2025.12.13 ·
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Python测试开发之前端一

本文介绍了使用Vue3创建脚手架项目的全过程,包括路由配置、Element组件库集成、全局样式设置、Axios请求封装以及登录功能实现。主要内容:1) 通过Vue Router实现前端路由管理;2) 安装配置Element Plus组件库;3) 设置全局样式并解决sass依赖问题;4) 封装Axios请求处理接口调用;5) 实现登录页面功能,包括消息提示和本地存储。文章通过详细的代码示例和截图,展示了从项目搭建到功能实现的完整流程,为Vue3项目开发提供了实用参考。
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博文更新于 2025.12.13 ·
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简单创建一个flask项目

本文记录了在PyCharm中创建Flask项目的步骤及遇到的问题。通过选择Flask模板创建项目后,发现需要安装Flask及其依赖包。使用常规pip安装失败后,改用清华或阿里云镜像源成功安装。验证运行app.py文件后,成功启动Flask服务并通过浏览器访问。整个过程解决了安装依赖包时的网络问题,为Flask项目开发提供了基础环境配置参考。
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博文更新于 2025.11.02 ·
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MCP初识

MCP协议简介与应用 MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic提出的标准化协议,旨在解决AI大模型在实际应用中的痛点问题,包括无法访问实时数据、执行外部操作等。该协议采用客户端-服务器架构,包含主机、客户端、服务器等组件,通过标准化接口连接AI模型与外部数据源和工具。文章展示了MCP的具体实现案例,包括使用Python开发的微信消息发送服务和天气查询服务,演示了如何通过MCP协议将AI应用与外部工具无缝集成。安装和使用过程简单明了,只需通过pip安装mcp[cli],配置
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博文更新于 2025.11.02 ·
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LangChain和LangGraph初识

LangChain是一个简化大型语言模型(LLM)应用开发的编程框架,由Harrison Chase和Ankush Gola于2023年创立。它提供模块化组件和工具,支持从开发到部署的全生命周期管理。核心功能包括数据连接、行动执行、提示词模板、上下文记忆等,通过LangSmith、LangGraph和LangServe等子项目实现调试监控、复杂任务编排和API部署。 主要组件包括: 模型集成(GPT-4等) 提示管理 上下文记忆 文档索引 调用链 智能代理 演示案例展示了如何配置开发环境,包括安装必要依赖、
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博文更新于 2025.10.29 ·
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大模型可以帮助我们干什么

摘要:本文展示了5个案例,说明大模型在不同场景下的应用能力。案例1生成学生会主席竞选PPT;案例2针对家装设计功能设计测试用例;案例3为房源对比功能设计20条测试用例并输出思维导图;案例4创建100条电商性能测试数据;案例5分析需求文档的问题和风险。这些案例表明大模型能胜任PPT制作、测试设计、数据分析等多种任务,并支持表格、图片、思维导图等多种输出格式,但需注意提示词的要素设置和输出验证。
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博文更新于 2025.10.29 ·
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智能体简要介绍

智能体(AI Agent)是能自主感知环境并执行任务的智能程序。以扣子平台为例,用户无需编码,通过自然语言描述即可创建智能体(如电商客服),并支持接入多种渠道。主流平台包括字节扣子(中文优化)、OpenAI GTPs(全球生态)、百度灵境(行业方案)等。在扣子平台创建智能体的步骤包括:使用AI生成功能描述需求,调试并添加插件/工作流,最后发布到应用商店。平台还支持创建知识库,通过上传文件快速构建专业知识体系。整个过程可视化操作,降低了AI应用开发门槛。
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博文更新于 2025.10.19 ·
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Midscene.js框架自动化实践一

摘要:Midscene.js是字节跳动开源的AI驱动UI自动化测试工具,支持TypeScript和多种前端技术。其优势包括测试效率提升16倍、支持自然语言修改脚本、兼容主流测试工具。安装方式提供Chrome扩展、NPM包和源码三种选择,需配置大模型API密钥(推荐阿里通义千问)。使用YAML脚本可执行Web端测试,通过android-playground模块支持APP自动化测试。测试报告自动生成详细操作步骤。目前版本对验证码等场景存在局限,适合快速构建自动化测试体系。
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博文更新于 2025.10.19 ·
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AI相关知识介绍

本文系统介绍了人工智能(AI)的基本概念、核心组件、主流大模型及Prompt编写方法。AI作为模拟人类智能的技术,已广泛应用于医疗、教育、交通等领域。文章详细解析了AI模型的架构、训练方法、推理引擎和伦理模块,对比分析了ChatGPT、豆包等主流大模型的特性与适用场景。重点阐述了Prompt的设计原则与结构化方法,包括CRISPE、BROKE等框架,并提供了具体模板和优化建议。最后通过实例说明如何编写有效的Prompt指令,帮助用户更好地与AI交互。
原创
博文更新于 2025.07.06 ·
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python基础SQ

