【AI驱动】 本文是面向后端开发人员的Docker快速入门指南。文章首先介绍了Docker的概念，即通过创建镜像来打包应用及其依赖，实现跨平台运行。接着，以CentOS7为例，详细讲解了Docker的安装步骤，包括卸载旧版本、配置yum库、安装Docker、启动校验以及配置镜像加速。文章还介绍了Docker的基本概念，如镜像、容器和镜像仓库，并列举了常用Docker命令。此外，还探讨了数据卷的使用，包括创建数据卷、挂载本地目录等。文章进一步解释了Docker镜像的结构和Dockerfile的编写方法。最后，介绍了Docker网络和Docker Compose的使用，帮助管理多个容器。总之，本文为后端开发人员提供了一个Docker的快速入门，涵盖了Docker的核心概念和常用操作。

【AI驱动】 DeepSeek和Playwright的结合为自动化测试带来了新突破。通过AI驱动的代码生成，自动生成高质量测试脚本，提升测试效率和覆盖率。DeepSeek能够解析自然语言需求，生成满足业务需求的测试脚本，并通过机器学习优化覆盖率。实测数据显示，与手工编写测试相比，DeepSeek大幅降低编写和维护时间，提高了初始和边界用例覆盖率。这种方法适用于复杂交互验证、异常流测试和跨平台兼容性场景，建议从非核心模块试点推广。

【AI驱动】 本文介绍了Spring AI框架，旨在将Spring的设计原则应用于AI领域，支持主流大语言模型平台，实现文本对话、图像生成等功能。通过项目搭建、代码测试等步骤，基于DeepSeek和智谱AI大模型实现了聊天应用。文章提供了项目结构图、环境配置和完整代码，鼓励技术交流和学习。

【AI驱动】 本文通过结合Playwright和DeepSeek，演示了如何利用AI技术将Xmind生成的高覆盖测试用例转换为自动化测试代码。文章详细介绍了从用例生成到代码实现的步骤，包括页面对象生成、数据驱动和异常场景扩展。针对元素定位频繁变更、支付超时等异步场景和复杂场景覆盖率低的问题，提供了AI驱动的解决方案，提升了用例生成效率、异常覆盖率和维护成本。

【AI驱动】 文章介绍了Markdown与AI结合的效率优势，强调Markdown作为轻量级标记语言，因其简洁的语法和跨平台的通用性，在AI时代显得尤为重要。Markdown帮助AI理解文本结构，适用于生成结构化文档、技术文档和学习笔记。熟练使用Markdown可以提升工作效率，特别是在文档协作、笔记管理和内容创作中。通过这篇指南，读者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在与AI大模型的协作中有效运用这一工具。

【AI驱动】 本文介绍了使用DeepSeek工具结合Drawio和SVG生成软件功能架构图的方法。通过与AI工具的交互，不断调整提示语模板，生成符合需求的架构图。文章中提供了两种方法的示例：DeepSeek生成Drawio的XML文件和直接生成SVG代码。调整提示语约束是实现预期结果的关键，这种方法不仅适用于功能架构图，还可以应用于其他类型的架构图绘制。此方法的优势在于生成的SVG文件可以直接在浏览器中运行并进行修改。

【AI驱动】 本文探讨如何使用Playwright与DeepSeek使AI理解动态网站页面内容并自动定位元素。文章分析了动态页面挑战及大语言模型的局限性，提出三种解决方案：人工描述页面功能、抓取HTML源码输入、录制用户操作流并优化。这些方法旨在提升自动化测试效率与代码质量，适用于不同复杂程度的场景。未来技术进步可能让AI直接理解页面。

【AI驱动】 Manus在内测阶段以其自动化操作吸引众多关注，但邀请码难求。Flowith作为其平替，由国内团队开发，提供画布式交互和多线程思维，重新定义人类与AI协作。通过案例对比，Flowith界面美观，交互体验优于Manus。Flowith提供多种模式和模型选择，并支持知识花园功能。Oracle模式自动规划任务，生成高质量结果。Flow模式允许多AI协作生成内容。使用教程展示了如何生成心情记录网页，推荐试用Flowith以体验类似于Manus的功能。

