看不見的質(zhì)量防線與看得見的心理負荷 在數(shù)字化浪潮席卷全球的2025年，軟件測試工程師作為產(chǎn)品質(zhì)量的最終守門人，正面臨著前所未有的心理挑戰(zhàn)。他們既要保持極致的邏輯嚴謹性，又要承受來自項目周期、技術(shù)迭代和業(yè)務(wù)期望的多重壓力。這道“看不…

適用對象： WSL2 NVIDIA 多 GPU（如 4RTX 4090） PyTorch / CUDA 深度學(xué)習(xí)用戶 科研訓(xùn)練、圖像去噪、模型開發(fā)等場景 一、問題背景與典型現(xiàn)象 在 WSL2 中使用 PyTorch 時，可能出現(xiàn)如下情況： UserWarning: CUDA init…

磁鏈觀測器(仿真＋閉環(huán)代碼參考文檔） 1.仿真采用simulink搭建，2018b版本 2.代碼采用Keil軟件編譯，思路參考vesc中使用的方法，自己編寫的代碼能夠?qū)崿F(xiàn)0速閉環(huán)啟動，并且標注有大量注釋，方便學(xué)習(xí)。 …

Linux線程同步與互斥 一、核心理論基礎(chǔ)：互斥與同步 1. 互斥（Mutex）：臨界資源的排他性訪問 核心概念 臨界資源：多線程中需共同讀寫的資源（如全局變量、文件、硬件設(shè)備），同一時刻只…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1893418482093257908 RAG 的檢索優(yōu)化：MMR 平衡相關(guān)性與多樣性

人工智能（AI）在過去的十年里已經(jīng)從一種實驗性技術(shù)變成了各行各業(yè)的核心動力之一。如今，隨著AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，2026年將是一個充滿變革的時代。在這一年，AI不僅將在技術(shù)上取得突破，還將在多個領(lǐng)域催生新的商…

day40復(fù)習(xí)日浙大疏錦行 用現(xiàn)有的知識對信貸風(fēng)險預(yù)測數(shù)據(jù)集建立模型進行了訓(xùn)練 import pandas as pd import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing…

Arbess 是一款開源免費的 CI/CD 工具，支持免費私有化部署，一鍵安裝零配置。本文將詳細介紹如何使用安裝配置SonarQube、Arbess系統(tǒng)，使用流水線拉取GitHub源碼、使用SonarQube代碼掃描、構(gòu)建安裝包并進行主機部署。 1、GitHub 配置 本章節(jié)將…