1-MongoDB相关概念
MongoDB适用于高并发、海量数据、高扩展性场景，如社交、游戏、物流、物联网及视频直播。适合数据量大、读写频繁、事务要求不高的应用，满足快速迭代、水平扩展、地理查询等需求，是“三高”场景的理想选择。（238字）
如何在技术面试中自信应对“大模型微调”话题？
本文整理了测试开发在面试中常见的大模型微调相关问题。涵盖了从显存需求、数据构建到训练策略等35个关键点，重点分析了SFT与预训练的区别、领域适应与灾难性遗忘等核心挑战。文章强调测试开发人员需掌握模型评估、数据质量控制和训练监控等技能，以适应AI时代对质量保障提出的新要求。
蓝牙定位追踪技术：从技术原理、核心优势详解（一）
蓝牙定位追踪技术利用RSSI或AoA/AoD，通过信标、网关或多天线阵列实现室内精准定位，具备低功耗、低成本、易部署、抗干扰强等优势，广泛应用于工业、仓储、楼宇等场景的人员与资产管理。如果您想进一步了解维构lbs智能定位的技术和案例，欢迎搜索、关注、评论留言~
让智能家居“听懂人话”：我用4B模型+万条数据，教会了它理解复杂指令
通用大模型在面对复杂的物联网（IoT）指令时，常因无法理解“半小时后”、“稍微调低一点”等模糊语义而“翻车”。本文将分享如何通过高质量的数据清洗与精准的超参调优，将轻量级的 Qwen-3-4B-Instruct 模型训练成一个懂逻辑、会推理的智能家居专家。从数据治理到参数内幕，干货全公开！
当技术面试聊到“大模型微调”，你应该怎么回答？
近两年测试开发跳槽常遇“大模型微调”面试题。AI已深入测试领域，从数据生成到智能分析，均需掌握微调机制。本文梳理35个高频问题，涵盖显存计算、SFT实践、数据构建、灾难性遗忘等核心知识点，助你理解预训练与微调差异、LoRA应用及评测集设计。测试人应聚焦模型可控性、质量评估与训练监控，掌握AI时代新竞争力。
【源码开源】基于STM32的应急救援仓系统 | 救援效率和实时监控
基于STM32的应急救援仓系统充分体现了物联网与智能控制技术在公共安全领域的应用价值。通过环境监测、远程控制和报警管理等功能，实现了救援仓的智能化、可视化和高效管理。系统采用模块化设计，硬件稳定可靠，软件易于扩展升级，并通过MQTT协议保证了数据的实时性和准确性。
路灯调压稳压节能装置系统，路灯节电器，沃思智能
路灯调压节能装置通过智能调压技术，实现城市照明系统高效节能，节电率达20%-40%，延长灯具寿命2-3倍。具备稳压、智能控制、多重保护及远程监控功能，广泛应用于道路、园区、隧道等场景，助力智慧城市建设与“双碳”目标，投资回报期仅1-3年，经济与社会效益显著。（239字）
2025年优测平台：接口最大并发量测试工具与实践方法
文章聚焦2025年接口最大并发量测试，阐述其是保障系统稳定性与性能的关键，在高并发成主流背景下愈发重要。指出行业面临并发模型复杂等痛点，主流方案朝SaaS化等方向发展。介绍优测平台在接口并发测试的优势、应用场景及成功案例，还给出最佳实践与决策问答。
