Git1快速入门1.1环境初始化1.2个人信息配置1.3创建新仓库基于空目录创建本地仓库基于已有仓库创建新仓库1.4git命令补全1.5命令查询1.6数据结构数据结构数据对象1.6区域管理1.7文件状态2git基础操作2.1区域操作简介常见命令2.2获取文件：gitclone/pull/fetch2.3增加和提交：gitadd/commit2.4文件区别：gitdiff2.5删除和移动：gitrm/mv删除文件移动或重命名文件2.6查看提交记录：gitlog2.7文件级别撤销：gitreset/checkout/commit2.7.1撤销提交：gitcommit--amend2.7.2撤销暂存
关于Postman接口自动化测试的导引，全面介绍入门基础和从零开始搭建项目的步骤。学习如何有效地使用Postman进行API测试，了解项目搭建的基础结构、环境设置和测试用例的编写。无论您是新手还是经验丰富的测试人员，这篇教程都将为您提供清晰的指导，助您轻松构建强大的Postman接口自动化测试项目，实现从零到一的全面掌握。介绍接口测试简介什么是API?API:应用程序接口（全称：applicationprogramminginterface），缩写为API，是一种计算接口，它定义多个软件中介之间的交互，以及可以进行的调用（call）或请求（request）的种类，如何进行调用或发出请求，应使
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！cnblogs博客zhihuGithub公众号:一本正经的瞎扯大家好，我曾是一名鹅厂的后台开发工程师。从2013年开始，我就在准备一个后台开发方向的培训文档，并多次在内部培训和腾讯课堂上分享过。可是，当《数据密集型应用系统设计》这本书诞生后，我发现我已经没有继续做这件事的必要了。我总结的文档也并非完全没用，在很多微小的细节上可以作为上面这本书的补充。因此分享出这份总结文档，希望能够对初学者有用。文档放在了我的Github上：海量后台开发——从入门到放弃Havefun!😃
带有组合功能的Api有以下几个：BoolQuery：布尔查询，可以组合多个过滤语句来过滤文档BoostingQuery：在postive块中指定匹配文档的语句，同时降低在negative块中也匹配的文档的得分，提供调整相关性算法的能力constant_scoreQuery：包装了一个过滤器查询，不进行算分dis_maxQuery：返回匹配了一个或者多个查询语句的文档，但只将最佳匹配的评分作为相关性算法返回function_scoreQuery：支持使用函数来修改查询返回的分数BoolQuery如其名，BoolQuery使用1个或者多个布尔查询子句进行构建，每个子句都有一个类型，这些类型如下：m
🍅视频学习：文末有免费的配套视频可观看🍅 点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快一、强制等待1.设置完等待后不管有没有找到元素，都会执行等待，等待结束后才会执行下一步2.实例：driver=webdriver.Chrome() driver.get("https://www.baidu.com") time.sleep(3)#设置强制等待 driver.quit()二、隐性等待1.设置全局等待，对每个查询的元素都生效，当页面元素没有第一时间找到，会等待implicitly_wait设置的时间，时间过后再查找一次，要是还没找到就报错。2.实例：driver=webdr
语音识别中的Transformer和Conformer（一）简介先验知识Embedding什么是Padding、max_lenmax_lenPadding注意力机制TRM中的注意力Transformer架构整体网络架构代码Encoder==位置编码（PositionalEncoding）==获得Padding多头注意力机制前馈神经网络层解码端为什么需要mask解码器自身的MASK多头注意力机制编码器-解码器的交互MASK多头注意力机制参考连接简介随着端到端语音识别技术的发展，以Transformer、Conformer及其变种为首的模型架构在训练效率和字准率上已经超越传统的又贵又慢又不稳定的R
Hellofolks，我是Luga，今天我们继续来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LangChain，本文将继续聚焦在针对LangChain的技术进行剖析，使得大家能够了解LangChain实现机制以便更好地对利用其进行应用及市场开发。在日新月异的人工智能领域，语言模型已经成为舞台主角，重新定义了人机交互的方式。ChatGPT的广泛认可以及Google等科技巨头纷纷推出类似产品，使语言模型，尤其是LLM，成为科技界瞩目焦点。从某种意义上来讲，LLM代表了人工智能理解、解释和生成人类语言能力的重大飞跃，经过海量文本数据的训练，能够掌握复杂的语言模式和语义细微差别。凭借前所未有的语言处理
本文全面研究图像编辑前沿方法，并根据技术路线精炼地划分为3个大类、14个子类，通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。此外，本文提出了一个全新benchmark以及LMMScore指标来对代表性方法进行实验评估，为研究者提供了便捷的学习参考工具。强烈推荐AIGC大模型研究者或爱好者阅读，紧跟热点。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.17525开源项目：https://github.com/SiatMMLab/Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods摘要去噪扩散模型已成为各种图像生成和编辑任务的
Golang，也被称为Go，近年来由于其简单性、效率和并发支持而获得了显著的关注。另一方面，Redis是一个强大的内存数据存储，擅长于缓存、会话存储和实时分析。将这两种技术结合起来，可以为各种用例提供可扩展和高效的解决方案。在这个指南中，我们将深入了解使用Golang与Redis的基础，探索如何将它们无缝集成到您的应用程序中。一、什么是Redis？Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储，可以用作数据库、缓存和消息代理。它支持各种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，使其适用于不同类型的应用程序。Redis以其高性能、可扩展性和丰富的功能集而闻名，包括复制、集群和Lua脚本。二、
一、走进自动化测试想写一些技术文章，一是记录自己的成长过程，二是如果文章能够为初学者带去一点帮助，也是倍感欣慰的。下面开始我们的第一个课题：自动化测试技术其中的一个大模块：UI自动化测试。什么是UI自动化测试，所谓UI自动化测试，是将一些重复的功能测试的步骤，使用工具或者代码的方式实现，实现无人值守，自动执行我们重复的测试用例，提高测试效率。UI自动化测试，常常被用来回归测试，或者一些页面元素变动不大的项目中进行应用。当然，在正式开始前，要说明的是，自动化测试虽然能给我们的工作带来便捷，提升效率，缩短测试周期，但是它绝不能代替手工测试，大部分的BUG依旧是手工测试发现的。而且搭建一套完善的自动
