探索软件测试中的自动化测试策略
随着软件开发周期的加速和市场需求的不断增长，传统的手动软件测试方法已难以满足现代软件开发的高效性和准确性要求。本文旨在探讨自动化测试在软件测试中的重要性、实施策略及其对提高软件质量的影响。通过分析自动化测试的优势与挑战，以及提供实用的自动化测试工具和框架选择指南，旨在帮助读者理解并应用自动化测试以提升软件开发效率和产品质量。
C# 一分钟浅谈：GraphQL 数据类型与查询
本文介绍了GraphQL的基本概念、数据类型及查询方法，重点从C#角度探讨了GraphQL的应用。通过Hot Chocolate库的实例，展示了如何在ASP.NET Core中实现GraphQL API，包括安装、定义Schema、配置及运行项目。文中还讨论了常见问题与解决方案，旨在帮助开发者更好地理解和使用GraphQL。
jvm-48-java 变更导致压测应用性能下降，如何分析定位原因？
【11月更文挑战第17天】当JVM相关变更导致压测应用性能下降时，可通过检查变更内容（如JVM参数、Java版本、代码变更）、收集性能监控数据（使用JVM监控工具、应用性能监控工具、系统资源监控）、分析垃圾回收情况（GC日志分析、内存泄漏检查）、分析线程和锁（线程状态分析、锁竞争分析）及分析代码执行路径（使用代码性能分析工具、代码审查）等步骤来定位和解决问题。
Linux内核升级指南####
本文将深入探讨Linux操作系统的内核升级过程，旨在为系统管理员和高级用户提供一份详尽的操作指南。通过分析升级前的准备、升级过程中的关键步骤以及升级后的配置优化，本文旨在帮助读者安全、高效地完成内核升级，从而提升系统性能和安全性。
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智谱开源端侧大语言和多模态模型GLM-Edge系列！
GLM-Edge系列模型是由智谱开源，专为端侧应用设计的大语言对话模型和多模态理解模型，包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B和GLM-Edge-V-5B四种尺寸。这些模型针对手机、车机及PC等不同平台进行了优化，通过量化的技术手段，实现了高效运行。例如，在高通骁龙8 Elite平台上，1.5B对话模型和2B多模态模型能够达到每秒60 tokens以上的解码速度，而通过应用投机采样技术，这一数字可提升至100 tokens以上。
千问团队开源会思考的QwQ模型，这模型成精了！
QwQ是由Qwen团队开发的大型语言模型，专注于增强AI的推理能力。此预览版本在数学和编程领域表现出色，但在其他领域仍有提升空间。模型具备深度自省和自我质疑的能力，通过逐步推理和假设检验，能够在复杂问题上取得突破性进展。QwQ不仅支持本地推理和Ollama直接运行，还提供了详细的微调指南，助力开发者根据特定需求定制模型。尽管QwQ在推理过程中存在语言切换和安全性等方面的局限性，Qwen团队仍致力于不断优化，推动模型向更高层次的智能迈进。[了解更多](https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwQ-32B-preview)
探索软件测试中的自动化：从新手到专家
在软件开发的世界中，测试是确保产品质量的关键步骤。本文将通过一个初学者的视角，介绍如何从零开始构建自动化测试框架，并逐步深入到更复杂的测试场景。我们将探讨自动化测试的优势、工具选择、以及如何有效地实施和扩展自动化测试策略。无论你是刚入门的软件测试新手，还是希望提升自动化测试技能的开发人员，这篇文章都将为你提供实用的指导和启示。
探索软件测试中的自动化框架选择####
在当今快节奏的软件开发周期中，自动化测试已成为确保产品质量与加速产品迭代的关键策略。本文深入剖析了自动化测试的核心价值，对比分析了市场上主流的自动化测试框架，旨在为项目团队提供选型时的考量因素及实践指南，助力高效构建适应未来变化的自动化测试体系。
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探索无界：从技术深度到跨学科广度的融合之旅####
本文探讨了技术专精与跨学科视野融合的重要性，通过个人实践案例分析，展示了在深度学习领域深耕的同时，如何跨越界限，将计算机科学与认知科学、心理学等多学科知识结合，以解决复杂问题。文章强调，面对快速变化的技术环境，持续学习与跨领域合作是推动创新的关键。
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