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人工智能与软件架构

本文目录： 一、人工智能（AI）的目标是增强智能（IA），而不是替代人类 二、应对软件架构分而治之带来集成的挑战，探索智能的连接 三、从智能连接入手探索在软件架构中应用人工智能 四、总结 因为 AlphaGo...大家都在问，自己的工作与人工智能有什么关系，如何在自己的工作中应用人工智能，如何在软件中植入人工智能的基因，使用人工智能应该从何处入手，学习人工智能应该从哪里开始，更深层次的问题是人工智能能否代替人类，...在软件架构中应用人工智能的目标：通过增强智能方式实现软件系统与软件工程的智能连接 应对复杂集成的挑战，我们可以引入人工智能的思路，将人与软件、物体与软件之间、软件与软件之间、软件生产线各环节之间通过知识使能的方式集成起来...三、从智能连接入手探索 在软件架构中应用人工智能 从何处入手，探索人工智能在软件中的应用，是大家最关注的话题，这里我把普元在探索人工智能初期经历的几个案例，给大家做一个介绍。...应用人工智能，应该在数据+连接的模式下，从智能的集成入手，探索人工智能在软件中的应用。

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人工智能在软件测试中的应用

随着人工智能技术的发展,AI在软件测试领域得到了广泛的应用与实践。人工智能可以帮助测试工程师自动执行重复性高的测试用例,分析大量测试结果进行预测,并自动生成测试报告与缺陷列表。...一、测试用例的自动生成 人工智能可以通过分析历史测试用例与结果,自动学习测试用例的模式与规律,然后生成新的测试用例。这可以规避测试用例的遗漏,扩充用例的覆盖面。常用的方法有: 1....三、测试结果的智能分析 人工智能可以对大量的测试结果与日志进行深入分析,找出测试缺陷的模式与规律,产生测试报告与缺陷列表,帮助测试人员快速定位问题。常用的方法有: 1. 机器学习检测软件缺陷。...通过对历史测试结果与缺陷报告的机器学习,可以建立软件缺陷的检测模型,然后自动分析新测试结果中的缺陷。这可以识别新的缺陷模式和类型。 2. 日志分析定位问题。...总之,人工智能技术在软件测试的应用可以实现测试用例的自动生成、测试执行的自动化、测试结果的智能分析与测试报告的自动生成。

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    用人工智能审视您的软件 – SRE 的未来

    用人工智能审视您的软件 - SRE 的未来 生成式人工智能在获取、存储和共享确定事件严重程度、根本原因分析和事后总结所需的背景信息方面表现出色。...事实上，缺乏强大的 SRE 团队和收入损失之间存在着简单的因果关系，但事情就在这里变得复杂起来。 SRE 的工作可能既繁琐又复杂，可能需要数小时的调查才能发现问题的根源。...但是直觉只会浪费 SRE 的时间；虽然事情似乎有些不对劲，但可能是我上面提到的任何非问题中的任何一个。此外，不同的工程师可能会对实际问题进行不同的排名。缺乏共识意味着浪费了时间和资源。...未来的 SRE 有一点可以肯定，SRE 团队在组织中的关键性将在未来继续存在。它们的重要性不会改变，但是它们的工作方式会改变。...随着时间的推移，我们可以预期SRE不仅将调查，还将验证 AI 工具在后台执行的工作。 即使在猖獗的自动化中，仍然需要人类的参与。

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    软件测试人工智能|教你如何使用ChatGPT的API

    的API。...环境准备在调用API之前，我们首先需要准备好我们的环境，一是我们需要安装openAI第三方库，OpenAI 提供了一个封装的非常完备的 Python 库，可以直接使用 pip 安装，pip install...然后，我们需要创建好自己的Token。注意：API 调用是收费的，但是 OpenAI 已经为我们免费提供了5美元的用量。如果超出限额，需要及时充值。...请求示例在我们准备好环境之后，就可以使用脚本去调用ChatGPT的API了，下面是我们的一个请求示例：import openai# 配置请求openai的基础url地址，默认是直接访问openai官方的...API接口# openai.api_base = 'https://api.openai.com/v1'# 配置请求openai的API Key，需要拥有openai的账号，从账号管理中生成自己的API

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    软件测试人工智能|教你掌握 Conda 的基本用法

