2016年开始了我的测试生活。2016年刚到公司的时候，我做的是测试工程师。做测试工程师是我对自己的职业规划。说实话，我能得到这份工作真的很高兴。来公司的第一个星期，因为有一个项目缺人，所以部门经理提前结束了我的考核期，让我随项目组进行集中开发。从此，我开始了我的测试生活。1、工作虽然累，但是不枯燥虽然以前在新浪做过测试，但是象现在这样跟着一个项目组做测试还是第一次。基本上是第一次写测试计划、第一写那么大量的测试文档，而且也是第一次自己一个人要对测试质量负责。集中开发的工作时间很长，一天大概至少工作在12个小时以上。项目组里都是年轻人，大家平常一起紧张的工作，偶尔会开些玩笑。工作虽然累，但是却
我正在从MPMoviePlayerController切换到AVPlayer，因为我需要对视频交换进行更细粒度的控制。我用MPMoviePlayerController播放的.mov文件播放正常，但切换到AVPlayer后我听到视频中的音频，但视频只是显示我添加了AVPlayerLayer的View背景。以下是我如何初始化AVPlayer。self.player=[[AVPlayeralloc]initWithURL:video];AVPlayerLayer*playerLayer=[AVPlayerLayerplayerLayerWithPlayer:self.player];pla
我正在从MPMoviePlayerController切换到AVPlayer，因为我需要对视频交换进行更细粒度的控制。我用MPMoviePlayerController播放的.mov文件播放正常，但切换到AVPlayer后我听到视频中的音频，但视频只是显示我添加了AVPlayerLayer的View背景。以下是我如何初始化AVPlayer。self.player=[[AVPlayeralloc]initWithURL:video];AVPlayerLayer*playerLayer=[AVPlayerLayerplayerLayerWithPlayer:self.player];pla
是时候给大模型造个身体了，这是多家顶级研究机构在今年的ICML大会上向社区传递的一个重要信号。在这次大会上，谷歌打造的PaLM-E和斯坦福大学李飞飞教授、英伟达高级研究科学家Linxi"Jim"Fan（范麟熙，师从李飞飞）参与打造的VIMA机器人智能体悉数亮相，展示了具身智能领域的顶尖研究成果。图片PaLM-E诞生于今年3月份，是一个参数量达5620亿的具身多模态语言模型，集成了参数量540B的PaLM和参数量22B的视觉Transformer（ViT），是目前已知的最大的视觉-语言模型。利用这个大模型控制机器人，谷歌把具身智能玩出了新高度。它能让机器人听懂人类指令，并自动将其分解为若干步骤并
来，有哪个人不是专业的，我教他来几下！（教他装逼）目录1、c语言2、VBS1、c语言 这个比较麻烦，因为这样你就要先下载一款编程软件，个人推荐Devc++,因为在一般情况下，它下载很快，而且可以调成任意语言，并且自带编译器，节省了很多时间精力。1.1孙子你把它调成中文后，往上复制代码：#includeintmain(){int_S1;printf("嘿，你认为xxx是你的孙子吗？是1，否0\n");scanf("%d",&_S1);if(_S1==1){printf("滚！别让我在看到你！\n");}else{printf("耶！你是xxx的孙子！几十年了，终于找到你了！");}return
最近折腾IIS，发现网站的http能访问但是https不能访问。我确认所有关于HTTPS的配置我都配置正确了，结果还是不能访问，一番折腾发现，服务器本身的防火墙和阿里云服务器的安全组规则不是一回事。改完防火墙也没有用，重要的是阿里云平台里改服务器的安全规则。只需要在入方向的规则里添加443端口即可访问了。
现在IT行业已逐渐成为大家转行的热门选择，但是被IT行业高收入吸引的同时，也担心IT从业人员职业寿命太短，这也成为阻挡大家转行IT的主要原因，那么IT行业能做到多少岁呢？现在大众对于IT行业的普遍认知是虽然薪资待遇高，但是干IT是吃“青春饭”的，年纪大了之后就没办法从事IT的工作。其实不然，相比其他行业而言，IT行业招聘时对于求职者相比学历更看重的是专业能力，而随着年纪的增长工作经验也越来越丰富，所以不存在说年纪大了不能做IT。而且，大家不管从事什么行业肯定都不想说一直做一个专员，都是想要朝着更高的职位努力的。IT行业同样也是这个道理，虽然初入职场可能从事的是初级开发工程师的职位，但是随着年龄
在生成式AI领域，推出了ChatGPT的OpenAI是处于领先地位的，他们的GPT-4已经是万亿参数级别，还在训练更先进的GPT-5，届时又会在技术水平上甩开国内的追赶者。OpenAI能够领先，先进AI显卡用到的GPU是功不可没的，背靠微软这棵大树，他们在算力资源上不会受到限制，GPT-4的训练就使用了2万张NVIDIA的AI显卡训练。但是万张显卡级别的算力还不是终点，今年也投身AI创业的前搜狗CEO王小川日前在采访中透露了OpenAI的动向，提到后者正在做更先进的训练方法，设计能够将1000万张GPU连在一起的计算模型。1000万张GPU是什么概念？目前NVIDIA每年的产量也就是100万块
最近网络上很多文章都在说ChatGPT，神乎其神，我也试着玩了一下，这里分享下过程。从结果来说，它离替代程序员还有很长的一段路要做。因为程序的工作虽然是由各个小模块组成，但是一个系统性的大逻辑，可能是现阶段的它所无法触及的。毕竟一个系统由n个小模块，以及模块间的协作区完成工作。就算它能帮助完成一些模块的编码，但是对于系统需求的转化，还是需要程序员去跟进。对于高级和中级程序员来说，它是一款非常不错的辅助工作，能节省很多的信息筛选和排错的时间，比如一些功能，我们用搜索引擎的化，可能会出现很多冗余无用的信息，而用它能精准定位到，在搜索引擎还需要花费时间和精力去筛选信息。对于初级程序员来说算是一个福音
最近网络上很多文章都在说ChatGPT，神乎其神，我也试着玩了一下，这里分享下过程。从结果来说，它离替代程序员还有很长的一段路要做。因为程序的工作虽然是由各个小模块组成，但是一个系统性的大逻辑，可能是现阶段的它所无法触及的。毕竟一个系统由n个小模块，以及模块间的协作区完成工作。就算它能帮助完成一些模块的编码，但是对于系统需求的转化，还是需要程序员去跟进。对于高级和中级程序员来说，它是一款非常不错的辅助工作，能节省很多的信息筛选和排错的时间，比如一些功能，我们用搜索引擎的化，可能会出现很多冗余无用的信息，而用它能精准定位到，在搜索引擎还需要花费时间和精力去筛选信息。对于初级程序员来说算是一个福音
