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WebUI自动化测试学习系列第三十三篇

examples文件夹下分析rag_pipeline.py用到的类RAGExample。

🎬艾莉丝的简介：变量是把数据保存到内存中，如果程序重启/主机重启，内存中的数据就会丢失。要想能让数据被持久化存储，就可以把数据存储到硬盘中，也就是在中保存。在Windows"此电脑”中，看到的内容都是文件——通过文件的后缀名，可以看到文件的类型，常见的文件的类型如下：我们本文主要就是讨论。2~>文件路径2.1理论一个机器上，会存在很多文件，为了让这些文件更方面的被组织，往往会使用很多的"文件夹”（也叫做）来整理文件。实际一个文件往往是放在一系列的目录结构之中的。为了方便确定一个

webui本地部署

@浙大疏锦行

本文介绍了Python数据分析的三个核心环节：数据清洗、可视化报表和自动化统计分析。首先详细讲解了如何处理CSV/Excel数据中的缺失值、重复值和异常值等常见问题；其次阐述了使用Matplotlib/Seaborn创建可视化图表的步骤与优化方法；最后说明了如何通过Python实现常用统计指标的自动化计算。文章强调通过系统掌握这些技能，可以有效提升数据分析效率与准确性，为决策提供可靠支持。全文采用"需求分析-功能拆解-优化测试"的结构，为读者提供了清晰的学习路径。

pubmed自动化第1篇

这篇博客是一篇关于分类器集成技术的全面实战指南，涵盖了从理论基础到代码实践的完整知识体系。文章以"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的智慧为核心隐喻，系统阐述了如何通过组合多个弱分类器来构建强大的集成模型，从而突破单分类器的性能瓶颈。

OpenAI最新发布的Sora2标志着AI视频生成技术从视觉模仿迈向物理理解的重大突破。该模型通过强化物理一致性损失函数和材质嵌入空间，实现了对重力、流体力学等物理规律的隐性习得，使生成的1080p/20秒视频具备惊人的物理真实性。关键技术包括：分层时空编码器确保长视频一致性，思维链推理实现导演式分镜规划，动态分辨率调度优化计算效率。应用场景涵盖影视预演、科学可视化、交互式叙事等领域，显著提升创作效率。

Python开发-OpenAI兼容阿里云百炼平台API

本文提出了一种优化GPT-5.2处理4K视频的异步预处理方案。针对直接调用VisionAPI时出现的超时问题，作者利用七牛云对象存储和Dora服务，在云端完成视频解码、抽帧等预处理，仅将轻量级特征数据发送给GPT-5.2。该方案通过Python实现，显著降低了90%的Token消耗，并将响应时间从45秒大幅缩短。测试数据显示，这种"预处理+推理"的分层架构比原生API更高效，建议开发者将计算密集型任务卸载到专业基础设施，让大模型专注于核心推理任务。

本文详细介绍了如何利用Jenkins搭建鸿蒙Flutter项目的自动化构建流程。主要内容包括：环境准备（JDK、HarmonyOSSDK、Flutter等工具配置）、Jenkins插件安装与初始化、Flutter项目适配鸿蒙的签名配置、编写JenkinsPipeline脚本实现代码拉取、依赖安装、HAP包构建和产物归档的全流程自动化，以及常见问题解决方案。通过这套CI/CD体系，开发者可以实现代码提交后自动打包鸿蒙应用，显著提升开发效率，确保构建环境一致性，并支持多种通知方式实时反馈构建状态。文章还提供

本文介绍了两种高效的特征描述算法BRIEF和ORB。BRIEF是一种二进制描述符，通过比较像素点对的强度生成紧凑的二进制字符串，显著减少了内存占用和计算时间。ORB则结合了FAST特征点检测和旋转不变的BRIEF描述子，通过金字塔多尺度特征和强度加权质心计算方向，实现了高效且专利免费的替代方案。文章提供了OpenCV中的实现代码，包括BRIEF描述符提取和ORB特征点检测的详细步骤，并讨论了算法参数设置和实际应用场景。作者在雪景中完成本文写作，最后以张岱的诗句作结，表达对技术探索的坚持与共勉之情。

