10月10日下午，由软件测试就业联盟主办的第四届“火焰杯”软件测试高校就业选拔赛颁奖典礼在9A206举行。本次比赛邀请了测吧（北京）科技有限公司项目总监王雪冬、计算机科学与技术学院副院长刘文果和计算机科学与技术学院软件工程系主任张福勇为获奖同学颁奖。 本届比赛我院有19位同学报名参加，预选赛阶段，许景俊同学获三等奖，奖金价值3000元。决赛阶段，许景俊和张家荣两位同学获得决赛二等奖（决赛成绩分别为全国第3名和第4名），每项奖金价值5000元。另有8位同学获决赛优秀奖。 “火焰杯”软件测试高校就业选拔赛是软件测试就业联盟、霍格沃兹测试开发学社等一线互联网企业与知名高校，立足行业实际，举办...

2023年10月12日，第四届“火焰杯”软件测试开发选拔赛颁奖仪式在信息科技大楼805机房举行。组委会成员测吧（北京）科技有限公司项目总监王雪冬担任颁奖嘉宾。计算机科学与技术系2020级汤新寅、江湘婷、李若诗同学获得第四届“火焰杯”软件测试开发选拔赛三等奖；2020级余薪和许嘉娜获得第四届“火焰杯”软件测试开发预选赛三等奖；田小霞老师获得赛事“优秀指导老师”称号。 为推动软件和信息技术产业的发展，促进软件和信息技术专业技术人才培养，向企业输送具有创新能力和实践能力的高端人才，提升高校毕业生的就业竞争力，软件测试就业联盟联合一线互联网企业与知名高校，共同举办“火焰杯”软件测试高校就业选拔...

2023年全国火焰杯软件测试大赛结果揭晓，此次比赛全国共158所高校3221人参赛，我院宁静峰老师指导的学生有8名同学获奖，其中赵家毅同学获得全国第三名并荣获国赛二等奖；其余7名同学分获第11、13、19、22（并列）、24（并列）名，这是我院首次参加软件测试大赛并取得优异成绩。 “火焰杯”软件测试大赛是一项重要的软件测试专业赛事，由大学生软件测试就业联盟和测吧(北京)科技有限公司等一线互联网企业与知名高校合作举办，它为测试开发工程师提供了一个证明自己实力的机会，同时也是一个了解当前行业最新技术和趋势的途径。本届大赛举办吸引了数百所院校、企业和机构的参与，参赛人数超过3000人，为培养和选拔...

随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱成为了人工智能领域中备受关注的重要技术之一。知识图谱通过将知识以图的形式进行建模，使得计算机能够更加智能地理解和处理信息。本文将深入探讨人工智能知识图谱的设计技术点，为读者提供全面的了解和认识。 1.知识图谱概述 知识图谱是一种表示和存储知识的图形结构，它包含了实体（Entity）、关系（Relation）和属性（Attribute）。这些元素相互连接，形成了一个庞大的知识网络，为计算机系统提供了更为丰富的语义信息。 2.实体建模与识别 在知识图谱设计中，实体的准确建模和识别是至关重要的。通过使用自然语言处理技术，可以从文本中抽取出实体，并为其赋予唯一标识符...

人工智能（AI）的发展日新月异，图数据库成为处理复杂关系数据的重要工具。Neo4j是一种广泛应用的图数据库，其灵活的图模型使得它在人工智能领域有着广泛的应用。本文将介绍Neo4j在人工智能实战中的关键技术，并附有实用的代码示例。 1.Neo4j简介 Neo4j是一款基于图模型的NoSQL数据库，以节点（Node）、关系（Relation）和属性（Property）的形式存储和处理数据。图数据库的优势在于能够直观地表示实体之间的关系，适用于复杂的关系型数据。 2.安装与配置Neo4j 首先，我们需要安装Neo4j数据库。可以从官方网站下载并按照指南进行安装：Neo4j官方网站 安装完成后，启动N...