    前言作为一名技术爱好者或者开发人员，我们可能经常需要管理不同版本的软件包或创建独立的开发环境。Conda 是一个强大的工具，能够帮助我们轻松完成这些任务。...Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，最初是为 Python 程序员设计的，但也可以用于其他语言。...它可以帮助我们安装、管理和卸载软件包，并创建多个独立的环境，每个环境可以拥有自己的软件包集合，可以在终端窗口通过命令行使用，也可以在Anaconda Navigator中通过图形化界面使用。...Anaconda 是一个包含了 Conda、Python 和许多常用软件包的大型发行版，而 Miniconda 则是一个更轻量级的发行版，只包含 Conda 和 Python。...Conda 提供了许多强大的功能，如虚拟环境管理、包依赖解决等，这些功能能够极大地简化软件开发和项目管理的过程。希望本文能够帮到大家！

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    介绍数据标注软件：提升人工智能模型的基础

    数据标注软件的作用数据标注软件的主要功能是简化和自动化数据标注过程。这些软件通常具备用户友好的界面、协作工具以及多种标注类型的支持，帮助团队高效地完成大规模数据集的标注任务。...常见的数据标注类型包括图像分类、对象检测、文本分类、语义分割等。常见的数据标注软件Labelbox特点：支持图像、视频和文本的标注，具备强大的协作工具和数据管理功能。...数据标注流程确定标注任务：明确需要标注的数据类型和目标，例如图像分类、对象检测或文本分类。选择合适的软件：根据任务需求选择合适的数据标注软件。创建标注项目：在软件中创建一个新的标注项目，并导入数据集。...数据隐私挑战：标注过程中涉及的敏感数据可能面临隐私风险。解决方案：对敏感数据进行匿名化处理，并严格控制数据访问权限。结论数据标注是人工智能模型训练中不可或缺的一环。...选择合适的数据标注软件，制定科学的标注流程，并解决标注过程中可能遇到的挑战，能够有效提高标注质量和效率，为模型的高性能奠定基础。

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    软件测试人工智能|详解selenium xpath定位

    在自动化测试中，使用Selenium定位网页元素是至关重要的。XPath是一种强大的定位方法，允许您通过元素的路径来精确定位，无论其在DOM（文档对象模型）中的位置如何。....需要从头到尾解析整个页面，速度较慢xpath调试方法方法1：在浏览器开发者模式的elements中，Ctrl+F搜索栏输入xpath表达式方法2：在浏览器开发者模式的console中，按如下格式可验证表达式...\根节点 网页的第一个元素节点 网页的根节点通常为\......\，id即为div节点的属性文本节点 标签的文本 如\啦啦啦\，'啦啦啦'即为div节点的文本xpath语法xpath使用路径表达式描述目标节点与网页头的关系绝对路径 & 相对路径路径表达式有两种结构，分别为：绝对路径：从根节点/html开始往下，一层层的表示出来直到需要的节点为止

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    软件测试人工智能|为什么Python在人工智能时代异军突起

    简介Python作为一门动态、多范式的编程语言，在软件开发领域中占据着重要地位。但其真正的崛起来自于人工智能时代的到来。...在这个信息爆炸和智能革命的时代，Python凭借其简洁易读的语法、丰富的库和框架以及强大的社区支持，成为了人工智能和机器学习领域的首选语言之一。...Python以下的优势让它成为了人工智能时代最受欢迎的编程语言：简洁易读的语法：Python以简洁的语法闻名，易于初学者掌握和使用。...，我们可以发现，Python的代码简洁许多；人工智能时代有许多的大模型，功能强大，使用Python能够在同样的代码量下，实现更多的功能。...总结本文主要介绍了Python为什么在人工智能时代能够领先的原因，Python简洁的语法，丰富的第三方库以及完善的社区支持，让我们能够更方便地使用Python去训练人工智能模型。希望本文能够帮到大家。

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    软件测试人工智能|人工智能与自动化测试结合实战-探索人工智能在测试领域中的应用

    人工智能与测试结合现状最近在各个行业技术会议上，出现了越来越多的人工智能与测试结合的topic。比如最近几个跟人工智能相关的内容。...有2家公司的人告诉我，因为使用了人工智能效率提升，公司裁掉了部分岗位的80%的人员，只留下少部分的设计专家与使用人工智能的人员。Openai的创始人也明确说明了，人工智能会显著地影响就业。...而领域模型的构建方式，比较常用的办法就是知识图谱。人工智能会如何影响软件测试手工测试用例生成，以前我们通过excel、思维导图、jira、禅道等工具管理测试用例，这种方式其实都是有问题的。...而且相对于领域宽泛的测试方向，特定领域的开发被人工智能取代的可能性更大，人工智能生成的产品也许不需要开发，但是会需要测试完成功能测试、性能测试、安全测试、用户体验测试、合规测试等工作 鉴于人工智能对社会的影响如此之大...如果人工智能是那只熊，我们就得提前准备健身了。我给大家推荐几个技术方向，让大家可以提前布局，迎接人工智能给我们带来的变化。