【AI驱动】 这篇文章详细介绍了Deepseek-r1 671B满血版的生产级部署过程。作者在春节准备旅游时被Deepseek吸引，因而投入精力进行模型部署。文中涵盖了从模型文件下载、服务器和显卡准备，到推理引擎选择和网络配置等多个步骤。作者使用了H100显卡并提到网络带宽是推理速度的关键限制因素，建议使用Infiniband网络来提升性能。文章最后分享了一些部署中的常见问题和解决方案，并计划下一步进行性能测试和优化。

【AI驱动】 本文介绍了在2台8 * H100 80G上部署Deepseek-r1 671B后的问题及优化措施。尽管VLLM V1引擎强大，但因不支持Deepseek，作者退回V0版本，并发现处理长上下文时出现降速问题。通过转向SGLang引擎，解决了降速问题，提升了生成速度。在压测中，发现TTFT和吞吐量在不同并发下的变化，指出了参数优化的潜在方向。未来计划继续优化系统性能，同时欢迎技术交流与反馈。

【AI驱动】 本文探讨了LLM与TextIn文档解析技术的结合应用，分析了现有大模型在文档解析中的挑战，如图像处理、版面分析、内容识别和语义理解的难题。TextIn通过其强大的技术实力，提供了精准的文档解析解决方案，使文档信息能够快速、准确地转化为计算机可处理的格式，并与LLM结合进行深层次的内容分析和任务处理。通过TextIn和LLM的结合，可以实现对复杂文档的高效解析和信息提取，提升文档处理能力。

【AI驱动】 TorchCodec是一个用于PyTorch的视频解码库，可以将视频解码为PyTorch张量，用于机器学习模型的训练和推断。该库支持CPU和GPU解码，提供简单易用的接口。用户需先安装PyTorch和FFmpeg，然后通过pip安装TorchCodec。解码后的视频帧默认形状为(N, C, H, W)，可通过参数调整顺序。详细使用方法和示例可参见其官方文档。

【AI驱动】 本文探讨了AI技术在知识产业中的应用，特别是结合RAGFlow、知识图谱和Deepseek的实践。传统RAG在知识库搭建中存在诸多缺陷，如知识结构空心化和逻辑推理断裂。引入知识图谱能捕捉复杂关系并支持语义推理，提升答案生成的准确性。实践中，RAGFlow结合GraphRAG框架重构，支持多种LLM平台配置，强调知识库和图谱的系统性构建，以实现更智能的AI助手功能。

【AI驱动】 这篇笔记梳理了在Windows 11上安装和配置PyTorch的GPU版，包括使用CUDA 12.4、Anaconda和PyCharm等工具。首先介绍了各软件的关系，Anaconda用于创建虚拟环境，CUDA驱动和库用于GPU加速。安装步骤涵盖Anaconda下载与安装、环境变量配置以及CUDA的准备工作。笔记还包括如何检查电脑是否有NVIDIA GPU，以确保PyTorch的GPU版本可用。详细步骤和注意事项旨在帮助用户顺利完成安装和配置。

【AI驱动】 本文介绍了 DeepSeek 的使用技巧和优势，强调其在 AI 领域的突破性进展。作者分享了如何高效使用 DeepSeek 的方法，包括确保启用关键功能按钮以提升性能、摒弃传统的长篇提示词模板并采用简洁的零样本提示词、通过“说人话”指令让模型输出更通俗易懂、利用风格改写功能以不同风格重写内容，以及通过创意小说功能展现其对文化背景和历史细节的深刻理解。文章还提到 DeepSeek 在美区 AppStore 登顶的历史性时刻，展现了其在 AI 领域的领先地位。作者呼吁读者尝试 DeepSeek 的强大功能，并分享使用感受。