【小沐杂货铺】基于Three.js渲染三维无人机Drone（WebGL / vue / react ）

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【小沐杂货铺】基于Three.js渲染三维无人机Drone（WebGL / vue / react ）
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文章目录

1、简介

1.1 Three.js

https://threejs.org/

Three.js 是一个基于 WebGL 的开源 JavaScript 库，用于在浏览器中创建和展示 3D 图形。它由 Ricardo Cabello（也称为 Mr.doob）于 2010 年创建，旨在简化 WebGL 的复杂性，使开发者能够轻松创建 3D 场景和交互式内容。

2、测试代码

2.1 代码1

代码编号： A21_1_ThreeJS_Drone_js

在这里插入图片描述

2.2 代码2

代码编号： A21_2_ThreeJS_Drone_js

在这里插入图片描述

2.3 代码3

代码编号： A21_3_ThreeJS_Drone_js

在这里插入图片描述

2.4 代码4

代码编号： A21_4_ThreeJS_Drone_js_react

在这里插入图片描述

2.5 代码5

代码编号： A21_5_ThreeJS_Drone_js

在这里插入图片描述

2.6 代码6

代码编号： A21_6_ThreeJS_Drone_js_react

在这里插入图片描述

2.7 代码7

代码编号： A21_7_ThreeJS_Drone_js

在这里插入图片描述

2.8 代码8

代码编号： A21_8_ThreeJS_Drone_js

在这里插入图片描述

结语

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软件测试中引入人工智能（AI）

在软件测试中引入人工智能（AI），能够解决传统测试的痛点（如重复劳动多、回归测试成本高、难以覆盖复杂场景、缺陷定位慢等），实现测试的自动化、智能化、高效化。以下是AI在软件测试中的核心应用场景、技术方案、工具及实施步骤，兼顾理论与实操。 一、 AI在软件测试中的核心价值 1. 替代重复手工劳动：自动生成测试用例、执行测试、回归验证，减少人力成本。 2. 覆盖复杂场景：模拟真实用户的随机操作、边界场景、异常流，提升测试覆盖率。 3. 提前发现潜在缺陷：通过数据分析预测高风险模块，精准定位缺陷根因。 4. 自适应动态测试：根据软件版本迭代，自动更新测试用例，适配界面/功能变化。 二、 AI在软件测试中的核心应用场景 1. 测试用例智能生成 传统测试用例需人工编写，耗时且易遗漏场景；AI可基于需求文档、代码、历史测试数据自动生成用例。 * 技术原理： * 自然语言处理（NLP）
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人工智能：自然语言处理在客户服务领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理（NLP）在客户服务领域的应用场景和重要性 💡 掌握客户服务领域NLP应用的核心技术（如聊天机器人、情感分析、意图识别） 💡 学会使用前沿模型（如BERT、GPT-3、Transformer）进行客户服务文本分析 💡 理解客户服务领域的特殊挑战（如对话上下文、用户意图多样性、实时性要求高） 💡 通过实战项目，开发一个智能客户服务聊天机器人应用 重点内容 * 客户服务领域NLP应用的主要场景 * 核心技术（聊天机器人、情感分析、意图识别） * 前沿模型（BERT、GPT-3、Transformer）在客户服务领域的使用 * 客户服务领域的特殊挑战 * 实战项目：智能客户服务聊天机器人应用开发 一、客户服务领域NLP应用的主要场景 1.1 聊天机器人 1.1.1 聊天机器人的基本概念 聊天机器人是能够模拟人类对话的计算机程序。在客户服务领域，聊天机器人的主要应用场景包括： * 自动应答：回答用户的常见问题 * 任务处理：
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自己开发的工具要多用！ 周一工作日的时候我们测试了6大Coding Plan的速度和能耗（tokens）！ 当时主要包含了智谱、Kimi、MiniMax、火山方舟、阿里百炼、腾讯混元等 6 个 Coding Plan 的平台。 今天周六，休息日，我再来测一次！ 测试选手加上了最新发布的小米 MiMo2Pro，以及OpenRouter 中的 Opus 4.6！ 也就是说凑够了 8 个平台。 另外这次测试会加两题，除了考智力之外，考考指令遵循能力，以及文学和自我发挥的能力。 废话不多说，直接开测。 1、极简回答 AI 有时候很喜欢废话，纯粹浪费时间，浪费 tokens，所以我觉得这个测试非常有必要。 第一个问题： 问题：早上好 系统提示词：关闭所有思考能力，用最简单的方式来回答！ 大部分AI都是符合要求的，回答“