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AI大模型入门 七 核心概念深度解析：参数量、Token、上下文窗口、上下文长度与温度
随着大模型在AI领域的广泛应用，理解它们的核心概念至关重要。参数量、Token、上下文窗口、上下文长度和温度这五个术语，不仅是模型设计中的基本要素，还在模型的应用效果、训练成本和生成质量等方面起着决定性作用。接下来，让我们深入解析这五个核心概念，并用图示帮助您更直观地理解它们的实际应用。1. 参数量：模型能力与计算成本的平衡参数量是大模型的一个关键指标，决定了模型的复杂度、表现力和计算需求。...
机器学习
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:15:42
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2025-11-03 21:15:42
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AI大模型应用实践 八：如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
在大模型的应用中，如何实现知识的动态更新与私有化定制化，是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练，因此一旦完成训练，它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识，是行业中的一大难题。幸运的是，RAG（检索增强生成）技术的出现，为这一问题提供了完美解决方案。通过将外部私有知识库与大模型相结合，RAG能够实时增强模型的知识，而无需重新训练整个大模型。本文将详细解析RAG技术的原...
数据库
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:15:02
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2025-11-03 21:15:02
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高并发场景下的 JVM 调优实战 | 阿里面试题思路解析
阿里面试：做过 JVM 调优吗？怎么做的？今天我们用一个真实大厂案例，带你完整看一场 JVM 调优实战，同时梳理面试常考点，让你学完既能应用，又能回答面试题。一、问题爆发：GC 引发的性能危机春节假期，视频 APP 核心接口响应时间骤升，用户体验明显下降。监控数据显示：P99 响应时间异常，主要集中在几个服务实例。频繁的 Full GC 被怀疑是性能瓶颈。典型指标：GC 类型平均次数/10m...
Java JVM
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:13:18
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有了 MCP，为啥 Claude 还要推出 Skills？一文带你搞懂它到底强在哪? MCP 有啥区别、该怎么用！ 槿 霍格沃兹
最近 AI 圈又被 Claude 刷屏了。 没错，这次的主角是——Skills（技能包）。不少人刚学会用 MCP（Model Context Protocol），结果 Claude 又整了个新概念。 到底它俩啥关系？谁更强？ 今天我们就从实用视角出发，一次讲明白。一、Skills 是啥？先别急着对比，得先搞清楚它是什么。根据官方文档，Claude Skills 是一种模块化的能力包（modu...
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:12:55
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测试效率卡点如何破？QA 双角色协作模式帮你提升效率和覆盖率
测试常见卡点在日常项目中，我们经常遇到：功能测试覆盖不全，边缘场景容易漏掉自动化脚本滞后，回归测试周期长QA 与开发沟通成本高，问题定位慢团队知识孤岛严重，容易倦怠很多时候，这些问题的根源在于 角色孤立、协作不足。今天分享一个实用方法：功能测试工程师 + 测试开发工程师的紧密协作（双角色协作模式），它可以把这些痛点变成机会，同时提升个人技能和团队效率。为什么双角色协作模式行得通通过这种方式，...
自动化测试
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:12:26
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面试性能测试总被刷？学员真实遇到的高频问题全解析！
面试几轮下来，不少学员回来都吐槽：“每次都被性能测试面试难住，不知道该怎么答。” 你是不是也有类似的困扰？今天，我们整理了学员面试多家后发现的高频性能测试问题，帮你梳理思路、找到突破口。一、面试不是问工具，而是问思路面试多几家之后，你会发现：“如何用 JMeter 编写性能脚本？” “节假日登录 12306 页面特别慢，你怎么排查？” “TPS上不去原因有哪些？”看似在问操作，其实在考察你的...
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:11:04
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必备性能测试面试题解析 | 高并发与瓶颈分析
每逢双11、双12，电商系统瞬间涌入海量用户。登录慢、下单延迟、系统宕机……这些都是性能瓶颈的直接体现。作为性能测试工程师，你不仅需要熟练使用工具，还必须能分析瓶颈、优化系统、保证业务稳定。本文整理了学员面试中最常被考察的性能测试题目，并从技术角度进行深入解析，帮助你在面试中答题有思路，在工作中能快速落地。性能瓶颈是指哪些方面？解析：CPU：线程阻塞或计算密集型任务内存：内存泄漏、GC频繁数...
数据库
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:10:13
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Dify工作流实战：一键自动生成测试报告并推送钉钉，我每天白赚1小时
曾经，每天下班前的手动测试报告整理是我最头疼的工作。需要从多个测试平台收集数据、整理成统一格式、分析关键指标，最后再手动发送给团队。这个过程平均每天消耗我1.5小时，直到我用Dify搭建了一个全自动的测试报告工作流，现在只需一键触发，18分钟自动完成所有工作。一、痛点分析：传统测试报告为何如此耗时？在搭建自动化工作流之前，我的测试报告工作流程是这样的：原始手动流程耗时分解：Jira/Xray...
自动化测试
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:09:02
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用Dify搭建自动化工作流，我每天节省了3小时
作为一名开发者，我曾经每天陷入各种重复性工作中：数据整理、文档处理、客户咨询回复……这些任务不仅枯燥，还占据了我大量本可用于创造性工作的时间。直到我发现了Dify这个可视化AI工作流平台，一切才开始发生改变。经过一段时间的实践和优化，我成功利用Dify搭建了一套自动化工作流系统，每天为我节省了近3小时的重复劳动时间。在这篇文章中，我将分享如何实现这一转变。为什么选择Dify？Dify是一个开...
开发者
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:06:44
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Dify入门实战：5分钟搭建你的第一个AI测试用例生成器
传统的手工编写测试用例方式效率低下且容易遗漏边界场景。借助Dify平台，即使没有深厚的编程背景，你也可以快速构建一个能自动生成测试用例的AI助手，显著提升测试效率。本文将手把手教你如何在5分钟内搭建第一个AI测试用例生成器。🚀 第一步：准备环境，获取AI“大脑”1. 获取大模型API密钥智能体需要大语言模型来驱动。推荐使用DeepSeek或OpenAI等服务。• DeepSeek：访问De...
作者小头像 橙子_hogwarts 2025-11-03 21:06:04
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