随着金融行业的不断发展，风险控制变得越来越重要。尤其是在金融平台中，封控模型（RiskControlModel）的设计和应用成为保障金融系统稳定和用户安全的关键。本文将深入探讨金融平台封控模型的实战技术，以及人工智能在金融风控中的关键作用。 1.金融平台封控模型简介 封控模型是指通过对用户行为、交易数据等信息进行分析和建模，实现对潜在风险的及时控制和预防的模型。在金融平台中，封控模型通常包括风险评估、行为分析、异常检测等多个组成部分。 2.数据采集与清洗 封控模型的基础是大量的用户数据。通过人工智能技术，可以自动化地进行数据采集和清洗，确保所使用的数据质量高、完整性强。这包括用户的交易记录、个...

随着人工智能技术的迅猛发展，软件测试领域也在不断创新，其中，知识图谱的应用为测试带来了精准而高效的解决方案。本文将深入探讨知识图谱如何引领精准测试，让我们一同探索人工智能在软件测试中的崭新风景。 1.知识图谱与自动生成单元测试 知识图谱以其强大的关联性和图形结构，为自动生成单元测试提供了强有力的支持。通过构建代码结构、函数调用关系等信息的知识图谱，人工智能可以更加智能地生成全面而高效的单元测试用例。这种基于知识图谱的测试方法不仅提高了测试覆盖率，还降低了人为错误，为软件开发注入了更多的可靠性。 2.业务测试智能化的新里程 在业务测试中，知识图谱的应用将业务规则和流程可视化，使得测试用例的设计更...

在软件测试领域，智能技术的崭新应用正在为测试用例的自动推导与生成带来全新的前景。本文将深入探讨基于有限状态机与知识图谱的结合，如何实现测试用例的智能自动生成，为软件测试注入更多的智慧。 1.有限状态机：测试用例的生动表达 有限状态机（FSM）是一种抽象的数学模型，能够清晰描述系统在不同状态下的行为和状态之间的转移。将软件系统建模为有限状态机，有助于深入理解系统的运作逻辑。通过对系统状态的精准刻画，有限状态机为测试用例的生动表达提供了坚实基础。 2.知识图谱：测试用例的智能关联 知识图谱作为一种语义网络结构，能够将各种知识元素以图形方式关联起来。在测试领域，知识图谱可以包含系统的业务规则、功能关...

在软件开发的道路上，测试覆盖度分析一直是保障软件质量的不可或缺的环节。如今，随着人工智能技术的发展，测试覆盖度分析正经历着一场智能化的革命。本文将深入探讨人工智能如何助力测试覆盖度分析，推动测试领域迈入新的境界。 1.智能测试用例生成 传统的测试覆盖度分析依赖于手动编写测试用例，这在面对庞大而复杂的软件系统时显得力不从心。人工智能为测试用例生成提供了更为智能和高效的解决方案。通过深度学习和自然语言处理，智能测试引擎能够理解代码逻辑、业务规则，自动生成全面而有效的测试用例，从而提高测试覆盖度。 2.代码静态分析的智能化 代码静态分析是测试覆盖度分析的关键一环。人工智能技术在这一领域的应用主要体现...

在软件开发的漫漫征途中，测试用例的变更与新老版本的差异分析一直是开发团队关注的焦点。随着人工智能技术的日益成熟，智能化的测试用例变更与版本Diff分析正为软件升级提供了更为高效、准确的解决方案。本文将深入探讨这一领域的创新应用，揭示智能技术如何助力软件升级的质量保障。 1.智能测试用例变更分析 传统的测试用例变更分析通常依赖于人工的经验和耗时的比对过程。而基于人工智能的测试用例变更分析引入了自动化的元素。通过机器学习算法，系统能够智能地识别出版本间的代码差异，从而准确且迅速地推导出相应的测试用例变更，为测试团队提供了高效的协作工具。 2.新老版本Diff分析的智能进化 新老版本Diff分析一直...

