3月2日凌晨，OpenAI放出了真正的ChatGPTAPI，不是背后的GPT3.5大模型，是ChatGPT的本体模型——ChatGPT3.5Turbo！

1\.应用测试的介绍一般我们在写完代码之后，代码的测试是会给专门的测试人员来测试的，如果一个测试跑到你的工位上对你说，你的代码好像有Bug，你肯定会不爽，反正我就是这样的🙃。所以为了显示自己的代码质量高一点，在功能提交给测试之前，我们会自己测试一下，接下来给大家介绍一下SpringBootTest应用测试框架。Spr

自动化终极思想：以目标为导向，不断抽象沉淀，消除冗余，做到测试数据与测试代码分离1、自动化测试对人员的要求1、对测试人员的技能要求较高，需要自己写测试代码或看得懂别人的测试代码；2、需要根据版本迭代进行更新测试用例，有一定的维护成本；3、自动化能发现的缺陷数（bug）远远少于手工测试，产出低；4、自动化测

浅谈java内存模型 不同的平台，内存模型是不一样的，但是jvm的内存模型规范是统一的。其实java的多线程并发问题最终都会反映在java的内存模型上，所谓线程安全无非是要控制多个线程对某个资源的有序访问或修改。总结java的内存模型，要解决两个主要的问题：可见性和有序性。我们都知道计算机有高速缓存的存在，处理器并不是每次处理数据都是取内

本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，因为水平有限，疏漏在所难免。请大家谅解。引言大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代，人

9月4日，“天翼云息壤——大模型训推一体化服务能力升级”线上发布会成功举办。会上，息壤平台训推服务能力重磅升级，新增闭源、多模态基座大模型以及数据集，支持万卡规模训练，训练稳定性再次提升，新增体验空间，为基础大模型训练、行业大模型训推提供一站式解决方案。

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

软件测试，自动化测试