最近很多人在問接口測(cè)試面試題有哪些，小編基于大家的需求，花了好幾天時(shí)間給大家整理了一篇接口測(cè)試面試的時(shí)候經(jīng)常會(huì)問到的一些題。大家覺得有用的話記得分享給身邊有需要的朋友。（筆芯） 本次接口測(cè)試面試真題涵蓋如下五大部分內(nèi)容： 第一、基本理論知識(shí) 第二、HTTP協(xié)議 …

2025視覺AI落地趨勢(shì)：M2FP推動(dòng)低成本人體解析普及化 📌 引言：從高門檻到普惠化，人體解析的演進(jìn)之路 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，人體解析（Human Parsing） 作為語義分割的一個(gè)精細(xì)化分支，長(zhǎng)期…

過去高校AI實(shí)驗(yàn)室的好算法，大多只停留在論文里，到了產(chǎn)業(yè)端根本用不上；而企業(yè)急需AI解決方案，卻找不到對(duì)口的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。AI產(chǎn)學(xué)研融合平臺(tái)，就是用技術(shù)打通這道鴻溝，一邊連著高校的科研實(shí)力，一邊對(duì)…

AI科研新工具：M2FP快速生成人體解析基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 在計(jì)算機(jī)視覺與AI驅(qū)動(dòng)的科研場(chǎng)景中，高質(zhì)量的人體解析數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練姿態(tài)估計(jì)、虛擬試衣、動(dòng)作識(shí)別等下游模型的基礎(chǔ)。然而，手動(dòng)標(biāo)注圖像中每個(gè)人的精細(xì)身體部位（如左袖、右腿、面部輪廓…

現(xiàn)在各大模型廠商都在不斷推出新模型，眼花繚亂。 很多人想知道不同模型到底處于什么水平，比如最近 GLM 4.7 出來很多人很想知道水平怎樣，往往得四處打聽，可不同人給出的答案又不一樣。 那有沒有一些榜單，能讓我們一眼…

Z-Image-Turbo支持文字生成嗎？真實(shí)能力邊界分析 引言：AI圖像生成中的“文字困境” 在當(dāng)前AIGC（人工智能生成內(nèi)容）浪潮中，圖像生成模型如Stable Diffusion、Midjourney和阿里通義的Z-Image-Turbo已能創(chuàng)造出令人驚嘆的…

真實(shí)項(xiàng)目落地：城市人口普查數(shù)據(jù)整合，MGeo助力高效實(shí)體對(duì)齊 在城市治理與公共政策制定中，人口普查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性至關(guān)重要。然而，在實(shí)際操作中，不同部門采集的數(shù)據(jù)往往存在格式不一、地址表述差異大、同地異名或…

是否需要微調(diào)？MGeo預(yù)訓(xùn)練模型適用性評(píng)估指南 背景與問題提出：地址相似度匹配的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn) 在電商、物流、本地生活服務(wù)等場(chǎng)景中，地址數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與實(shí)體對(duì)齊是構(gòu)建高質(zhì)量地理信息系統(tǒng)的基石。同一地點(diǎn)常以不同方式表達(dá)——例如“北京市朝陽區(qū)…