人工智能（AI）是计算机科学领域中最引人瞩目的研究方向之一，其发展历程见证了从专家系统到机器学习的跨足式进化。本文将带领读者深入探索人工智能的核心概念与发展脉络，揭示这一领域的历史演进和技术变革。 1.专家系统时代 人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，但直到20世纪70年代和80年代，专家系统的出现标志着AI进入了实际应用阶段。专家系统通过模拟人类专家的知识和推理过程，解决了一些特定领域的问题。这一时期，人工智能主要基于规则和知识库，其核心思想是通过硬编码的规则进行推理和决策。 2.机器学习的崛起 随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能逐渐步入了机器学习时代。20世纪90年代末，机器...

随着人工智能（AI）技术的不断发展，企业在利用大数据和深度学习等技术方面取得了巨大的进步。在这个不断演变的环境中，企业私有版大语言模型正逐渐崭露头角，成为推动创新和业务增长的关键工具。本文将深入探讨企业私有版大语言模型的重要性以及它在人工智能领域中的应用前景。 1.企业私有版大语言模型的背景 随着开源大语言模型的崛起，企业对自己的数据安全性和隐私保护提出了更高的要求。在这种情况下，企业私有版大语言模型应运而生。这类模型不仅能够满足企业定制化的需求，还能确保敏感信息不被外泄，提高了数据安全性和隐私保护水平。 2.私有版大语言模型的优势 企业私有版大语言模型具有诸多优势，其中之一是个性化定制。企业...

人工智能（AI）领域的蓬勃发展一直是科技创新的关键推动力之一。近年来，MetaLlama大模型的出现引起了广泛关注，被誉为人工智能领域的一次革命。本文将探讨MetaLlama大模型的背景、特点以及其在人工智能创新中的潜在影响。 背景 MetaLlama大模型是由MetaAI公司（前身为Facebook）研发的一种深度学习神经网络。该模型的设计灵感来自于元学习（meta-learning）和羊驼（llama）的名字则象征着其在人工智能领域的领导地位。MetaAI公司旨在通过构建先进的AI技术，推动人工智能的发展，并为社会带来更多创新。 特点 元学习能力：MetaLlama大模型具备强大的元学习...

随着人工智能（AI）技术的不断发展，LangChain作为一种基于大语言模型的应用系统，正逐渐崭露头角。本文将深入探讨LangChain的背景、特点以及其在人工智能应用系统领域中的潜在价值和影响。 背景 LangChain是一种利用先进的大语言模型技术构建的开发平台，旨在为开发者提供更简便、高效的工具，以构建各种智能应用系统。其核心理念是通过强大的语言理解和生成能力，实现更自然、智能的人机交互，推动AI技术在多个领域的应用。 特点 大语言模型驱动：LangChain的核心引擎基于大型语言模型，具有出色的自然语言处理和生成能力。这使得应用系统能够更准确地理解用户输入，同时生成更富有表达力和上下...

随着人工智能（AI）技术的不断发展，其在各个领域的应用也愈发广泛。其中之一是在软件开发领域中的自动化测试脚本生成。这一应用旨在提高测试效率、减少人为错误，并加速软件交付周期。 自动化测试脚本的生成通常是一项繁琐而复杂的任务，要求开发人员具备深厚的测试和编码经验。然而，借助人工智能技术，特别是像ChatGPT这样的大型语言模型，可以简化这一流程，使得即便是非专业人员也能够轻松地生成高效的测试脚本。 ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT-3.5架构的大型语言模型，它通过学习大量的语言数据，能够理解并生成人类类似的文本。在软件测试领域，ChatGPT可以被用来快速生成测试脚本的框架，根据用...

