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本文介绍了如何构建一个基于DeepSeek模型的对话智能体系统。主要内容包括:1)通过dotenv加载API密钥创建ChatDeepSeek模型实例;2)使用create_agent函数创建对话智能体,可配置系统提示词和工具;3)实现前后端分离架构,后端通过langgraph API服务运行,前端使用Node.js环境启动。系统还整合了docling-mcp文档解析工具,通过SSE传输协议提供服务
用MidScene的话,只需要用自然语言描述测试步骤,比如"打开商品详情页,点击加入购物车按钮,验证商品是否成功加入购物车",MidScene会自动生成测试脚本并执行,当页面元素发生变化时,AI会自动识别新的元素位置,减少脚本维护的工作量。具体来说,首先,我会组织一个分享会,向团队成员解释AI工具的作用,强调AI是辅助工具,不是替代品,它可以帮助我们处理重复性工作,让我们有更多时间关注更有价值的工
核心问题: 婚礼200个红包如何快速录入成电子版?核心数据: 200条记录,文本粘贴批量录入仅需30-45秒,准确率99%以上;Excel逐条录入约2小时。核心结论: 4种方案中,文本粘贴批量录入效率最高、准确率最高。推荐读者: 备婚新人、婚礼后需要整理礼金的人
AI测试培训市场分析:随着AI技术在软件测试领域的应用日益深入,目前市面上的AI测试培训主要分为四类:AI辅助测试(提升传统测试效率)、AI产品测试(评测大模型/RAG/Agent等AI系统)、AI测试开发(构建测试智能体和评测平台)以及认证培训。主流培训机构如霍格沃兹测试开发学社、黑马程序员等分别侧重系统化能力培养、就业转型和专项技能提升。选择课程需重点关注AI内容占比(是否独立模块)、技术更新
随着软件测试岗位要求向自动化、AI化发展,培训机构课程体系持续升级。本文对比分析了博为峰、黑马程序员等7家主流测试培训机构的课程特色,指出选择时应重点考察:1.课程是否覆盖功能测试到AI测试全技术栈;2.项目是否具备完整实践闭环;3.教学形式与个人时间匹配度;4.就业服务具体内容。特别强调AI测试课程需关注真实测试场景应用、大模型评测等核心能力培养,建议根据职业目标反向匹配课程内容,通过试听、大纲
摘要: 本文综述了混合量子-经典计算架构在遥感图像处理中的应用,重点探讨了量子深度学习(QDL)在NISQ时代的潜力与挑战。研究分析了量子数据编码策略(角度、振幅、基态编码)的优劣,并展示了QDL在图像分类、光谱降维及小样本生成等任务中的进展。当前瓶颈包括数据编码效率低、硬件噪声干扰及异构融合不足。未来方向涉及量子迁移学习、张量网络和量子架构搜索(QNAS)等技术的优化,以提升模型抗噪性和特征表征
航空发动机叶片检测面临多重技术矛盾:其结构复杂(含自由曲面、齿形等多特征耦合),需满足微米级精度以承受极端工况,但传统检测技术难以兼顾全面性与精确性。制造环节涉及十余道工序且叶片种类繁多,需动态调整检测方案,导致精度与效率难以平衡。这一全球性行业难题的核心在于如何突破现有技术边界,实现高精度与高效率的协同。
摘要: 如何测试非确定性输出的LLM应用?作者分享了自研的Java测试体系,分为三层: Mock管道测试:通过预设响应模拟LLM调用,实现0 Token、毫秒级验证34条断言,覆盖安全、路由、输出等场景,发现正则匹配的语序敏感性问题。 LLM-as-a-Judge:用独立模型评估输出质量(准确性/完整性/安全性/格式),结合Mock测试确保逻辑与质量双达标,4条用例平均分4.94/5。 Badca
建立一个只读类型的链接由于未知对方何时回复,可以把等待响应时间设置长一点
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摘要:Postman是一款高效的接口测试工具,支持接口请求发送、脚本保存、响应比对和批量执行。文章介绍了Postman的下载安装方法、常用功能(如新建请求、鉴权设置、文件上传)、导入导出操作以及断言设置。同时补充了GET与POST的区别,以及Cookie、Session、Token的异同点,帮助测试人员更好地进行接口测试和安全管理。
摘要:本文介绍了在Postman中使用token进行接口测试的方法,以jeecgboot项目为例。首先创建测试环境并设置两个接口:登录接口获取token后保存为环境变量,首页接口通过{{token}}引用该变量。关键步骤包括解析登录返回数据、设置环境变量,以及确保所有接口保存在集合中以便有序执行。这种方法解决了token过期问题,实现了接口间的token依赖。文章最后还提供了软件测试学习资源的获取
命令主要用于查看Git版本演变历史(也就是提交历史),同时根据追加的参数和选项不同,也会有不同的展示效果。但默认命令显示出的x效果实在太丑,不好好打扮一下根本没法见人,打扮好了用命令拍个照片,就正式出道了!用于查询版本的历史,命令形式如下:默认的命令显示效果如下:(之前文件详细说明过了,这里简单说一下,主要说明命令的参数)这条命令有很多参数选项,下面详细的说明:(1)不带参数(2)常用显示参数(3
你可以在Jenkins中创建一个任务,该任务从Git仓库中拉取Jmeter的集合和测试脚本,然后使用Ant运行这些测试,并将结果输出到Jenkins的构建报告中。Ant构建文件,也叫build.xml,是一个基于XML的文件,它是由Apache Ant构建工具使用的。通过上述步骤,可以使用JMeter、Ant、Git和Jenkins进行接口自动化测试,提高测试效率和准确性,降低人工干预和错误率。在
当然,postman 毕竟不是专业的性能测试工具,这些性能数据和指标需要我们自己计算,只适合用来顺手检测一下性能,对服务器的处理能力有个大概印象。然后,点击右下方的 runner 运行器,把需要测试的接口拖动到左侧展示框,在右侧设置。iterations 表示请求发起次数,Delay 表示请求间隔时间,点击运行。运行后,可以查看实时的响应结果,我们可以根据响应时间判断服务器的处理性能。