本文介绍了Python中字符串、列表、元组、字典等数据结构的基本操作,以及布尔表达式和条件控制语句的使用。主要内容包括:字符串的定义方式(单引号、双引号、三引号)、转义符处理、切片操作;列表的增删改查;元组的不可变性;字典的键值对操作;JSON与字典的转换;布尔表达式和比较运算符;条件判断语句(if-elif-else)和循环结构(while/for)。文章通过代码示例展示了各数据结构的特性,如字符串的切片、列表的修改、元组的不可变特性、字典的无序性等,并介绍了循环控制语句break和continue的用法
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博文更新于 2025.07.06 ·
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软件测试经典面试题汇总附答案全网最全,没有之一

1、http和 htts的区别:http:超文本传输协议,使用明文发送,80端口https:安全套接字层超文本但,输,协仪…在Ntpp协议热破上加)3.SsL动议和证书。闭来t密傻输数据.443端SSL层构.议i.seCukKe…ickets.Llafeor,定全壤搞层…疑.种远全协:议在俊输层对网络连嫌胜弱加密2g2t和 Past.i请求区别:.get.:从摘定的失源:请求数,据从服务器欲取数据)。pst.:向构定4策、提交要被处理,侧数据(向服务器传速数姻)3pythen.微所器原理?…Ptthon
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博文更新于 2025.03.09 ·
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异常与日志简易版本

其中,带有zip格式的压缩文件,是大小超过200KB被压缩之后的文件,且最后一个文件应该是没有超过对应大小,并没有被压缩,这便是一个最简单的一个日志捕获的过程。在python中我们可以去捕获我们的异常信息,异常信息,我们尽量做到见异常知意,尽量将异常分类。接下来,我们去运行,我们就可以发现,左侧会产生一个log的目录。接下来,我们举一个超级简单的写日志的代码。当然,我们也可以主动抛出异常。
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博文更新于 2025.03.09 ·
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python操作java文件的一种方法

对于python操作java代码的场景来说,比较多的可能就是涉及加密的场景,尤其涉及到登录的场景,对于输入的账号密码可能会涉及到加密,如果开发告诉我们如何加密,那么,OK,我们可以直接通过代码去实现,如果不知道,对于我们的自动化来说,我们可以通过操作开发的java文件,也就是说,让开发同学提供jar包或者java文件。类比python文件,我们可以知道MD5Util 是一个类,getMD5String是一个方法,其中这个方法还传递了字符串参数,知道了这些,我们就可以用我们的python代码去实现了。
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博文更新于 2025.03.09 ·
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chatGPT

2022年11月30日,OpenAI 推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPTChatGPT 表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力它可以很好地理解用户意图做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。有多火(好用):上线仅 5天,ChatGPT 已经拥有超过100万用户,推出仅两个月后,在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿,成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。
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博文更新于 2024.08.23 ·
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python实现链表

链表是由一系列节点组成的元素集合。每个节点包含两部分,数据域item和指向下一个节点的指针next。通过节点之间的相互连接最终串联成一个链表。
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博文更新于 2024.08.23 ·
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贪心算法——找零钱问题

我们知道,超市收银员在收款时经常遇到找零的情况,在超时的收款台里面,会有各种各样面值的硬币,在向顾客找零钱时,也会有多种方案,但是一般会选择找出硬币数量最少的方案。因此,我们可以试着编写程序,根据输入的需要找的零钱数,求出找零钱时硬币数目最少的方案。0.42 ➗0.2 = 2余数是0.02,也就是需要2个0.2元的硬币,余下的钱是0.02。2.92 ➗1 = 2余数是0.92,也就是需要2个1元的硬币,余下的钱是0.92。0.02 ➗0.02 = 1余数是0,也就是需要1个0.02元的硬币,没有余数。
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博文更新于 2024.07.12 ·
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动态规划的一种常见技巧

在动态规划中,一个常见的模型是有向无环图,设想序列中的每个元素都是图中的一个节点,如果右侧的节点具有更大的值,我们就在两个节点之间建立一个有向边,下面是这个特定输入序列的有向无环图表示,这种表示法的一个优势是,在图中递增子序列仅仅是另一条路径。解决动态规划问题的第一步是寻找一种可视化示例的方式,可视化是发现问题中与解决方案相关的连接和基础模式的有效方法,在解决这个具体问题时,我们显然会遇到一些关于有效序列的约束,因此,找到一种展示有效序列的方式是非常有益的。我们可以观察一个具体的例子,以便更加清晰的理解。
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博文更新于 2024.07.12 ·
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metersphere测试跟踪部分超级详细介绍

发布资源 2022.02.04 ·
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树相关自己看吧

【代码】树相关自己看吧。
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博文更新于 2024.06.18 ·
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Airtest初使用

Airtest是一款基于Python语言、跨平台的UI自动化测试框架,基于图像识别原理,比较适用于游戏和App。跨平台支持:支持Android和iOS平台上的自动化测试。图形用户界面(GUI)测试:通过图像识别技术来定位和操作用户界面元素,而不依赖于应用程序的内部结构或代码。脚本编写:使用Python编写测试脚本,结合Airtest提供的API和工具,可以编写复杂的自动化测试脚本。
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博文更新于 2024.06.18 ·
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