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playwright
教程
腾讯技术创作特训营S15#自选日志
java
《刚刚问世》系列初窥篇-Java+Playwright自动化测试-29- 操作单选和多选按钮 - 下篇（详细教程）
我们可能会遇到一直测试单选和复选按钮的测试场景，如果就十几道选择题，那就手工点击，马上完事，但是如果是让你测试题库呢？那不得那鼠标点击冒烟了，手指点到抽筋了。尤其是做教育类的软件测试，这些就是家常便饭了。因此今天这一篇宏哥主要是讲解一下，如何使用Playwright来遍历单选和多选按钮。让电脑自己点击，让机器干活。大致内容：宏哥在本地弄的一个小demo，然后遍历demo里的单选和多选按钮进行实战。
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2025-09-09
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以上就是这次“显存越跑越涨直到 OOM”的完整排查与修复。把这篇作为“AI 协作 debug 日志”投稿，既能展示真实问题和可复用修复策略，也能量化 AI 带来的效率提升：定位时间从数小时降到 20 分钟内。需最终定位是 把带梯度的张量（logits、loss）存进 Python 列表做 epoch 级指标/可视化，无 detach() / .item()，导致 计算图被跨 step 持有。本文按你的“基本要求”完整记录与 Cursor / Codex / CodeBuddy / ChatGPT 协作排查的真实过程。
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打破算力瓶颈：LLM推理中Prefill/Decode分离架构深度解析
在LLM推理计算中Prefill和Decode两个阶段的计算/显存/带宽需求不一样，通常Prefill是算力密集，Decode是访存密集。一些场景中P和D两者分开计算可提升性能。vLLM是一种主流的推理框架，今天我将主要围绕其PD分离场景做讨论，欢迎交流指正！👍
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