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今天想聊一个被问了很多次的话题:Playwright。身边经常有想转自动化测试、或者已经在做手工测试想提升效率的朋友问我,自动化测试框架那么多,Selenium、Cypress、Appium,为什么偏偏要选Playwright?我的回答通常很简单&…
阅读更多 →1. 这不是“又一个AI盒子”,而是一台能真正替你盯屏幕、点鼠标、记事情的「数字分身」主机我第一次拿到Violoop样机时,没急着跑benchmark,而是直接把它接上我的主力MacBook——不是当外设,是让它坐在我旁边工位上,像一…
阅读更多 →1. Deve Agent Studio平台:一个被低估的轻量级智能体开发环境最近在几个技术社区里频繁看到“Deve Agent Studio”这个词,尤其在中小团队和独立开发者圈子里讨论热度明显上升。它既不是大厂推出的明星产品,也不像Dify、LangChain那样有密集的…
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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