中兴MKT与软件测试

LLM 大模型学习必知必会系列(五)：数据预处理(Tokenizer分词器)、模板（Template）设计以及LLM技术选型 在模型训练过程中，数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下，数据集的好坏，是决定了该次训练能否成功的最关键因素。 在上一篇中，我们提到了模型训练的基本原理是将文字转换索引再转换为对应的向量，那么文字转为向量的具体过程是什么？ 1.分词器（Tokenizer） 在NLP（自然语言处理）领域中，承担文字转换索引（token）这一过程的组件是tokenizer。每个模型有自己特定的tokenizer，但它们的处理过程是大同小异的。 首先我们安装好...

第一天投，第二天就挂了

http和https的区别get和post的区别对一个信息流的推送进行相关的测试实习中遇到的测试中的一些问题有哪些？遇到的bug，可能会是什么原因？如何去定位这里指出了我的问题，是不是单台设备的问题，兼容性考虑一下，是偶现还是必现，是前端还是后端的问题，做一个定位编写测试用例是根据什么去编写的你了解还有哪些专项测试，根据这些专项测试还可以对你设计的用例进行补充吗如何去看推送的信息与你个人的用户画像是否是匹配的反问：具体的业务场景（面试通过再分配到具体的组）会有专项测试和开发的工作吗（基于公司内部完善的测试平台进行测试，都比较成熟了，你愿意进行功能的修修补补啥的也可以）是在东五环的总部吗（是的，...