• 豆包AI生成测试用例的3种方法
    豆包AI生成测试用例的3种方法
    有三种方法可用。1.提供函数定义+功能说明,直接让AI生成对应测试;2.输入错误样例,让AI补全缺失的测试;3.使用模板化指令批量生成多个测试文件。第一种方法适合已有明确逻辑的模块,只需给出函数定义和预期行为,即可生成基于unittest或pytest的用例。第二种方法适合调试维护阶段,通过描述触发问题的输入值与期望结果,AI可快速补全回归测试。第三种方法适用于中大型项目,通过列出多个函数名和功能并指定模板,AI能批量生成测试文件。这三种方法分别适用于不同场景,关键在于提供清晰的信息以确保AI输出可靠的测
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  • 三星苹果超薄手机对比i17Air将发布
    三星苹果超薄手机对比i17Air将发布
    手机行业巨头正展开一场超薄手机的竞争热潮,非苹果阵营的领头羊三星率先推出了其首款超薄AI手机S25Edge,而苹果则计划于9月发布超薄手机iPhone17Air来应战。随着这两家主要厂商的推动,超薄手机或将掀起新一轮的购买热潮,业内专家认为这将对鸿海、台积电、大立光、美律、晶技、稳懋等供应链带来积极影响。分析人士称,随着消费者对便捷性的需求不断提升,以及制造工艺的进步,促成了超薄手机的诞生。这类手机的最大亮点在于其机身厚度比普通主流手机更为纤薄,当前行业内标准设定为机身厚度小于6毫米,三星最新发布的
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  • DeepSeek代码提示词全攻略
    DeepSeek代码提示词全攻略
    DeepSeek代码生成特化提示词示例合集旨在提升开发效率,提供多种场景下的提示词模板。1.代码生成提示词通过明确需求生成对应代码,如生成计算斐波那契数列的函数;2.代码补全提示词基于已有代码自动补全后续内容,如补全阶乘函数或Pandas数据框创建;3.代码优化提示词用于提升现有代码性能,如优化Python和JavaScript中的求和与找最大值函数;4.代码调试提示词帮助识别并修复错误,如检测除以零错误或变量名大小写问题;5.代码解释提示词用于理解复杂逻辑,如解释判断回文字符串或防抖函数的实现;6.编写
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   代码优化 代码生成 DeepSeek 代码补全 提示词 351浏览 收藏
  • 如何选择适合自己的AI工具 主流AI工具特点与适用场景解析
    如何选择适合自己的AI工具 主流AI工具特点与适用场景解析
    明确需求后选择AI工具:1.先确定用途,如图像生成、代码辅助或文本处理;2.考虑是否需要图形界面或插件支持;3.比较性能与易用性,如MidJourney适合创意图像,CodeCopilot适合编程;4.评估生态支持和扩展性,如插件系统和社区活跃度。
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  • Effidit电商技巧:商品描述与文案撰写指南
    Effidit电商技巧:商品描述与文案撰写指南
    Effidit是一款能提升电商文案吸引力和效率的AI助手,其应用包括明确目标与受众、输入详细商品信息、选择合适文案风格、生成并润色文案、进行A/B测试优化;撰写商品描述时应突出核心卖点、使用生动语言、解决用户痛点、加入故事或评价;打造广告文案需抓住眼球、强调价值、制造紧迫感、加入行动号召;但其存在依赖商品信息质量、风格局限、缺乏创造性及需人工干预等挑战。
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   AI助手 广告文案 商品描述 电商文案 Effidit 351浏览 收藏
  • 3分钟掌握AI写TensorFlow/PyTorch代码
    3分钟掌握AI写TensorFlow/PyTorch代码
    豆包AI能快速生成TensorFlow或PyTorch代码框架,节省查文档时间。1.明确任务类型,具体说明是分类还是回归、数据类型及框架;2.输入清晰指令后,AI会生成包括数据加载、模型定义、损失函数、优化器和训练循环的基础代码;3.自行补充关键细节如设备判断、模型保存逻辑等使代码可运行;4.通过多轮提问优化代码结构,逐步完善而非一次性依赖AI写出完美程序。
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   机器学习 TensorFlow PyTorch 代码生成 豆包AI 351浏览 收藏
  • AIOverviews导出与备份配置方法
    AIOverviews导出与备份配置方法
    AI项目配置导出、备份与迁移的核心在于结构化保存所有定义项目状态的信息并实现可重复部署。1.使用Git进行版本控制,管理代码和配置文件;2.利用环境变量或密钥管理服务处理敏感信息;3.通过YAML/JSON文件记录超参数和训练流程;4.使用IaC工具如Terraform管理基础设施;5.将模型权重上传至对象存储并记录版本;6.借助容器化技术确保环境一致性。其重要性体现在保障复现性、灾难恢复、团队协作和环境一致性。选择工具时应考虑易用性、扩展性和安全性,并应对配置漂移、敏感信息管理、环境差异等挑战,通过自动
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  • 豆包AI助你设计CI与自动化测试技巧
    豆包AI助你设计CI与自动化测试技巧
