因为有的小伙伴看到公司的QA不测试业务需求，只搞流程、卡点、规范、技术创新、QA平台，行业洞察，让研发自测、研发担责上线bug和风险，所以问我，你怎么看QA不做业务需求测试这件事。其实我怎么看不重要，这事还是要看公司管理层和QA负责人，我个人倒是可以作为一个业务方来聊一下这件事。 企业架构 公司组
上面一篇文章《质效提升 ｜ QA不做业务需求测试，你怎么看》主要讨论的是QA 和业务需求测试相关的问题，文章发出后收到了很多小伙伴的反馈，这里把很多有意义的反馈放在下面，希望对你有用。 约翰同学：QA 和测试的职能不同吧。很多时候混淆了？scmroad：是的，对于国外来说QA 和 Tester，区别
摘要：华为云CodeArts Check代码检查服务为用户提供包括代码风格、通用质量与代码安全风险等在内的检查能力，同时提供问题闭环处理、检查报告等功能，从而一站式完成代码检查作业。 本文分享自华为云社区《提升软件质量？为什么不试试华为云CodeArts Check》，作者： 华为云头条。 1996
本文作者：京东科技-市场与平台运营中心-平台研发部，晏银喜、张学君、袁宝龙、高传江、杨迎心、游斌平、付达。 特别感谢：杨广兴、张然、姬英泽、赵宁、张彤，在系统建设过程中的贡献。 1、概述 1.1 交易履约是什么？ 首先定义下什么是交易履约，交易履约是在甲乙双方达成交易产生订单后，乙方按照订单条款为甲
提起长连接，我们并不陌生，最常见的长连接非websocket莫属了。即使没有在项目中实际用过，至少也应该有所接触。长连接指在一次网络通信中，客户端与服务器之间建立一条持久的连接，可以在多次请求和响应中重复使用该连接。
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式如下所示： "Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案 举个例子，如下所示： Human: 用一句话描述地球为什么是独
提问的智慧 在培训机构，可能最多的日常就是解答问题了，最头疼的就是遇到那些问问题，描述不清楚的情况，作为一个测试，描述清楚问题是最基本的，当初我们做测试的时候都受过培训，比如这个经典的提问的智慧。 原文链接: https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Quest
提前退役了。现在我想说一点无关紧要的闲话。 与其说是 OI 回忆录，不如说是对这主线明确的六年做的一个梳理，倒不一定 OI 强相关。 ## 壹、零度下的相遇 > 视线就这样交叠 与你 最初接触到 OI 约莫是在小五。当时小学的对口中学是 cqsyz，cqsyz 在我们小学开设了一个信奥班，老师给我们
摘要：基于华为云开天aPaaS，提升80%上云集成效率，降低50%集成成本 没有充足资金，没有足够的项目规划和过渡时间，也没有经验丰富的IT团队支持，中小企业的上云路可谓是困难重重。如何帮助企业高效上云、实现降本增效的目标，是深圳市商软信息科技有限公司（以下简称“商软”）一直在探索的课题。 过去的三
随着AI大模型的浪潮席卷全球，如今的AI技术已经颠覆了大家对传统AI的认识，微软更是用浏览器与搜索引擎上的实践，证明了当今的AI技术具备打破行业格局的能力。 对于我们应用开发者来说，AI基建的建设与竞争是无法参与的，但在AI的应用领域依然大有可为！目前，国内各大科技公司已经陆续推出了各自的AI大模型
提到MemoryStream大家可能都不陌生，在编写代码中或多或少有使用过；比如Json序列化反序列化、导出PDF/Excel/Word、进行图片或者文字处理等场景。但是如果使用它高频、大数据量处理这些数据，就存在一些性能陷阱。 今天给大家带来的这个优化技巧其实就是池化MemoryStream的版本
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
本文通过 Google 翻译 NFS Share no_root_squash – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 什么是 NFS 共享？ 2 外部枚举 NFS 共享 2.1
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
本文通过 Google 翻译 Password Hunting – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 密码搜寻 – 文件名和文件内容 1.1 寻找有趣的文件名 1.2 寻找有趣的
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-2 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 上文回顾 2 枚举自定义 SUID 二进制文件 3 利用 SUID 二进
本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-1 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 了解特殊权限 2 寻找 SUID/SGID 二进制文件 – 手动方法 2
#### 前提提要: .java文件通过java -c 生成.class文件,这部分并非是JVM需要处理的部分,JVM处理的部分是基于生成的class文件,生成的部分是由编译器来负责 一个字节码文件的主要组成部分 使用工具说明 idea的JclassLib插件 使用步骤: 运行代码(只要你更新了代码
