Elasticsearch：使用 OpenAI、LangChain 和 Streamlit 的基于 LLM 的 PDF 摘要器和 Q/A 应用程序

news2024/11/24 1:45:39

嘿！ 您是否曾经感觉自己被淹没在信息的海洋中？ 有这么多的书要读，而时间却这么少，很容易就会超负荷，对吧？ 但猜猜怎么了？ 你可以使用大型语言模型创建自定义聊天机器人，该模型可以帮助您总结 pdf 并根据你上传的 pdf 回答你的问题。 拥有 PDF 摘要生成器就像拥有一个超级聪明的伙伴，他可以阅读那些又长又无聊的文档，并为你提供所需的内容。 不再需要翻阅研究论文或任何报告。 有大量工具可以帮助你总结文档，有些需要付费，有些是免费的。 但是为什么不尝试创建你的 PDF 摘要应用程序并尝试一下最适合你的呢？

在这篇博文中，我将向您展示如何使用 Open AI、Lang chain 和 Stream lit 构建端到端应用程序。 那么，让我们开始吧！

它是如何工作的？

在这个项目中，我们将使用以下内容：

Open AI

Open AI 是一个人工智能研究组织，专注于开发先进的人工智能技术，造福人类。 它的成立是为了负责任地、有益地推进人工智能。 OpenAI 在人工智能的各个领域进行研究，包括自然语言处理、强化学习、机器人技术等。 其主要目标之一是开发能够以类人智能执行各种任务的人工智能系统。 OpenAI 的著名项目和成就之一是语言模型。 OpenAI 开发了大规模语言模型，例如 GPT（生成式预训练转换器）系列，它可以根据提供给它们的输入生成类似人类的文本。 这些模型在自然语言理解、文本生成翻译等领域都有应用。

创建 OpenAI 密钥

要生成 OpenAI API 密钥，请访问网站 https://openai.com/，登录，然后从标记为 “API Keys” 的部分生成一个对每个人来说都是唯一的 API 密钥。 一旦你的 API 密钥生成，它将显示在屏幕上。 复制 API 密钥并安全存储。 将您的 API 密钥视为密码，并避免公开共享。 你现在可以使用 OpenAI API 密钥访问 OpenAI API 并将其集成到你的应用程序、项目或研究中。

生成 Open AI 秘密 API 密钥

LangChain

LangChain 是一个用于构建由语言模型支持的上下文感知推理应用程序的框架。 它使应用程序能够根据上下文理解并做出响应，从而增强决策能力。 LangChain 提供工具、库和预构建组件，用于创建复杂的基于文本的应用程序，包括聊天机器人、数据分析和检索增强生成任务。 其主要目的是使开发人员能够在其应用程序中有效地利用语言模型，使他们能够推理、响应以及与用户或数据进行智能交互。

Streamlit

Streamlit 是一个开源 Python 库，用于为机器学习和数据科学项目构建 Web 应用程序。 它允许开发人员直接直观地编写代码，从而简化了创建交互式 Web 应用程序的过程。 借助 Streamlit，开发人员可以直接从 Python 脚本创建交互式 Web 应用程序，而无需编写 HTML、CSS 或 Javascript 代码。 它提供了易于使用的组件，用于创建交互式小部件、可视化和数据显示。 在此项目中，我们使用 Streamlit 来实现简单的用户界面，你可以在本博客末尾看到。

运行 streamlit 应用可以使用命令：streamlit run app.py

前提条件

安装 Elasticsearch 及 Kibana

 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana，那么请参考一下的文章来进行安装：

  • 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch

  • Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana

在安装的时候，请选择 Elastic Stack 8.x 进行安装。在安装的时候，我们可以看到如下的安装信息：

为了方便大家学习，我在本次的演示中使用 Elastic Stack 8.12 来进行展示。

安装 Python 依赖包

pip3 install langchain OpenAI PyPDF2 python-dotenv streamlit elasticsearch streamlit-extras tiktoken langchain-community

