作者：flyfeihuang写在前面：​ 越来越多的团队正在走持续集成的模式，从实际情况来看，要想发挥持续集成的真正作用，一个至关重要的部分就是自动化测试。自动化建设针对一般业务而言，主要覆盖了后台接口测试，前端UI测试等，当然还包括其他的方面的测试，如单元测试、性能、安全等。年少无知懵懂刚入行测试行业，就开始走上了自动化测试的道路，时至今日依然在相互纠缠，让人欲罢不能。早期在很多人的眼里，自动化测试具有巨大的潜力和优势，比如能减少失误率、提高准确性、节省时间和执行成本、提升测试覆盖度、做一些手工无法完成的测试，此外也可以提升质量反馈速度，甚至是提升测试团队的士气；然而到了现在，只要提到自动化内容，经常被提起的更多的人力成本、自动化收益、时间成本、设备成本、测试覆盖或执行效率等等，各个业务也经过从无到有，从有到无等多个阶段的反复，很多文章都分析出来了其优劣性，反复论证了其收益性，基本一致的观点就是不同业务需要不同对待，比如在增长期和稳定期区分对待，全力追求自动化测试价值曲线。随着技术发展，自动化在各个领域和端也在不断演变、推陈出新，以更智能、更轻量、更敏捷的方式呈现着自己的优势，同时也细分了更加清晰的测试分层，比如从底层单元测试...

作者：torresyu最近AI圈最火的无疑是OpenAI在2月15日发布的Sora。Sora可以根据文本生成一分钟的高清视频，生成的视频画质、连续性、光影等都令人叹为观止，Sora无疑将视觉生成推到新的高度。本文将重点回答三个问题：（1）Sora的原理是什么？（2）Sora到底是不是世界模型？（3）Sora会影响哪些行业？1. 背景在国内外大多数AI厂商还在卷大语言模型之际，OpenAI悄无声息地发布了文生视频（text-to-video，简称t2v）模型Sora [1]，仅仅几个视频demo，就让整个AI圈子从惊讶到恐惧，惊讶于Sora生成的视频已经到达工业应用级别，恐惧于现有的t2v模型与Sora的差距竟然如此之大。 先看个Sora官方博客展示的demo，当你向Sora输入：“A stylish...

作者：boreholeC++中的那一堆复杂的类型描述是怎么组织的？多级指针是什么？多维数组是什么？数组指针和指针数组是什么？函数指针是什么？const修饰的层次怎么区分？const引用为什么去不掉const？复杂类型怎么分层分析？模板类型又是什么类型？auto怎么推？decltype怎么推？这篇文章为你全部梳理清楚~前言C++的类型描述方式是从C语言继承来的，并且进行了扩充（例如引用、非静态成员函数、模板实参等）。但由于C语言中的类型描述方式就略微有点「反人类」，再经C++扩展后就有点「反碳基生物」了~是的，当我第一次看到这种描述符的时候，我也觉得能写出这玩意的肯定不是碳基生物……没准是用偏硅酸盐合成的新型物种……void (Test::*(Test::*const &)() const)()...

作者：springx 本文首先从训练数据、tokenizer 和模型结构细节上对比了 LLaMA、ChatGLM 和 BLOOM 这三个主流的开源大语言模型，并介绍了这三个基座模型的衍生模型；接着详细介绍了不同大语言模型在 tokenizer、layer normalization、激活函数和位置编码的模型细节；然后讲述了 prompt tuning、prefix tuning、LLaMA- adapter 和 LoRA 这些参数高效微调方法；最后对比了不同基座语言模型和不同微调方法的效果。1. 预训练的大语言模型1.1 开源基座模型对比大语言模型的训练分为两个阶段：（1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。LIMA[1]证明了LLM...

作者：fang 在多线程环境下，当单个协程的执行不再受限于单一线程时，我们能否继续保持线性类型业务的友好表达，并在多线程环境中充分利用协程的优势呢？本篇文章将致力于解决这一核心问题。1. 单线程环境下的 coroutine我们先来重温一下单线程环境下的一些基本的设计和概念, 在上一篇中, 我们提到了实际业务中一个coroutine的基本表达模式如下:(以C++20为例)上层的调度器实现基本结构如下图所示:我们在Scheduler中会将对应的coroutine创建为SchedTask, 然后在Scheduler中维护各类不同作用的SchedTask队列, 如用于立即唤醒的immediate_queue, 用于下一帧唤醒的nextframe_queue, 以及用于等待业务唤醒的wait_event_queue....

作者：koka1. Slice 扩容本文中的示例和代码都是基于 Go 当前的最新版本(Go1.20.2)，Go 还一直在演化之前和之后的版本可能会有些许的差异。当 Slice 的 Capacity 不足时，需要进行容量扩容，他的 Capacity 是如何增长的？请看下面一段简单的代码：func main() { arr := []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18} s2 := []int{} for i := 0; i < 10; i++ { s2 = append(s2, arr...) ...