本文介绍了Flask框架的基础开发流程，主要包括：1)Flask环境搭建与项目结构；2)基础路由与视图函数；3)Jinja2模板引擎的使用，包括变量渲染、过滤器、控制结构和模板继承；4)Flask-WTF表单处理与验证；5)文件上传功能实现；6)数据库集成与SQLAlchemy的基本CRUD操作；7)用户认证与授权系统，包括Flask-Login、Flask-Bcrypt和Flask-Principal等扩展的使用。文章提供了详细的代码示例，涵盖从项目初始化到完整功能实现的各个环节，适合Fla

运行生成的exe，缺失index.html文件，说明在打包时候static、templates文件未打包。1、电脑有多个python版本，如何选定python版本。打包成功后，会在.py文件对应路径下生成dist文件夹。2、使用指定版本的python打包程序。可以在前端成功打开页面啦~~先查找python的位置。

您的整理已经非常完善，这些补充内容可以作为进一步的参考。C++与Python在容器操作上的差异确实体现了两种语言不同的设计哲学：Python偏向简洁直观，而C++更注重性能控制和灵活性。预分配reserveO(n+m)O(n+m)大数据量，性能敏感。运算符重载O(n+m)O(n+m)希望语法类似Python。std::copyO(n+m)O(n+m)函数式编程风格。移动语义O(n+m)O(1)移动成本确定不再使用原向量。基础insertO(n+m)O(n+m)通用场景。

本文展示了一个篮球俱乐部康复管理系统的毕业设计答辩实录。该系统基于Python+Django框架开发，包含运动员、医护人员和管理员三大模块，实现康复日历自动生成、预约挂号、药品管理等功能。答辩重点讨论了选题背景（解决微信群管理混乱问题）、核心技术（MySQL五张核心表设计）、安全措施（Django防护机制）以及开发计划（5个月完整周期）。评委肯定其真实需求和技术可行性，建议完善康复日历细节和测试用例。文末提供往届开题报告参考资源，建议学生独立完成毕设，必要时可获取选题指导和源码参考。

基于Django与Vue.js的RBAC权限管理系统是一个功能全面、技术先进的权限管理解决方案，专为现代Web应用设计。该系统采用前后端分离架构，后端基于Python的Django框架和DjangoRESTFramework构建，提供稳定高效的API服务；前端采用Vue.js3框架，实现响应式用户界面和流畅交互体验。系统核心功能包括用户管理、角色管理、权限管理、数据权限控制、操作日志记录等，支持细粒度的权限分配和动态权限调整。该系统实现了完整的RBAC（基于角色的访问控制）模型，通过角色与权限的关

本项目将开源机械臂OpenArm适配到LeRobot框架，实现了双臂遥操作和视觉语言动作(VLA)数据采集功能。

类的装饰器是Python中用于的工具，核心是“在不修改类源码的前提下，扩展/增强类的功能”。

∫sinnxdx∫cosnxdx∫sinmxcosnxdxsin2x21−cos2x​cos2x21cos2x​sinxcosxsinxcosx21​sin2x)sin2k1x奇数幂→留一个sin用换元cos2k1x奇数幂→留一个cos用换元∫sin3xsinx1−cos2x)ucosx∫sinxcosxd。

这里参考pytorch开发模型的力促，先通过torch的nn.Module定义模型，然后定义Pearson损失。这里使用torch的Linear模块直接模拟weights和bias。input_dim为输入维度，需要与输入X的维度一致，输出为1。代码示例如下所示。#创建简单的线性模型参考pytorch损失函数的定义流程，定义Pearson损失函数。Pearson相关系数有两种常用的损失函数形式：1-|r|或1-r^2。基于绝对值的损失：1-|r|，取值范围[0,1]

本文系统介绍了两种常见聚类方法：层次聚类和K均值聚类。层次聚类通过自底向上或自顶向下的方式构建树状图，可基于不同类间距计算方法实现；K均值聚类通过迭代优化样本分配和中心更新实现快速聚类。文章详细阐述了距离度量、类定义等核心概念，并提供了Python实现代码。K均值具有简单高效、适合大规模数据的优点，但对初始中心敏感且需预设簇数；层次聚类无需预设簇数但计算复杂度较高。两种方法各具特点，需根据数据特征和需求选择使用。

随着现代奥运会规模扩大，参赛国家、运动项目及运动员数量激增，传统数据呈现方式（如表格、文本）已难以满足高效分析需求。该系统通过整合Python生态中的数据处理与可视化技术，将海量奥运会数据转化为直观图表，为体育管理者、研究人员及公众提供决策支持与数据洞察工具。