你可以使用 pip install 简单地安装所有这些库。

  • Langchain：语言链库，可帮助你完成总结文本、回答问题和生成新句子等操作。
  • OpenAI：这有助于与 OpenAI 提供的语言模型进行交互
  • PyPDF2：处理 PDF 文件。 启用读取和操作 PDF 文档等任务。
  • Python-dotenv：你可以将 API 密钥或数据库凭据等敏感信息存储在名为 .env 的特殊文件中，而不是将它们硬编码到代码中。 这有助于确保敏感信息的安全，并使管理不同环境（如开发、测试和生产）变得更加容易，而无需更改代码。
  • Streamlit：用于创建交互式 Web 应用程序的框架。
  • elasticsearch：- 用于密集向量的相似性搜索和聚类的高效库。
  • Streamlit-extras：一个扩展包，为 Streamlit 添加额外的功能，并提供额外的工具、小部件和功能来增强 Streamlit 应用程序的功能。

拷贝 Elasticsearch 证书到当前的目录中

$ pwd
/Users/liuxg/python/PDF-Summarizer-End-to-End-Project
$ cp ~/elastic/elasticsearch-8.12.0/config/certs/http_ca.crt .
$ ls http_ca.crt 
http_ca.crt

创建环境变量文件

我们在自己的项目根目录下创建如下的 .env 文件：

.env

ES_USER="elastic"
ES_PASSWORD="q2rqAIphl-fx9ndQ36CO"
ES_ENDPOINT="localhost"
OPENAI_API_KEY="YourOpenAIkey"

请记得根据自己的 Elasticsearch 配置及 OpenAI key 进行相应的修改。

创建应用

我们在当前的目录下创建一个叫做 app.py 的文件。

导入依赖项

from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from PyPDF2 import PdfReader
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
from langchain_community.vectorstores import ElasticsearchStore
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
import os

创建 SideBar

# Sidebar contents
with st.sidebar:
    st.title('💬PDF Summarizer and Q/A App')
    st.markdown('''
    ## About this application
    You can built your own customized LLM-powered chatbot using:
    - [Streamlit](https://streamlit.io/)
    - [LangChain](https://python.langchain.com/)
    - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) LLM model
 
    ''')
    add_vertical_space(2)
    st.write(' Why drown in papers when your chat buddy can give you the highlights and summary? Happy Reading. ')
    add_vertical_space(2)

上传 PDF 文件

为了方便大家学习，我把一些示例的 PDF 文件进行上传。你可以在地址下载。

我们使用如下的代码来上传 PDF 文件：

pdf = st.file_uploader("Upload your PDF File and Ask Questions", type="pdf")

Streamlit 中的 st.file_uploader 功能允许用户上传 PDF 文件，使他们能够交互式地选择和上传 PDF 文档，以便在 Streamlit Web 应用程序中进行进一步处理或分析。

我们使用如下的命令来运行代码：

app.py

from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from PyPDF2 import PdfReader
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
from langchain_community.vectorstores import ElasticsearchStore
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
import os

# Sidebar contents
with st.sidebar:
    st.title('💬PDF Summarizer and Q/A App')
    st.markdown('''
    ## About this application
    You can built your own customized LLM-powered chatbot using:
    - [Streamlit](https://streamlit.io/)
    - [LangChain](https://python.langchain.com/)
    - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) LLM model
 
    ''')
    add_vertical_space(2)
    st.write(' Why drown in papers when your chat buddy can give you the highlights and summary? Happy Reading. ')
    add_vertical_space(2)    

def main():
    load_dotenv()
    OPENAI_API_KEY= os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    ES_USER = os.getenv("ES_USER")
    ES_PASSWORD = os.getenv("ES_PASSWORD")
    ES_ENDPOINT = os.getenv("ES_ENDPOINT")
    elastic_index_name='pdf_docs'

    #Main Content
    st.header("Ask About Your PDF 🤷‍♀️💬")

    # upload file
    pdf = st.file_uploader("Upload your PDF File and Ask Questions", type="pdf")
    

if __name__ == '__main__':
    main()
streamlit run app.py

提前文本并写入到 Elasticsearch

app.py

from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from PyPDF2 import PdfReader
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
from langchain_community.vectorstores import ElasticsearchStore
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
import os


# Sidebar contents
with st.sidebar:
    st.title('💬PDF Summarizer and Q/A App')
    st.markdown('''
    ## About this application
    You can built your own customized LLM-powered chatbot using:
    - [Streamlit](https://streamlit.io/)
    - [LangChain](https://python.langchain.com/)
    - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) LLM model
 
