Go 語言以其強大的原生併發模型——Goroutine👇🏻ke程:xingkeit點top/10181/ 和 Channel——風靡全球,被譽為“雲時代的 C 語言”。然而,正是其“簡單易用”的併發特性,如同一柄雙刃劍,在帶來極高開發效率的同時,也為一些極其隱蔽、難以追蹤的“疑難雜症”埋下了伏筆。其中,併發數據競爭 與 Goroutine 內存泄漏 堪稱 Go 開發者進階之路上的兩大終極 Bo
llama 模型架構 損失函數的描述:在當今的深度學習領域,LLaMA(Large Language Model Meta AI)已成為一個熱門的基礎模型。其架構設計與損失函數的選取對模型的性能至關重要。因此,在本文中,我將深挖 LLaMA 模型架構以及其對應的損失函數,逐步解析這些概念的本質。
背景描述
LLaMA 模型的設計理念源於大規模預訓練與高效的 fine-tuning
本文介紹瞭如何基於開源框架並結合 LLM 構建 AI 代理驅動的自動化測試框架,從而實現更具彈性的自動化測試套件。原文:AI-Native Test Automation is Here
端到端測試是確保軟件質量的最佳實踐,但對許多開發者來説仍是痛點。傳統框架常常導致測試套件脆弱、維護成本高昂。由於依賴特定選擇器,比如 CSS ID,這些選擇器在最小的重構中都可能崩潰,從而導致測試不穩定、