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第6章系统测试6.1系统测试的目的程序设计不能保证没有错误，这是一个开发过程，在错误或错误的过程中都是难以避免的。虽然这是不可避免的，但我们不能使这些错误始终存在于系统中，错误可能会造成无法估量的后果，如系统崩溃，安全信息泄露，系统无法正常启动等，为了避免这些问题，我们需

1.如何设置自动生成serialVersionUIDIDEA自动生成serialVersionUID需要进行下设置，在未设置之前，选中类名使用快捷键option+return，提示如下：自动生成serialVersionUID的设置如下：依次点击IntelliJIDEA->Perferences，在打开的设置框中按照如下提示，选中两个选项设置

全方位解析“提示词工程师”。‍AI大模型技术正以前所未有的速度重塑我们的未来。它们不仅仅是冷冰冰的算法集合，更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后，有一群关键的角色——提示词工程师（PromptEngineer）。顾名思义，这类人是专门负责设计和优化AI大模型的提

Ai出图最基本的就是文生图，拿写实类方向来说，可以生成很多逼真的Ai作品，足够让人惊艳了。2张图像都是用SD生成的，底模用的是麦橘大神新发布的V7写实模型，lora还搭配使用了麦橘大神发布的花田错stablediffusion整合包以及更多模型插件，可以扫描下方，免费获取今天我想来一期

在Linux系统上，网站出现 503ServiceUnavailable 错误通常表示服务器暂时无法处理请求。这通常是由于 服务器过载 或 服务不可用 导致的。503错误是一个临时性错误，通常意味着服务器本身是正常运行的，但某些服务或资源暂时不可用。要解决503错误，首先要确定其根本原因。以

图标姓名符号类型方法和函数method，，function​constructor变量variable字段field类型参数typeParameter常量constant课程class接口interface结构struct活动event运算符operator模块module属性和特性property值

“学会写提示词，就类似于学会使用电脑的鼠标和键盘，这是学习和使用大模型必备的技能之一。而提示词工程就是让你学会怎么和大模型说话”最近断断续续一直有人通过后台留言或加微信的方式，来咨询大模型的应用问题；比如，怎么用大模型优化文本，或者怎么才能从大模型得到更好的回

前言提示（prompt）是有效使用生成式AI图像模型的关键技巧。提示的结构直接影响生成的图像的质量、创造力和准确性。今日凌晨，StabilityAI发布了StableDiffusion3.5的提示指南。该指南提供了StableDiffusion3.5的实用提示技巧，让使用者能够快速准确地完善图像概念，

 人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型通常在两个阶段进行训练：首先是从原始文本中进行无监督预训练，以学习通用表示；其次是通过大规模的指令微调和强化学习，以更好地适应最终任务和用户偏好。来自MetaAI、卡内基梅隆大学和特拉维夫大学研究人员提出了，通过LIMA模型，对这

前言在开始学之前，我想提前说一下，我所理解的AI绘画的本质，就是手替，人提出方案，AI帮你完成具体的作画过程。写这篇文章的初衷，网上的StableDiffusion教程太多了，但是我真正去学的时候发现，没有找到一个对小白友好的，被各种复杂的参数、模型的专业词汇劝退。所以在我学了之后，想出

目前lora训练有很多很好的打标工具,这次尝试使用comfyui工作流进行打标,使用的模型是MiniCPMv2.6,面壁者的小刚炮工作流地址https://github.com/pzc163/Comfyui_MiniCPMv2_6-prompt-generator安装与准备安装插件：在ComfyUIManager中搜索并安装“MiniCPMv2_6-prompt-g

前言工欲善其事，必先利其器！今天我们聊聊StableDiffusionWebUI的基础操作以及各个参数都代表了什么。一、大模型的切换在StableDiffusion（以下简称SD）的背景下，大模型通常意味着，它能够更准确地理解给定的文本提示，生成更符合用户期待的图像。这些大模型通常是通过使用

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当浏览器地址栏提示“不安全”时，这通常意味着网站存在安全隐患，可能危及用户的数据安全和隐私。以下是一些针对用户和网站管理员的解决建议：针对用户避免输入敏感信息：在地址栏显示“不安全”的网站上，避免输入任何敏感信息，如个人身份、财务信息或登录凭证。联系网站管理员：如果

大家可能会好奇，为什么要特别聊聊一个简单的提示组件。这是因为我在使用Toast组件时遇到了一个有意思的问题，想给大家分享一下。虽然Toast用起来看似简单，但在多实例管理上可能隐藏着一些小坑。有关Toast其他方法可以参考官方文档：Vant3-LightweightMobileUIComponent

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今天我们来尝试用思维链也就是CoT（ChainofThought）的概念来引导模型的推理，让模型生成更详实、更完备的文案什么是ChainofThoughtCoT这个概念来源于学术界，是谷歌大脑的JasonWei等人于2022年在论文《Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModel

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首页打开链接进入发现404使用dirsearch 扫描一下，发现/robots.txt泄露进入到其中进行查看，发现/resusl.php进入到该页面，页面显示：Warning:你不是管理员你的IP已经被记录到日志了，但是下方提示if($_GET[x]==$password)，就是需要传入一个参数x，并且x的值要等于password根

摘要        大型语言模型（LLMs）通过扩大模型和数据规模，展现了不断增强的上下文学习能力。尽管取得了这一进展，LLMs仍然无法解决算法推理问题。尽管在提供最终答案的同时给出解释促进了在多步骤推理问题上的进一步改进，但Anil等人（2022年）指出，即使是简单的算法推理任务，比如

摘要        离散提示已被用于调整预训练语言模型，以适应不同的NLP任务。特别是，从一小组训练实例中生成离散提示的自动方法已经报告了优越的性能。然而，仔细观察习得的提示会发现，它们包含嘈杂和反直觉的词汇结构，而这些在手工写的提示中是不会遇到的。这提出了一个重要

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