在軟件測試領(lǐng)域，“效率低、覆蓋窄、適應(yīng)性差” 的痛點長期存在：某大型電商平臺曾因回歸測試用例編寫滯后，導(dǎo)致新功能上線延遲 3 天；某金融機構(gòu)因手工測試遺漏邊界場景，引發(fā)線上交易故障。 而 AI 技術(shù)的成熟&#xff0…

零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)MiDaS：單目深度估計快速上手 1. 引言：什么是單目深度估計？ 在計算機視覺領(lǐng)域，從一張普通2D圖像中感知3D空間結(jié)構(gòu)一直是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法依賴雙目攝像頭或多視角幾何計算，而近年來，隨…

33語種互譯新標桿｜騰訊開源HY-MT1.5-7B翻譯模型實戰(zhàn)指南 在多語言交流日益頻繁的今天，高質(zhì)量、低延遲的機器翻譯系統(tǒng)已成為跨語言溝通的核心基礎(chǔ)設(shè)施。騰訊混元團隊推出的 HY-MT1.5-7B 翻譯模型，正是面向這一需求打造的新一代大模型翻譯解決…

萬能分類器對抗樣本：云端攻防測試提升模型魯棒性 1. 引言：為什么需要對抗樣本測試？ 在AI安全領(lǐng)域，對抗樣本就像黑客用來測試系統(tǒng)漏洞的特殊"鑰匙"。它們是通過精心設(shè)計的輸入數(shù)據(jù)（如圖片、文本&#xff09…

AI分類模型壓縮：萬能分類器云端量化蒸餾全攻略 引言：為什么我們需要模型壓縮？ 想象一下，你訓(xùn)練了一個超級聰明的AI大腦，但它體積太大，就像一頭大象——雖然很聰明，但沒法塞進你的手機或智能手…

一、背景：為什么需要動態(tài)上下文發(fā)現(xiàn) 編碼 Agent 正在快速改變軟件構(gòu)建方式。其能力提升來自兩方面：更強的 Agent 模型 更好的上下文工程（Context Engineering）。 Cursor 的 Agent 框架（agent harness）會…

3D視覺AI實戰(zhàn)：MiDaS模型與ROS系統(tǒng)集成 1. 引言：邁向真實世界的3D感知 1.1 單目深度估計的技術(shù)演進 在機器人導(dǎo)航、自動駕駛和增強現(xiàn)實等前沿領(lǐng)域，三維空間感知能力是實現(xiàn)環(huán)境理解的核心前提。傳統(tǒng)方案依賴激光雷達或多目相機，成…

博主介紹：??碼農(nóng)一枚 ，專注于大學(xué)生項目實戰(zhàn)開發(fā)、講解和畢業(yè)🚢文撰寫修改等。全棧領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者，博客之星、掘金/華為云/阿里云/InfoQ等平臺優(yōu)質(zhì)作者、專注于Java、小程序技術(shù)領(lǐng)域和畢業(yè)項目實戰(zhàn) ??技術(shù)范圍：&am…