    ''')
    add_vertical_space(2)
    st.write(' Why drown in papers when your chat buddy can give you the highlights and summary? Happy Reading. ')
    add_vertical_space(2)    

def main():
    load_dotenv()
    OPENAI_API_KEY= os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    ES_USER = os.getenv("ES_USER")
    ES_PASSWORD = os.getenv("ES_PASSWORD")
    ES_ENDPOINT = os.getenv("ES_ENDPOINT")
    elastic_index_name='pdf_docs'

    #Main Content
    st.header("Ask About Your PDF 🤷‍♀️💬")

    # upload file
    pdf = st.file_uploader("Upload your PDF File and Ask Questions", type="pdf")
    
    # extract the text
    if pdf is not None:
      pdf_reader = PdfReader(pdf)
      text = ""
      for page in pdf_reader.pages:
        text += page.extract_text()
        
      # split into chunks
      text_splitter = CharacterTextSplitter(
        separator="\n",
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200,
        length_function=len
      )
      chunks = text_splitter.split_text(text)
      
      # Make a connection to Elasticsearch
      
      url = f"https://{ES_USER}:{ES_PASSWORD}@{ES_ENDPOINT}:9200"
 
      connection = Elasticsearch(
        hosts=[url], 
        ca_certs = "./http_ca.crt", 
        verify_certs = True
      )
      print(connection.info())
      
      # create embeddings
      embeddings = OpenAIEmbeddings()
      if not connection.indices.exists(index=elastic_index_name):
        print("The index does not exist, going to generate embeddings")   
        docsearch = ElasticsearchStore.from_texts( 
                chunks,
                embedding = embeddings, 
                es_url = url, 
                es_connection = connection,
                index_name = elastic_index_name, 
                es_user = ES_USER,
                es_password = ES_PASSWORD
        )
      else: 
        print("The index already existed")
        
        docsearch = ElasticsearchStore(
            es_connection=connection,
            embedding=embeddings,
            es_url = url, 
            index_name = elastic_index_name, 
            es_user = ES_USER,
            es_password = ES_PASSWORD    
        )    
      
if __name__ == '__main__':
    main()

我们使用如下的部分来提取 pdf 文件：

if pdf is not None:
      pdf_reader = PdfReader(pdf)
      text = ""
      for page in pdf_reader.pages:
        text += page.extract_text()

它首先检查 PDF 文件是否已上传（即变量 pdf 是否不是 None）。 如果确实上传了 PDF 文件，则会创建一个 PdfReader 对象来读取 PDF 文件的内容。 然后，它迭代 PDF 文档的每个页面，使用 extract_text() 方法从每个页面中提取文本，并将所有页面中的文本连接到一个名为 text 的字符串变量中。

我们使用如下的代码把文档分成 chunk：

# split into chunks
      text_splitter = CharacterTextSplitter(
        separator="\n",
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200,
        length_function=len
      )
      chunks = text_splitter.split_text(text)

“chunks”变量表示从 PDF 文件中提取的文本的分段部分。 将文本拆分为块至关重要，因为它有助于更有效地处理大型文档，因为一次处理整个文本可能会消耗过多的内存和处理资源。 通过将文本分成更小的片段，应用程序可以更有效地管理和分析数据。 对文本进行分段可以更好地组织并有助于有针对性地分析或处理文档的特定部分。

我们使用如下的代码来生成嵌入：

        ElasticsearchStore.from_texts( 
                chunks,
                embedding = embeddings, 
                es_url = url, 
                es_connection = connection,
                index_name = elastic_index_name, 
                es_user = ES_USER,
                es_password = ES_PASSWORD
        )

嵌入是对象的数字表示，通常用于捕获它们在数学空间中的语义或上下文。 词嵌入是高维空间中单词、短语或文档的向量表示，其中相似的单词彼此更接近。 在此代码片段中，嵌入是使用 OpenAIEmbeddings() 函数创建的，该函数可能为从 PDF 文件中提取的文本数据生成嵌入（向量表示）。 这些嵌入捕获有关文本的语义信息，使应用程序能够更有效地理解和处理内容。

随后，使用 ElasticsearchStore.from_texts() 函数构建知识库，该函数根据之前分段的文本块创建可搜索索引或结构。 该知识库使用 Elasticsearch 库实现，可根据文本片段的嵌入进行高效的相似性搜索和检索。