摘要：随着软件应用复杂性的不断增加，软件开发团队在保障软件质量方面面临着越来越大的挑战。为了应对这一挑战，人工智能技术在自动化缺陷检测领域崭露头角。本文将探讨人工智能如何在自动找Bug的过程中发挥关键作用，以及它对软件开发生态的潜在影响。 1.缺陷检测的挑战与机遇： 软件缺陷是软件开发中不可避免的问题，其修复往往需要耗费大量的时间和资源。传统的缺陷检测方法通常依赖于手动测试、静态代码分析等，但这些方法存在效率低、覆盖面有限等问题。人工智能技术的引入为缺陷检测带来了新的机遇，通过学习大量的历史数据和模式，人工智能能够在更大范围内、更高效率下发现潜在的缺陷。 2.机器学习在缺陷检测中的应...

摘要：近年来，人工智能技术的迅猛发展为开发者提供了丰富的工具和资源。其中，ChatGPT作为一个强大的自然语言处理模型，为开发专属的人工智能应用提供了崭新的可能性。本文将探讨如何基于ChatGPT开发个性化的人工智能应用，以提供更丰富、智能化的用户交互体验。 ChatGPT简介：ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT-3.5架构的大型语言模型。它通过学习大量的语言数据，具备了出色的自然语言理解和生成能力。这为开发者创造出个性化、智能化的人工智能应用提供了强大的基础。 个性化交互的可能性：利用ChatGPT，开发者可以构建个性化的对话系统，根据用户的输入实时生成有趣、贴近用户需求的回应...

随着科技的不断发展，自动驾驶技术正以惊人的速度改变着我们的生活方式和交通方式。未来的交通不再仅仅依赖于人类司机，而是将人工智能融入到车辆中，实现了智能化、高效化和安全化的交通系统。自动驾驶技术如何实现未来的智能交通，以及它对我们的生活和社会产生的深远影响。 自动驾驶技术的背景 自动驾驶技术的背后是机器学习、计算机视觉和传感器技术的迅猛发展。汽车制造商和科技公司不断投资于研究和开发，以改进自动驾驶系统的性能和可靠性。这些系统依赖于大量的传感器，如雷达、激光雷达、摄像头和超声波传感器，以及复杂的算法来感知和理解周围环境。 实现智能交通的关键优势 1.道路安全 自动驾驶技术的最大优势之一是提高了道路...

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，汽车产业正迎来一场革命。AI驾驶系统的出现和逐渐成熟，不仅将改变我们的驾驶方式，还将深刻影响整个汽车产业，从汽车制造商到城市规划者，再到每一位驾驶者。 AI驾驶系统的基础 AI驾驶系统建立在深度学习、计算机视觉和传感器技术的基础之上。这些系统通过车载传感器（如激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器）来感知周围环境，并使用复杂的算法来理解和响应交通情况。这使得汽车能够自动化地执行各种驾驶任务，包括车道保持、自动跟车、停车和避免障碍物。 革命性变革 1.道路安全 AI驾驶系统的最大潜力之一是提高道路安全。人为错误和驾驶疲劳是导致交通事故的主要原因之一。AI驾驶系统...

随着科技的飞速发展，无人驾驶汽车正在逐渐改变我们的道路交通方式。这项革命性的技术不仅仅让我们能够实现更安全的驾驶，还将为交通系统带来更高效、更智能的未来。无人驾驶汽车如何成为道路安全和效率的未来代表。 无人驾驶汽车的基础 无人驾驶汽车的核心是人工智能（AI）和传感器技术。这些车辆配备了激光雷达、摄像头、超声波传感器、雷达和其他感知设备，以实时感知和理解其周围的环境。AI算法则负责分析和决策，使车辆能够自主导航、遵守交通规则、避免障碍物，并与其他车辆和行人互动。 道路安全的提升 1.降低人为驾驶错误 无人驾驶汽车的最大潜力之一是降低交通事故的发生率。绝大多数交通事故都是由人为驾驶错误引起的，如疲...