提示交互界面設(shè)計的10個直觀化技巧：讓提示工程從“黑盒”變“明牌” 作為提示工程架構(gòu)師，你一定遇到過這樣的場景： 用戶盯著“請輸入提示”的輸入框發(fā)呆，不知道該寫什么；調(diào)了半小時“溫度”參數(shù)，還是分不…

一、云負(fù)載測試的痛點與AI化機遇1.1 傳統(tǒng)負(fù)載測試的瓶頸腳本編制耗時&#xff1a;JMeter等工具需手工編寫測試腳本&#xff0c;復(fù)雜業(yè)務(wù)流構(gòu)建平均耗時8-12小時場景覆蓋局限&#xff1a;人工設(shè)計的測試場景僅能覆蓋<30%的潛在用戶行為路徑資源預(yù)測偏差&#xff1a;靜態(tài)負(fù)載?！?

前言:由于工作所需,需要使用Postman測試工具,對基于ws規(guī)范的WebService接口進(jìn)行測試.在經(jīng)過多種嘗試后,終于找到了正確的測試方法.下面我便詳細(xì)記錄測試步驟,以便以后再次測試時可以拿來主義.第一步:確保WebService服務(wù)端正常啟動(注意服務(wù)端各個接口發(fā)布的url地址)第二步:打開…

AI大模型架構(gòu)師是融合軟件架構(gòu)、機器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)設(shè)計的高級技術(shù)角色&#xff0c;負(fù)責(zé)設(shè)計、實現(xiàn)和優(yōu)化大規(guī)模AI模型系統(tǒng)。該職業(yè)需求旺盛但供給不足&#xff0c;薪酬水平高&#xff08;一線城市月薪中位數(shù)超4.2萬&#xff0c;資深者年薪80-200萬&#xff09;。需掌握深度學(xué)習(xí)、分…

圖書館古籍?dāng)?shù)字化加速&#xff1a;AI識別結(jié)合TensorRT推理 在國家圖書館的數(shù)字化中心&#xff0c;一臺掃描儀正以每分鐘一頁的速度將泛黃的線裝書轉(zhuǎn)化為高清圖像。這些圖像隨后被送入后臺系統(tǒng)——等待它們的不再是緩慢的人工錄入&#xff0c;而是一套能在百毫秒內(nèi)完成文字識別的…

第一部分：開篇立論 —— 當(dāng)熱鬧退場，你的品牌留下了什么？ 在成都，一場成功的線下活動應(yīng)該是什么樣子？是在成都太古里搭建一個引來無數(shù)人打卡的華麗場景？還是在萬象城舉辦一場明星云集、聲量浩大的發(fā)布會？ 當(dāng)裝置…

用戶行為序列建模推理優(yōu)化&#xff1a;電商平臺實戰(zhàn)經(jīng)驗 在高并發(fā)、低延遲的電商推薦場景中&#xff0c;一個看似簡單的“猜你喜歡”背后&#xff0c;往往運行著極其復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。尤其是當(dāng)系統(tǒng)需要實時理解用戶剛剛發(fā)生的點擊、瀏覽、加購等一系列行為時&#xff0c;如何…

LLaMA系列模型部署利器&#xff1a;NVIDIA TensorRT鏡像詳解 在大語言模型&#xff08;LLM&#xff09;如LLaMA、LLaMA2日益滲透至智能客服、實時對話系統(tǒng)和邊緣計算設(shè)備的今天&#xff0c;一個尖銳的問題擺在工程團(tuán)隊面前&#xff1a;如何讓千億參數(shù)的模型&#xff0c;在保證…