成功运行上面的脚本后，我们可以到 Elasticsearch 中进行查看：


 

连接 LLM OpenAI

llm = OpenAI()
        chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff")
        with get_openai_callback() as cb:
          response = chain.run(input_documents=docs, question=user_question)
          print(cb)
           
        st.write(response)

此代码初始化并利用 OpenAI 语言模型 (LLM) 创建问答 (Q&A) 系统。 它使用 LLM 加载预训练或自定义问答模型，设置回调管理以处理问答过程中的事件，对输入文档和用户问题执行模型，并使用 Streamlit 显示生成的响应以进行用户交互。

最终的完整 app.py 如下：

app.py

from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from PyPDF2 import PdfReader
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
from langchain_community.vectorstores import ElasticsearchStore
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
import os


# Sidebar contents
with st.sidebar:
    st.title('💬PDF Summarizer and Q/A App')
    st.markdown('''
    ## About this application
    You can built your own customized LLM-powered chatbot using:
    - [Streamlit](https://streamlit.io/)
    - [LangChain](https://python.langchain.com/)
    - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) LLM model
 
    ''')
    add_vertical_space(2)
    st.write(' Why drown in papers when your chat buddy can give you the highlights and summary? Happy Reading. ')
    add_vertical_space(2)    

def main():
    load_dotenv()
    OPENAI_API_KEY= os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    ES_USER = os.getenv("ES_USER")
    ES_PASSWORD = os.getenv("ES_PASSWORD")
    ES_ENDPOINT = os.getenv("ES_ENDPOINT")
    elastic_index_name='pdf_docs'

    #Main Content
    st.header("Ask About Your PDF 🤷‍♀️💬")

    # upload file
    pdf = st.file_uploader("Upload your PDF File and Ask Questions", type="pdf")
    
    # extract the text
    if pdf is not None:
      pdf_reader = PdfReader(pdf)
      text = ""
      for page in pdf_reader.pages:
        text += page.extract_text()
        
      # split into chunks
      text_splitter = CharacterTextSplitter(
        separator="\n",
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200,
        length_function=len
      )
      chunks = text_splitter.split_text(text)
      
      # Make a connection to Elasticsearch
      
      url = f"https://{ES_USER}:{ES_PASSWORD}@{ES_ENDPOINT}:9200"
 
      connection = Elasticsearch(
        hosts=[url], 
        ca_certs = "./http_ca.crt", 
        verify_certs = True
      )
      print(connection.info())
      
      # create embeddings
      embeddings = OpenAIEmbeddings()
      if not connection.indices.exists(index=elastic_index_name):
        print("The index does not exist, going to generate embeddings")   
        docsearch = ElasticsearchStore.from_texts( 
                chunks,
                embedding = embeddings, 
                es_url = url, 
                es_connection = connection,
                index_name = elastic_index_name, 
                es_user = ES_USER,
                es_password = ES_PASSWORD
        )
      else: 
        print("The index already existed")
        
        docsearch = ElasticsearchStore(
            es_connection=connection,
            embedding=embeddings,
            es_url = url, 
            index_name = elastic_index_name, 
            es_user = ES_USER,
            es_password = ES_PASSWORD    
        )

            # show user input
      with st.chat_message("user"):
        st.write("Hello World 👋")
      user_question = st.text_input("Please ask a question about your PDF here:")
      if user_question:
        docs = docsearch.similarity_search(user_question)
        
        llm = OpenAI()
        chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff")
        with get_openai_callback() as cb:
          response = chain.run(input_documents=docs, question=user_question)
          print(cb)
           
        st.write(response)
        
if __name__ == '__main__':
    main()

我们可以针对文章进行总结：

我们也可以针对文章进行搜索：

整个项目的源码可以在地址 GitHub - liu-xiao-guo/PDF-Summarizer-End-to-End-Project 进行下载。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1528407.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

重磅升级！P230焕新而来，支持双目SLAM+YOLO点击跟踪，算力高达100TOPS

重磅升级！P230焕新而来，支持双目SLAM+YOLO点击跟踪，算力高达100TOPS

全新升级的Prometheus 230科研无人机（简称P230）是一款专为科研工作者及开发者设计的小型（250mm轴距）无人机实验平台。机载计算机升级为算力100TOPS的Allspark2-Orin NX，结合Prometheus自主无人机开源项目和Prometheus专…
阅读更多...
H4010耐压40V降压恒压芯片 40V降12V降5V 支持电流2.5A