Pytest 的断言机制是其简洁、高效和强大特性的集中体现。通过拥抱原生的 assert 语句,并辅以智能的内省和丰富的辅助工具,Pytest 极大地提升了我们编写和维护自动化测试的体验和效率。在 API 自动化测试的实践中,熟练运用各种断言技巧,结合辅助函数、参数化、软断言等策略,能够构建出既健壮又易于理解的测试套件。
我们在做测试的过程中,都会多次请求接口,都会把接口保存下来,方便下次直接请求,节省时间不用每次都重新输入,我们一起看下如何保存接口会话。
运行集合测试,可以看到我们结果符合我们的预期,Request1 和 Request3 通过测试,Request2 被跳过,Request4 仍被执行。Done…
本文分享了接口测试的入门经验。作者从最初对接口测试的陌生,到实际工作中使用Postman进行功能测试,逐步理解了接口测试的概念。文章介绍了接口的理论知识(API测试重点在数据交换和逻辑关系),并通过POST和GET请求实例详细展示了测试过程。作者还分享了Postman的环境配置方法,并鼓励测试人员向压力测试、性能测试和自动化方向发展。最后提供了软件测试学习资源获取方式,希望能帮助初学者少走弯路。全
安装Jenkins插件,例如 Jenkins Plugin for WeChat Mini Program Builder(微信小程序构建器插件)。创建新的 Jenkins Pipeline,或者在现有的 Jenkins Pipeline 中启用 WeChat Mini Program Builder 插件。配置 Jenkins 构建步骤,添加微信小程序构建相关任务。测试您的微信小程序。1、安装
它在本地存储所有报废的样本,并对这些数据运行规则,以汇总和记录现有数据中的新时间序列,或生成警报。这份文档和视频资料,对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。由于grafana没有使用持久存储
本次测试案例主要是分享如何使用JMeter进行websocket协议下的聊天接口性能测试。
将jmeter extras目录下的ant-jmeter-1.1.1.jar文件拷贝到ant安装目录下的lib文件夹中,该包相当于是ant和jmeter连接的桥梁,作用是使Ant运行时能够找到"org.programmerplanet.ant.taskdefs.jmeter.JMeterTask"这个类,从而成功触发jmeter脚本。配置全局工具,进入manage jenkins --global
本文介绍了使用Apifox工具实现自动化注册流程的方法。通过四个步骤完成用户注册:1)生成随机手机号并存入环境变量;2)发送短信验证码;3)从Redis获取验证码并校验;4)提交注册信息。文中提供了详细的代码实现,包括随机手机号生成函数、Redis连接配置和验证码获取逻辑。注意事项包括:各公司Redis key前缀不同、密码加密问题需要同步修改多张数据库表。文末还展示了多线程测试结果,100次循环
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postman是一个非常不错的接口测试工具,不管是对于测试,还是后台开发以及前端开发。图形化,模块化,可配置化,使用起来也很直观和方便。这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!有需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取。
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本文介绍了如何利用Playwright、GitHub Actions和Allure Reports构建现代化的Web自动化测试流水线。Playwright提供跨浏览器测试能力,GitHub Actions实现CI/CD自动化,Allure生成可视化测试报告。文章详细说明了环境配置、测试执行、报告生成及部署到GitHub Pages的完整流程,帮助开发团队建立高效可靠的自动化测试体系,提升Web应用
JMeter默认是不支持 Dubbo的,但是我们可以通过拓展的插件或 jar 包实现此功能。
info 命令:提供比man还要详细的帮助手册linux的帮助中看到命令后面中括号里面的内容 一般都是可选的注意 :并不是所有的工具都有这些帮助。
Postman 是一个功能强大且易用的 API 测试工具,无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中受益。掌握 Postman 的基本操作和高级特性,能够显著提升你的 API 开发和测试效率。
-a) 引入锁来实现串行-b) 前一个消费阻塞时后面都会被阻塞
本文介绍了四种常见的Web认证机制:Cookie、Session、Token和JWT。Cookie是服务器发送到客户端保存的小数据,Session则存储在服务器端并通过SessionID识别用户。Token是一种无状态的访问凭证,包含用户信息、时间戳和签名。JWT是基于JSON的跨域认证方案,将用户信息加密存储在客户端。文章比较了它们的区别:Cookie存储在客户端而Session在服务端;Tok
本文介绍了如何将JMeter与Docker结合使用进行性能测试。主要内容包括:1) 在Linux系统上安装Docker并构建基础JMeter容器;2) 创建增强型JMeter容器(带插件);3) 搭建分布式测试环境,通过创建多个Slave容器实现高并发;4) 配置Master容器控制分布式测试。文章详细说明了各环节的操作步骤,包括镜像构建、脚本执行命令等,并强调JMeter版本需保持一致(建议5.