    使用豆包AI设计CI策略和规划自动化测试部署的关键在于明确项目需求并合理提问。1.首先明确CI目标和项目特点,如实现自动构建、测试及部署流程,豆包AI可根据技术栈(如Vue+SpringBoot)推荐合适的CI平台与配置。2.利用AI生成CI/CD流程结构和YAML模板,如GitHubActions的配置文件,涵盖触发条件、依赖安装、测试执行与部署等步骤。3.借助AI优化测试策略,包括单元测试、接口测试、E2E测试的安排及覆盖率管理建议。4.最后可通过AI排查CI流程中的常见问题,如依赖安装失败、权限不足
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  • Deepseek满血版配Giphy制作表情包教程
    Deepseek满血版配Giphy制作表情包教程
    1.使用Deepseek搜索具备“表情包基因”的素材,通过语义理解挖掘有梗、有潜力的片段;2.利用Giphy上传视频并精准裁剪、添加文字与特效,制作高质量动态表情包;3.规避版权风险应优先选用无版权或可商用素材,必要时采用原创内容;4.确保内容合规需避免仇恨、暴力等元素,保持幽默且不具攻击性风格。整个流程结合Deepseek的信息检索优势与Giphy的创作功能,实现高效且安全的表情包制作。
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  • Gemini基因数据处理技巧解析
    Gemini基因数据处理技巧解析
    Gemini通过多模态理解和推理能力辅助基因数据解析与生物信息学分析。①它虽不直接运行底层工具,但能解读常见格式如VCF、BED、FASTA和BAM,并指导关键字段含义及质量判断;建议输入前说明数据来源、关注变异类型并提供示例片段。②在变异注释方面,它结合ClinVar、COSMIC、KEGG等数据库评估变异致病性、功能影响及临床意义。③在流程搭建时,可提供建议如参数设置、过滤策略、参考基因组选择等。④使用时需注意其局限性,如无法访问私有数据、不能执行本地计算、回答基于已有知识推测而非实际运算结果,因此需
    科技周边 · 人工智能   |  6天前  |   生物信息学 Gemini 数据解析 基因数据 变异注释 351浏览 收藏
  • 接入ChatGPTAPI的Python实战教程
    接入ChatGPTAPI的Python实战教程
    接入ChatGPT的API服务其实并不难,前提是具备一定的Python基础并遵循官方文档指引。1.首先注册OpenAI账号并获取APIKey,这是访问API的身份凭证,建议使用环境变量管理以增强安全性,并可为不同项目创建多个Key以便权限控制;2.接着安装OpenAI的Python客户端库,通过pip命令完成安装并在代码中正确配置APIKey;3.然后使用openai.ChatCompletion.create()方法调用API,构造消息列表发起对话,注意选择合适的模型、精简输入内容、控制输出随机性等实用
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  • DeepSeek满血版功能与新手操作全解析
    DeepSeek满血版功能与新手操作全解析
    DeepSeek满血版的核心功能包括自然语言处理、代码生成、数据分析和图像识别。1)自然语言处理可快速生成高质量文本,适合撰写报告和文章。2)代码生成功能可根据需求生成各种编程语言的代码,并提供调试建议。3)数据分析功能能处理大量数据并生成可视化图表和报告。4)图像识别功能可用于识别和分类图片,适用于电商平台。
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  • 豆包AI助力建构Android界面,开发更高效
    豆包AI助力建构Android界面,开发更高效
    豆包AI在Android开发中可作为高效助手,通过多种方式提升开发效率。1.可快速生成XML布局代码,根据描述输出结构清晰的UI组件,如按钮栏、卡片列表等,并支持MaterialDesign风格;2.提供Java/Kotlin代码片段建议,如页面跳转、适配器编写,并解释关键逻辑;3.推荐界面设计思路与组件组合,帮助梳理模糊想法并优化布局性能;4.解释官方文档和API含义,用通俗语言说明属性用途及使用场景。
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  • 豆包AI菜谱推荐怎么用?
    豆包AI菜谱推荐怎么用?
    豆包AI大模型与AI菜谱推荐工具结合,能根据食材、口味和设备生成个性化菜谱。1.输入清晰需求如主料和限制条件让AI更懂你;2.利用步骤拆解功能简化复杂菜谱并提供替代方案;3.结合语音/图片功能实现边做边看不手忙脚乱;4.根据口味定制做出属于自己的味道并提供调整建议。
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  • AutoML图像分类教程全解析
    AutoML图像分类教程全解析
    训练自定义图像分类模型无需深厚机器学习背景,GoogleAutoML提供了直观的操作方式。1.准备数据:每类至少100张清晰图片,保证质量与类别均衡,按文件夹存放;2.创建模型:在GoogleCloudConsole中上传数据并打标签;3.训练模型:设定预算,建议从30节点小时开始;4.评估优化:查看精确率与召回率,测试实际图片,必要时调整数据或增加验证集。整个流程关键在于数据质量与细节把控。
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