H4010耐压40V降压恒压芯片 40V降12V降5V 支持电流2.5A

H4010是一种内置30V耐压MOS，并且能够实现精确恒压以及恒流的同步降压型 DC-DC 转换器； 支持 1A 持续输出电流输出电压可调，最大可支持 100%占空比；通过调节 FB 端口的分压电阻，可以输出 2.5V到 22V 的稳定电压 。H4010…
阅读更多...
一文快速掌握docker的理念和基本使用

一文快速掌握docker的理念和基本使用

写在文章开头 写于一个周末，在复盘梳理文章时候发现这一篇关于早期了解docker时记录的文档，仔细阅读了一下，为了保证文章更加清晰以便读者使用。故再次重新一次梳理一次，通过这篇文章，你将会对docker的基本理念和基础…
阅读更多...
Machine Learning ---- Gradient Descent

Machine Learning ---- Gradient Descent

目录 一、The concept of gradient： ① In a univariate function： ②In multivariate functions： 二、Introduction of gradient descent cases： 三、Gradient descent formula and its simple understanding: 四、Formula o…
阅读更多...
GPIO和Pinctrl子系统的使用

GPIO和Pinctrl子系统的使用

一、 Pinctrl子系统 1、基本架构 现在的芯片动辄几百个引脚，在使用到GPIO功能时，让你一个引脚一个引脚去找对应的寄存器，说实话很烦。所以，要把引脚的复用、配置抽出来，做成Pinctrl子系统，给GPIO、UART等模…
阅读更多...
2082.找单词

2082.找单词

动态规划问题： 先声明两个数组： 数组 a：存储当前状态下，所有可能的单词价值总和的计数。在每次迭代开始时，我们使用 a 数组来跟踪包含当前字母之前的所有可能单词的价值总和。 数组 b：在处理每个字母时&a…
阅读更多...
XMind for mac/Win：解锁思维新境界，让思维导图成为你的创意引擎

XMind for mac/Win：解锁思维新境界，让思维导图成为你的创意引擎

在信息爆炸的时代，如何高效地整理思绪、捕捉灵感，成为每个人都需要面对的挑战。而XMind，作为一款功能强大的思维导图软件，正以其独特的魅力，帮助无数用户解锁思维新境界，让思维导图成为他们的创意引擎。 无…
阅读更多...
idea远程试调jar、远程试调war

idea远程试调jar、远程试调war

idea远程试调jar、远程试调war 目的&#xff1a;测试运行时与ide开发时是否一致。 配置jar Maven中添加 <packaging>jar</packaging>将其打包为jar。 设置运行入口main 编译jar 看到jar输出 配置试调 添加jar运行 远程试调 先在源码中打好断点试调 debug运行…
阅读更多...
String类型详解

String类型详解

1. Java为何要创造String类 在C语言中,是没有String这个类型的,通常使用字符数组中存放一个个字符,再加上最后一个\0来表示/存放一个字符串.也可以使用一个字符指针指向字符串的首元素,直到遇到\0停止,再加上C语言头文件string.h中封装的函数,对于字符串的操作已经够用了. Java…
阅读更多...
Learn OpenGL 18 几何着色器

Learn OpenGL 18 几何着色器

几何着色器 在顶点和片段着色器之间有一个可选的几何着色器(Geometry Shader)&#xff0c;几何着色器的输入是一个图元&#xff08;如点或三角形&#xff09;的一组顶点。几何着色器可以在顶点发送到下一着色器阶段之前对它们随意变换。然而&#xff0c;几何着色器最有趣的地方…
阅读更多...
入门：Vue全家桶都有谁，分别肩负什么责任？

入门：Vue全家桶都有谁，分别肩负什么责任？

当使用Vue.js开发项目时&#xff0c;通常会使用Vue全家桶来提供完整的开发工具和功能。以下是Vue全家桶的各个部分的详细介绍&#xff1a; 项目构建工具 - Vue-cli&#xff1a; Vue-cli是Vue.js官方提供的脚手架工具&#xff0c;可以快速生成一个Vue.jswebpack的项目模板。它提…
阅读更多...
【机器学习-01】机器学习基本概念与建模流程