Vector 提供覆盖车载网络“设计-测试-标定”全流程的软硬件工具链。核心包括:旗舰平台 CANoe(仿真/测试)、vTESTstudio(自动化测试设计)、CANape(测量标定)、CANdelaStudio(诊断建模)及 vFlash(刷写)。硬件配合 VN 系列接口(总线接入)与 VT System HIL(硬件在环测试),全面支持 CAN、LIN、FlexRay 及汽车以太网(含 TC8
在 Grafana 中打开创建好的仪表盘,实时监控压测过程中的数据变化,通过分析响应时间、吞吐量、错误率等指标来评估系统的性能。例如,如果发现响应时间突然增加或者吞吐量下降,可能表示系统在高负载下出现了性能瓶颈,需要进一步分析原因,可能是服务器资源不足、网络拥塞或者应用程序代码的问题等。
网页聊天项目是一个基于 Spring Boot 的实时网页聊天应用程序,支持用户注册登录、好友聊天、会话管理等功能,项目采用前后端分离架构完成功能实现单一,功能有待改善。
(我直接点的下载zip)我在本机上安装了IDEA打开若依项目,Maven打包项目发送给虚拟机,在Linux虚拟机上跑项目(虚拟机:JDK17,MySQL,若依项目)。(具体流程可以直接问deep seek操作)部署成功后:访问192.168.136.130既可进入登陆页面。
本文介绍了一个基于JMeter、Grafana和Influxdb的智能化性能测试监控平台搭建方案。通过Docker容器化部署三个核心组件:Influxdb(1.8.3版本)用于存储测试数据,Grafana实现数据可视化,自定义JMeter镜像(5.4.3版本)执行测试脚本。方案详细说明了各组件安装配置步骤,包括数据库创建、目录挂载和测试执行命令,最终构建出一个完整的性能测试监控体系,可实时分析系统
摘要: Spring Boot API 版本兼容性问题常导致生产事故,如客户端因必填字段变更崩溃。本文提出通过消费者驱动契约测试(CDC)和OpenAPI Diff构建兼容性防护体系: 契约测试:消费者定义接口期望(如字段、路径),提供者通过自动化测试验证兼容性,避免破坏性变更。 多版本并存:维护新旧契约文件(如v1/v2),确保历史版本可用性。 OpenAPI Diff:自动检测未声明的破坏性变
摘要:Spring Boot自定义注解测试失效解决方案 本文针对Spring Boot中自定义注解在测试环境下失效的问题,分析了四种典型场景:AOP切面不触发、校验注解无效、元数据读取失败和组合注解失效。根本原因在于测试切片未加载支撑注解运行的基础设施(如切面、处理器等)。 文章提出分层解决方案: 纯单元测试:通过反射验证注解存在性及属性 集成测试:使用@SpringBootTest显式引入切面配
Apifox 最新版本带来多项功能优化:CLI 工具升级支持 AI Agent 工作流,实现接口测试自动化闭环;导入导出功能增强,兼容 Postman 变量空格和 OpenAPI 参数;OAuth 2.0 支持自动刷新令牌。此外,测试套件新增按名称搜索、定时任务增加 8 小时选项,Web 版支持配置自动生成 Header。性能方面优化了大批量操作和 AI 生成用例的稳定性,并修复了多项已知问题。用
本文介绍通过PowerShell命令行配置MiniMax M2.7模型的完整流程。首先备份原有配置,然后通过逐条命令设置模型参数、API密钥和默认模型,推荐禁用易冲突的插件。配置完成后检查关键参数,启动服务并通过日志验证。最后提供浏览器访问和命令行测试方法,遇到路径错误时可先初始化父级对象。全程无需图形界面操作,确保配置安全可靠。