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    软件测试人工智能|如何使用ChatGPT写出满意的测试方案

    简介上文我们介绍了如何使用ChatGPT写一份漂亮的测试计划，那么有了测试计划之后，我们的测试方案自然也不能随便敷衍了事，我们要借助ChatGPT来帮我们写一份让大家都满意的测试方案。...什么是测试方案测试方案是指描述需要被测产品的特性、测试的方法、测试环境的规划、测试工具的设计和选择、测试用例的设计方法、测试代码的设计方案。...我们常常需要根据产品的特性、测试策略等几个方向输出对应的测试方案。在写测试方案的过程中，常常会碰到没有头绪的问题。而利用ChatGPT可以很好的帮助我们解决这些问题。...按作者搜索：涵盖存在的作者和不存在的作者，检查搜索结果的正确性。按发布时间搜索：包括符合和不符合时间范围的文献，验证搜索结果是否符合预期。2....我们可以看到，经过我们的追问，ChatGPT输出了我们需要的内容，后续我们可以继续追问，不断完善我们的测试方案，比如我们所需要的硬件设备和软件等，这里我们不做赘述。

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    软件发展的新趋势——从人工智能到群智协同

    家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国来到了新的项目组,这次的项目组鼓吹的概念很特别,唤做"知识工作自动化",你想想这东西可怕不可怕?...俗话说,"程序员不要生产知识,只做知识的搬运工",而知识最好的搬运工就是爬虫.现在IT公司的逻辑就是"你的知识属于你,我爬下来之后就属于我",诸葛建国他们和各种网站斗智斗勇之后,总算让来自五湖四海的知识汇聚到了自己手中...俗话说,疾风知劲草,日久见人心,这种情况下,传统的方法一筹莫展,只有人工智能挽狂澜于既倒,扶大厦之将倾.编程经验丰富的诸葛建国和公司内部专门研究自然语言处理的专家们对这个问题进行了深入的探讨,正所谓英雄所见略同...然而车到山前必有路,有路必有丰田车,在现在的软件行业有一种做法很流行——如果你有办法用机器学习来解决问题,你就鼓吹人工智能,如果机器学习解决不了问题,你就雇实习生,当你拥有三个以上的奇数个实习生的时候,...你的产品就从人工智能进化到了群智协同.利用海量实习生组成的群智协同平台完全可以胜任这种信息提取工作.

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    阻碍人工智能发展的三个软件开发挑战

    AI正成为软件开发中越来越重要的组成部分。然而，与实施任何新工具一样，潜在的成长烦恼可能会使向AI驱动的软件开发过渡变得更具挑战性。...AI有可能成为软件开发中一种极具变革性的工具，其优势包括更快的迭代周期、更少的漏洞以及更少的时间花在管理任务上——所有这些都允许组织以市场速度交付软件。...使测量实践现代化的最佳方法是从整个软件开发生命周期中整合定量数据开始，并结合开发人员对AI如何支持或阻碍其日常工作的见解。...为了确定AI在软件开发中的有效性，组织应该根据用户采用率、上市时间、收入和客户满意度指标来评估投资回报率。需要监控的最相关的业务成果可能因公司、部门和项目而异。...人工智能有潜力加速和发展DevSecOps实践。组织可以通过解决AI实施早期阶段可能出现的文化和流程方面的问题，从而避免潜在的障碍，并获得更快的生产力提升。

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    资源： 适合 AI 新手的 9 款人工智能开源软件

    毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？...为此，小编特别推荐9款托管在码云上的人工智能开源软件，希望能够给大家带来一点点帮助和启发！ 当然，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人哦！...项目地址：https://gitee.com/fanwenjie/LeNet-5 [1510558424980_5846_1510558493245.png] 7、项目名称：人工智能考试系统 atulocher...这是一个人工智能，设计目的是对抗某些学校的"原创题"。...项目简介： 每个搜索引擎其实都有一套完善的分类器，拿最简单的分类器举例， 不管你是巨头门户还是垂直三、四级以下的网站，他都能识别你的站点类型。

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    SNDBOX：结合人工智能与机器学习的恶意软件分析平台

