1.  测试驱动开发的核心思想及实践案例2.  单元测试的价值体现3.  单元测试框架使用经验4.  自动化测试项目实践分享5.  持续集成流程理解与质量保障6.  流水线环节组成7.  测试用例设计方法论8.  测试开发与传统测试的差异分析9.  测试开发工程师能力要求10. 技术学习路径规划11. 问题排查能力提升方法12. 电商搜索功能测试设计13. 高并发场景测试方案14. 数据库性能优化策略15. 接口安全测试要点16. 移动端兼容性测试方法17. 用户体验测试关注点18. 测试团队协作经验19. 新技术应用案例20. 手撕代码：商品库存管理逻辑实现反问环节1.  团队技术架构2.  业务发展方向

收到评论区的朋友邀请，我写一下这个教学，我本人是java转行，所以还是有java的基础，不讲废话哦，直接开始，一、LangChain4j 是什么？Java 实现的 LangChain 框架让你用 Java 调大模型（如 OpenAI）、加记忆、连知识库、做 Agent核心思想：Model + Prompt + Chain = App说白了也就那一套，前端还是tomcat之类的。然后很多朋友还会问也没有类似fastapi的前端框架，现在正常的话是几步走，首先假设我们有三年开发经验，（现在是面试吹牛时间）那么第一步就是了解需求，第二步骤是技术选型，第三步是和产品或者其他伙伴讨论可行性，第四步就是问...

测开：20*15+1.5*12不太清楚什么水平，可以去吗？大厂+双休，业务也是比较喜欢的。

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...