《AI面试》专题

25min 1.自我介绍，说一下为什么选择测试开发工程师这个岗位。 2.解释软件测试中的冒烟测试的含义及目的。 3.在测试中发现了一个缺陷，但是开发人员认为这不是一个问题，你应该怎样处理？ 4.如何确保沟通的有效性，避免因为误解而导致争议呢？ 5.给某订单网站的支付功能设计测试用例。 6.与团队成员意见不一致时，你如何处理？请讲一个你成功影响他人并达到共识的例子。 7.你曾经参与过的大规模的校园活

打造一款能够完美连结服务端云平台、移动客户端、电脑网页、电脑软件、智能硬件等任意终端的人工智能框架。 这里的人工智能，并非指简单的对话。而是对每一终端进行深层次标注，从而决定这个终端拥有哪些脚本，并在一定的条件下触发。同时达到多终端的互通，如网页控制手机，手机控制可穿戴设备等。 主要特点如下： 智能标签 智能标签可以为每个访问的终端/用户帖上相应的标签，从而使程序可以做出针对性的处理。 如：用户第

ColossalAI 是一个具有高效并行化技术的综合大规模模型训练系统。旨在无缝整合不同的并行化技术范式，包括数据并行、管道并行、多张量并行和序列并行。 Colossal-AI 的目标是支持人工智能社区以与他们正常编写模型相同的方式编写分布式模型。这使得他们可以专注于开发模型架构，并将分布式训练的问题从开发过程中分离出来。 ColossalAI 提供了一组并行训练组件。旨在支持用户编写分布式深度学

H2O 的核心是一个统计分析引擎，它使用 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）作为其存储平台，但是它们的最终目标是像谷歌的 BigQuery 一样简单。H2O 的用户交互是通过一个简单的网络搜索和标准 R 统计分析语法。另外，用户还可以在 Microsoft Excel 或 RStudio 的集成开发环境中使用 REST API 调用 H2O。

Swift AI 是高性能的人工智能和机器学习库，完全用 Swift 编写，目前支持  iOS and OS X，未来将支持更多平台。 Swift AI 包括一组人工智能和机器学习的通用工具，这些工具灵活、强大，可用于广泛的应用程序。 Feed-Forward Neural Network 3-layer network with options for customization. Exampl

Snake-AI，这是一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。 AI 的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物，直到吃满整个地图。想参与这个项目，请查看todos。 Demo 使用方法 编译与运行： $ make$ make run 为了解详细使用方法, 请查看主函数main() 算法介绍 函数Snake.decideNext(): 计算蛇S1的下一个移动方向D 计算从蛇S1的头部到达食物的最

Leon 是一个开源的个人助理，可以托管在用户自己的服务器上。Leon 可以通过离线的方式与你交流，以保护你的隐私。 前提条件 Node.js >= 16 npm >= 8 支持的操作系统：Linux、macOS 和 Windows 安装 # Install the Leon CLInpm install --global @leon-ai/cli# Install Leon (stable br

AI Legion 是一个可以共同完成任务的自主代理框架。 设置 至少需要 Node 10。 npm install 将项目根目录下的 .env.template 文件重命名为 .env 并将您的 Open AI 密钥添加进去： OPENAI_API_KEY=... # obtain from https://platform.openai.com/account/api-keys# the fo

AI Shell 是一个将自然语言转换为 shell 命令的 CLI 。 设置 注意：Node.js 的最低支持版本是 v14 1. 安装： npm install -g @builder.io/ai-shell 2. 从 OpenAI 找到你的 API 密钥 3. 设置你的 API  ai-shell config set OPENAI_KEY=<your token> 将在主目录中创建一个 .

Taxy AI 是一个浏览器扩展层序，可以使用 GPT-4 来控制浏览器并执行重复性的操作。目前，它允许你定义临时指令。在未来，它还将支持保存和预定的工作流程。Taxy 是完全开源的，不会向服务器发送任何页面内容或指令。 安装和运行 目前，这个扩展只通过这个 GitHub repo 提供，后续将在增加功能以提高其对非技术用户的可用性之后，在 Chrome 网络商店上发布它。要在你的机器上构建和安装

这个包包含 AI Choreographer 的模型实现和训练基础设施，包括 FACT 模型实现。 拉取代码 git clone https://github.com/liruilong940607/mint --recursive 注意这里 --recursive 很重要，因为它也会自动克隆子模块。  安装依赖 conda create -n mint python=3.7conda activ

Pandas AI 是一个 Python 库，它为流行的 Python 数据分析和操作工具 Pandas 库添加了生成人工智能功能，旨在与 Pandas 结合使用，而不是它的替代品。 Demo 在浏览器中试用 PandasAI： 安装 pip install pandasai 用法 PandasAI 旨在与 Pandas 结合使用。它使 Pandas 具有对话性，允许以 Pandas DataFr

AI-RCJ智能足球是AI-CODE游戏教育系统的一个重要分支，是一个以虚拟足球机器人为控制对象进行程序设计和比赛竞技体现多学科知识综合运用的教育系统。 在初级阶段，学生可以运用机器人快车，通过流程图式的图形化编程方式掌握程序设计的结构和算法，这种图形化的编程方式已经同实体机器人编程方式实现了整合，使教师可以方便地组织机器人、信息技术、通用技术相关方面知识的教学，让学生既可以在虚拟机器人平台上学习

Kite 是一个由人工智能驱动的编程助手，帮助你在编辑器/ IDE 内更快地编写代码。Kite 通过节省你的键盘敲击次数并在正确的时间向你显示正确的信息来帮助你更快地编写代码。 Kite 适用于所有主要的编程语言：Python、Java、Go、PHP、C/C#/C++、Javascript、HTML/CSS、Typescript、React、Ruby、Scala、Kotlin、Bash、Vue 和

Jina 让你在几分钟内即可构建基于深度学习的搜索即服务。它具有以下特性： 支持所有数据类型：大规模的索引数据及查询诸如视频、图像、源代码等非结构化数据 云原生：一开始就采用分布式架构，支持容器化、分布式、数据流、并发及 REST/gRPC/WebSocket 等异步调度方式 省时：几分钟之内即可搭建一个搜索服务 架构