【机器学习-01】机器学习基本概念与建模流程

机器学习的过程本质上是一个不断通过数据训练来提升模型在对应评估指标上表现的过程。在此过程中&#xff0c;为模型提供有效的反馈并基于这些反馈进行持续的调整是至关重要的。只有当这个过程顺利进行时&#xff0c;模型才能得到有效的训练&#xff0c;机器才能真正实现学习。…
阅读更多...
nodejs基于vue大学生健身爱好者交流网站flask-django-php

nodejs基于vue大学生健身爱好者交流网站flask-django-php

任何系统都要遵循系统设计的基本流程&#xff0c;本系统也不例外&#xff0c;同样需要经过市场调研&#xff0c;需求分析&#xff0c;概要设计&#xff0c;详细设计&#xff0c;编码&#xff0c;测试这些步骤&#xff0c;基于python技术、django/flask框架、B/S机构、Mysql数据…
阅读更多...
边缘计算网关能够解决企业数改中哪些问题？-天拓四方

边缘计算网关能够解决企业数改中哪些问题？-天拓四方

随着工业4.0时代的到来&#xff0c;数字化转型已经成为工业企业发展的必然趋势。在这一过程中&#xff0c;边缘计算网关以其独特的优势&#xff0c;正逐渐成为工业企业实现智能化、高效化运营的关键技术。 边缘计算网关是一种部署在网络边缘的设备&#xff0c;它集成了计算、存…
阅读更多...
从自动化到测开，测试人员逆袭之路从此起步！

从自动化到测开，测试人员逆袭之路从此起步！

在当今竞争激烈的软件测试行业中&#xff0c;近期的招聘市场确实面临一些挑战。大量的求职者争相涌入岗位&#xff0c;许多热衷于功能测试的人士甚至难以找到理想的工作机会。更不幸的是&#xff0c;连自动化测试和性能测试这些专业领域也受到了测试开发人员的竞争压力。然而&a…
阅读更多...
Linux 常见驱动框架

Linux 常见驱动框架

一、V4L2驱动框架 v4l2驱动框架主要对象&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;video_device&#xff1a;一个字符设备&#xff0c;为用户空间提供设备节点(/dev/videox)&#xff0c;提供系统调用的相关操作(open、ioctl…) &#xff08;2&#xff09;v4l2_device&#xff1a…
阅读更多...
QT中dumpcpp以及dumpdoc使用

QT中dumpcpp以及dumpdoc使用

qt中调用COM的方式方法有四种&#xff0c;参考解释在 Qt 中使用 ActiveX 控件和 COM (runebook.dev) 介绍dumpcpp的使用方法Qt - dumpcpp 工具 (ActiveQt) (runebook.dev)&#xff1a; 在安装好了的qt电脑上&#xff0c;通过powershell窗口来实现&#xff0c;powershell比cmd要…
阅读更多...
融云：TikTok背水一战，出海应用「用户被遗忘权」保护需升级

融云：TikTok背水一战，出海应用「用户被遗忘权」保护需升级

TikTok开启全面反击了。 针对美国众议院投票通过法案“强制要求TikTok在165天内剥离母公司字节跳动&#xff0c;否则TikTok将在美国的应用商店下架”这一晴天霹雳&#xff0c;TikTok近日采取了弹窗动员策略&#xff0c;号召用户共同应对挑战。 事实上&#xff0c;从TikTok仅用…
阅读更多...
xss.pwnfunction(DOM型XSS)靶场

xss.pwnfunction(DOM型XSS)靶场

环境进入该网站 Challenges (pwnfunction.com) 第一关&#xff1a;Ma Spaghet! 源码&#xff1a; <!-- Challenge --> <h2 id"spaghet"></h2> <script>spaghet.innerHTML (new URL(location).searchParams.get(somebody) || "Somebo…
阅读更多...
关于大规模电商平台商品数据采集的技术难点分析与批量采集封装API接口

关于大规模电商平台商品数据采集的技术难点分析与批量采集封装API接口

电商数据采集要注意哪些点&#xff1f; 首先是采集平台&#xff0c;是否可以覆盖主流的电商平台&#xff0c;如淘宝、天猫、京东、拼多多等&#xff0c;其次是覆盖程度&#xff0c;是否可对平台中的多个字段进行采集&#xff0c;如价格、销量、促销信息&#xff0c;最后是采集…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023