    据报道，在世界范围内，每年因恶意软件攻击造成的损失超过100亿美元，并且还在不断增加。尽管网络安全机制在不断的升级，但恶意软件层出不穷，仍然是黑客攻击的利器。...近年来，人工智能和机器学习技术发展非常迅速，并且通过针对性的研究，此二者已经被认为是未来抵抗网络威胁的关键技术，也是众多安全人员主要研究的重点。 ?...因此，来自以色列的网络安全以及恶意软件研究人员Ran Dubin和Ariel Koren博士开发并在Black Hat大会上发布了一款革命性的产品——以人工智能驱动的具有机器学习能力的恶意软件研究平台—...SNDBOX是什么 简单来说，SNDBOX是一个基于云的、功能强大的、多向量的AI技术平台，不仅能够通过监控软件行为来分析不同类型和属性的软件，还可以将动态行为转换为可搜索的向量，具有出色的可见性。...静态分析选项侧重于对恶意软件属性进行完整分析，不需要执行恶意软件。动态分析则会显示恶意软件执行过程中完整的流程，通过流程树将软件在目标系统内的一举一动（例如挖矿、注入等行为）一一记录。 ?

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    软件测试人工智能|LangChain核心模块Agents详解

    简介在之前学习 AutoGPT 的过程中，AutoGPT 的 Command 模块可以针对于 LLM 的一些局限性做补充，比如爬取网页信息，精密计算，代码执行等。...Agents 设计的初衷也是同样的目的，补充大语言模型的能力。...通过用户输入的自然语言转换为对工具调用的分析、工具参数的抽取，让每个角色发挥自己最擅长的部分，规避掉大模型在细节处理上不够精准的问题，解决用户与工具之间无法精确匹配的问题。...而 Agents 主要包含以下的主要能力：内置 Tools内置组件自定义工具前两种的内置工具与组件可以覆盖大部分的常见使用场景，如果有内置工具确实无法解决的场景，则可以通过自定义工具模块实现。...需要注意的是，如果存在很多工具时，选用哪一款工具，将请求数据格式化成什么样的字符串发送给工具，是由大模型来决定的。这就要求我们对工具的使用描述尽可能的做到准确和简洁，并且在工具内部对异常情况多做考虑。

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    软件测试人工智能|AutoGPT原理与架构介绍

    简介我们生活中已经有越来越多的人工智能融入了，手机汽车等等接入了越来越多的人工智能，人工智能就像是我们的一个助手一样。不仅能够理解我们的需求，而且还能够与我们一起学习与成长。...人工智能已无缝融入我们工作、生活，并帮助我们有效完成各种目标。大模型技术的发展与应用，使以上想法成为现实。特别是ChatGPT等生成式对话模型的出现，极大改变了人们的生活与工作方式。...我们可以通过与ChatGPT的对话来获取我们想要的答案，如果我们对答案不满意，我们可以通过追问来让ChatGPT不断更新自己的答案，直到我们满意为止，在这个不断循环的过程中，我们作为用户，扮演的是评估与反馈的角色...这种评估有助于 AI 了解其行动的有效性并做出必要的调整。AutoGPT技术架构作为一款革命性的自动化文本生成工具，它基于最先进的语言模型技术，为用户提供高效、智能的文本生成解决方案。...总结本文主要介绍了AuotoGPT的技术原理和架构，正是其优秀的架构，组成了AutoGPT的核心，使其成为一款强大、高效的文本生成工具，在自然语言处理和文本生成任务中展现出卓越的性能和适应性。

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    人工智能在软件开发领域应用现状

    人工智能是以软件形式存在的，编写了这些强大软件的码农们，如果被自己编写的代码所取代，来写出新一代的代码，那会是一个神奇而又悲伤的故事。...我们今天就来看看人工智能在软件开发领域里的现状，我们距离传奇还有多远？...有人说软件开发是一种艺术，有人说软件开发需要工匠精神，不管是哪一种说法，软件开发都是一个创造性的工作，而机器曾被认为是缺乏创造力的，但是随着深度学习的发展，人工智能在一些创造性的领域也得到了飞跃的发展。...人工智能正在逐步改变整个软件测试领域，可以大量节省测试时间，增加代码质量，软件测试正在从DevOps向AI过渡，由简单的发现问题转到根据上下文找到根因，从人工测试走向全自动化测。...2019软件测试市场126亿美元，2024年288亿美元。 利用人工智能辅助软件测试的工具很多，下面列出几个比较有特点的： Mabl ?

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