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1-第一章测试基础学习目标:1. 能复述软件测试的定义2.能说出7种测试分类的区别3.能说出质量模型的重点5项4.能说出测试流程的6个步骤5.能说出测试模板8个要素1-1阶段目标及路线目标:能独立完成软件的功能测试工作。获取能力:具备对所有软件的…
阅读更多 →AI 所做的,无非是根据前面的 token 预测下一个 token,这似乎没什么大不了 但细想一下,人类全部的知识,全部的科学,何尝不是一种"根据过去预测未来" 我们记录历史,就是从已发生的事件中寻找模式&a…
阅读更多 →一、基础实验及布点实验类型天气地形实验要求实验操作实验标准耗时/dAUTO试验整车车况检测/车辆及其功能检查/1二、舒适性实验实验类型天气地形实验要求实验操作实验标准耗时/dAUTO试验无阳光扫点上车后开启空调并设定AUTO22C,并以0~20km/h的车速行驶1~1.5h1、前排头…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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