第一章：Open-AutoGLM 本地部署指南环境准备 在开始部署 Open-AutoGLM 前，需确保本地系统满足最低运行要求。推荐使用 Linux 或 macOS 操作系统，Windows 用户建议通过 WSL2 环境部署。Python 3.9 或更高版本Git 工具用于克隆仓库至少 16GB 内存…

第一章：Open-AutoGLM 弹窗识别速度提升在自动化测试与智能交互场景中，弹窗识别的效率直接影响系统的响应速度和用户体验。Open-AutoGLM 通过优化底层视觉推理模型与调度机制，显著提升了弹窗识别的速度与准确率。模型轻量化设计 为减少推理延迟…

时代浪潮的更迭总会悄然改变个人的生活轨迹，不同行业的兴衰交替，直接影响着普通人的收入水平、职业规划甚至人生走向。 有人曾因房地产行业的繁荣寄托未来，却在行业调整中遭遇挫折；也有人在互联网行业的起伏中，发现了…

第一章：Open-AutoGLM弹窗识别速度提升的背景与意义在现代自动化测试与智能交互系统中，弹窗识别是影响整体流程效率的关键环节。传统基于规则或模板匹配的弹窗检测方法在面对复杂多变的界面元素时，往往存在响应延迟高、泛化能力弱等问题。Open…

第一章：Open-AutoGLM本地部署指南Open-AutoGLM 是一款基于 AutoGLM 架构的开源自动化语言模型工具，支持本地化部署与私有化调用。本地部署可保障数据隐私，并允许深度定制模型行为。以下为完整的部署流程说明。环境准备 部署前需确保系统满足基…

一、需求 现在我要测试一个程序，这个程序的功能是将数据写入磁盘。 我在测试环境用一定量的数据来写入，我需要监控并记录，在整个写数据过程中，磁盘的占用情况。以评估程序上线后，写同等规模的数据对线上服务器磁盘…

题意：给定一个含有n个点的树，现在要求选择改变所有边的方向，使得：对于1-n的每个点，它们各自能够通过边到达的其他点的个数的和恰好为n。 思路： 1.首先，num == n这个条件非常苛刻：因为一条边无论是什么方向，它…

基于此，本文对上一篇内容做个补充，主要介绍Dify如何接入本地模型。 对于先前已经搭建好的知识库，需要简单调整。 一、Dify接入本地大模型 如何用Dify接入本地大模型？ 需要查看本地是否用Ollama成功部署大模型。 1、 如果你已经在本…