Python测试体系看似庞大、细节繁多，但入门门槛并不高。对于已经完成基础功能开发、尚未编写任何测试的应用，本教程将从最基础的实践入手，逐步过渡到更高级的测试技巧，重点介绍如何利用Python自带工具构建自动化测试体系。 内容将涵盖：基础测试的编写与执行方法、相关工具的使用方式、应用性能的检查手段， ...

4. LangChain的数据检索 在RAG基础里面，我们已经或多或少知道了大模型存在的缺陷，数据不实时，缺少垂直领域数据和私域数据等。解决这些缺陷的主要方法是通过检索增强生成（RAG）。首先检索外部数据，然后在执行生成步骤时将其传递给LLM。LangChain 为RAG应用程序提供了从简单到复杂的 ...

Token（词元）是 AI 处理信息的最小单位。它既不是字，也不是词，而是由模型自行切分出来的 “文字碎片”。通常来说，1 个 Token 约等于 4 个字母，或 1～2 个汉字。 如果你习惯看视频，就看《4. Token(词元)，看会动画敲下代码，就彻底搞懂了》，喜欢看文章就接着往下看。 Toke ...

家人们谁懂啊！刚入坑嵌入式那会，我踩过的坑能绕桌子三圈： 一天烧录十次代码，等进度条的时间能喝半杯奶茶； 焊错线烧了 ESP32，对着冒烟的板子发呆半小时； 调 I2S 音频代码，来回拔插麦克风和功放，线都快断了… 直到我挖到了这个叫「Velxio」的开源神器，直接把我的嵌入式开发效率拉到了天花板！ ...

之前的内容里，我们提出了让 CNN 更灵活的想法： 能不能让“采样位置”本身，变成可以学习的？ 在上一篇里，我们已经用可变形池化实现了这一目标。但同时我们也提到了，这并非终点： 既然池化可以偏移采样，那更基础的卷积本身为什么不能？ 这便是 Deformable Convolutional Netwo ...

为啥弄个 PicoBox PicoBox 是一个完全针对 AI 生成网页 这个特定场景设计的小项目。采用 C# + PicoServer 开发，代码量非常少，加上注释总共只有51行。其实也可以和模版引擎搭配，来做轻量博客系统。 点击查看代码 namespace PicoBox { using Pic ...

通过「事前引导→事中约束→事后补救」的全链路解决方案，可实现 JSON 输出稳定合规，适配不同场景、不同类型大模型。 ...

当漏洞来了，你知道系统里用了什么吗？——SBOM 的真正价值 先不讲概念，先聊个真事。 Log4j 那天晚上，我在客户现场 2021 年 12 月，我记得很清楚，那天我正在银行客户现场做交付。 下午四五点的时候，客户的安全团队突然在群里炸了：Log4j 出了一个远程代码执行漏洞，CVSS 满分 10 ...

前言 PS: 这篇文章拖了很久，实在是比较忙，没法把 Zed 的功能都细细体验一下。 在之前的 2026年AI编程工具横评：Cursor、Codex、Claude Code、Zed、Windsurf 文章里，我们已经讨论过了，虽然 Zed 的 AI 功能不算强，但胜在自由度高、轻量灵活，比现在主流的 ...

用户注册后同步发送邮件，接口卡顿让人抓狂？本文带你吃透FastAPI内置的BackgroundTasks，从常见使用场景、add_task方法，到和Celery的区别，以及我踩过的大坑：后台任务里不能访问request。让你一次搞懂轻量级后台任务的最佳实践。 ...

之前说到过 Hydration Mismatch 原理，今天来说说 为什么从设计上，它就无法完全避免 一、先把问题还原到最本质 SSR 做了两件事： 服务端生成 HTML 客户端接管（Hydration） Hydration 的本质是： 在不重建 DOM 的情况下，让 JS 接管已有 HTML (原 ...

我们通过接口传递webservice后，它返回信息为“涓婁紶鎴愬姛!” 乱码的中文GBK解码utf-8字节码后的错乱形式，它的Utf-8形式的字节码16进制为：00000000h: E4 B8 8A E4 BC A0 E6 88 90 E5 8A 9F 21 ; 涓婁紶鎴愬姛!.. | 乱码字符 | ...

依旧能记起当年 React 和 Vue 刚火时，前端之间一直有个争论：使用 React 还是使用 Vue。当年这个议题吵的热火朝天，当时就在想，为什么这两个框架会有这么大的差异？造成这些差异的原因是什么？为什么两个框架走的不同路径，但是给开发者的体验却是相似的？种种问题都在我的脑海中回荡，可惜当年还 ...

简单动态字符串SDS Redis的key和value，其基础数据类型都是字符串。例如：Hash型value的field和value、List、Set、ZSet的元素类型都是字符串。 Redis自定义了一种字符串，这种字符串本身的结构比较简单，但功能强大，称为简单动态字符串，Simple Dynami ...

在这篇博客里我想谈谈 .NET 技术栈，谈谈它带给我的优势，以及在中国这个大环境下，我是如何慢慢打破部分用户顾虑，取得他们信任的。 ...

本文系统梳理了深度学习在三维重建全流程中的应用：从任务定义与数据采集治理，到标定配准、深度估计、稠密重建、外观恢复、动态时序与语义增强，再到后处理与部署优化。核心观点是，深度学习不再只是单点提精度，而是与几何约束协同，提升系统的鲁棒性、泛化性与工程可落地性。最终目标是构建“可重建、可交付、可运维、可... ...

在处理 PDF 文档时，“拆分页面”可以说是最常遇到的需求之一。比如：一份几十页的报告，你只想要其中某一章；或者开会发的 PDF 会议纪要，需要按参会者姓名拆成单页分别发邮件；又或者你刚把一份扫描件导出来，希望每一页变成一个独立的 PDF 文件……这些场景我都遇到过。 今天我就用 Free Spir ...

本文是「深入 Open Agent SDK (Swift)」系列第五篇。 Agent 不只是一次性问答工具。真正有用的 Agent 要做到三件事：记住上下文（上次聊到哪了）、控制权限（哪些操作能做）、审计行为（谁在什么时候干了什么）。Open Agent SDK 用四个子系统来覆盖这些需求——Ses ...

TIP一次线上扩容实验，揭开隐藏在@RefreshScope背后的性能杀手 问题现场：扩容反而引发告警风暴最近，我们的服务在业务高峰进行一次常规扩容，新增了两个POD。本以为能平滑分担流量，结果启动后不久，P1级别接口超时告警和频繁Full GC告警接连爆发。 从监控图可以清晰看到： 新启动的P ...

实战 LangGraph 循环执行：构建带自动重试的并行任务流 在构建复杂 AI 工作流时，我们经常会遇到不稳定的外部服务调用、需要重试的异步任务场景 —— 比如并行获取天气、时间等第三方数据，部分接口可能随机失败，这时候就需要工作流具备自动循环重试能力，直到任务成功或达到最大重试次数。 LangG ...