#$1、Row Source Generation（行源生成）優(yōu)化器在確定執(zhí)行計(jì)劃后，生成執(zhí)行代碼的階段。這個(gè)代碼（行源樹(shù)）告訴數(shù)據(jù)庫(kù)引擎如何實(shí)際執(zhí)行查詢(xún),過(guò)程如下：SQL 文本------解析 (Parsing) → 語(yǔ)法/語(yǔ)義檢查------優(yōu)化 (Opt…

當(dāng)測(cè)試遇見(jiàn)創(chuàng)新困境 在敏捷開(kāi)發(fā)與DevOps成為主流的今天，軟件測(cè)試從業(yè)者面臨著前所未有的創(chuàng)新壓力。自動(dòng)化測(cè)試覆蓋率、持續(xù)測(cè)試流水線、AI輔助測(cè)試...這些概念每天都在沖擊著我們的工作認(rèn)知。然而，現(xiàn)實(shí)中許多測(cè)試團(tuán)隊(duì)卻陷入這樣的困境：明知需…

在軟件質(zhì)量保障體系中，測(cè)試用例設(shè)計(jì)是決定測(cè)試效率與效果的核心環(huán)節(jié)。根據(jù)國(guó)際軟件測(cè)試資格認(rèn)證委員會(huì)（ISTQB）的定義，測(cè)試用例設(shè)計(jì)方法可分為黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試與基于經(jīng)驗(yàn)的測(cè)試三大類(lèi)別。本文將深入剖析這些方法的技術(shù)特征與應(yīng)用…

第一章：Open-AutoGLM離線任務(wù)調(diào)度算法概述Open-AutoGLM 是一個(gè)面向大規(guī)模語(yǔ)言模型訓(xùn)練任務(wù)的離線調(diào)度框架，專(zhuān)為高并發(fā)、資源異構(gòu)環(huán)境下的任務(wù)編排與資源優(yōu)化而設(shè)計(jì)。其核心調(diào)度算法結(jié)合了動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)評(píng)估與資源感知分配策略，能夠在復(fù)雜依賴(lài)關(guān)系…

2025年的招聘市場(chǎng)，AI崗位正上演著冰與火之歌：整體求職競(jìng)爭(zhēng)加劇，但AI領(lǐng)域卻亮起逆勢(shì)暴漲的行情。 脈脈高聘《2025年度人才遷徙報(bào)告》顯示，2025年1-10月，新經(jīng)濟(jì)行業(yè)整體人才供需比升至2.23，意味著平均2.23個(gè)人…

第一章：揭秘Open-AutoGLM高延遲難題：5步精準(zhǔn)定位并降低操作延遲在部署 Open-AutoGLM 模型服務(wù)時(shí)，高延遲問(wèn)題常導(dǎo)致響應(yīng)緩慢，影響用戶(hù)體驗(yàn)。通過(guò)系統(tǒng)性排查與優(yōu)化，可顯著降低端到端操作延遲。以下是五個(gè)關(guān)鍵步驟&#x…

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的當(dāng)下，軟件質(zhì)量已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵組成部分。根據(jù)2024年全球軟件質(zhì)量報(bào)告顯示，因軟件缺陷導(dǎo)致的業(yè)務(wù)損失較往年增長(zhǎng)37%，這使得測(cè)試工作從傳統(tǒng)的"找bug"角色，逐步演進(jìn)為質(zhì)量保障體系的戰(zhàn)略樞紐…

做了一個(gè)項(xiàng)目的依賴(lài)是python3.6，但是python3.6在發(fā)布時(shí)m芯片架構(gòu)還沒(méi)有出來(lái)，導(dǎo)致安裝失敗。解決方案如下：為了在新 Mac 上運(yùn)行這個(gè)老項(xiàng)目，我們必須使用 Rosetta 2 模擬器，告訴 Conda：“假裝我是一臺(tái)舊的 In…