测试技术

首页 标签 测试技术
# 测试技术 #
关注
73772内容
|
9小时前
|
Dart 变量
Dart 中的变量声明与初始化支持类型推断和显式声明。`var` 用于类型推断,如 `var name = Bob`;也可显式指定类型,如 `String name = Bob`。Dart 强制执行空安全,防止空解引用错误,并引入可空类型(`String?`)和不可空类型(`String`)。未初始化的不可空变量必须在使用前赋值。`late` 修饰符用于延迟初始化,确保变量在首次使用时才被初始化。`final` 和 `const` 用于定义不可变变量,前者运行时确定,后者编译时确定。类型检查和转换通过 `is` 和 `as` 实现。
|
14小时前
| |
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
Qwen2.5-VL:阿里通义千问最新开源视觉语言模型,能够理解超过1小时的长视频
Qwen2.5-VL 是阿里通义千问团队开源的视觉语言模型,具有3B、7B和72B三种不同规模,能够识别常见物体、分析图像中的文本、图表等元素,并具备作为视觉Agent的能力。
【新手必看】PyCharm2025 免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!
PyCharm是由JetBrains开发的Python集成开发环境(IDE),专为Python开发者设计,支持Web开发、调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等功能。它有专业版、教育版和社区版三个版本,其中社区版免费且适合个人和小型团队使用,包含基本的Python开发功能。安装PyCharm前需先安装Python解释器,并配置环境变量。通过简单的步骤即可在PyCharm中创建并运行Python项目,如输出“Hello World”。
Tarsier2:字节跳动开源专注于图像和视频内容理解的视觉语言大模型
Tarsier2 是字节跳动推出的大规模视觉语言模型,支持高质量视频描述、问答与定位,在多个视频理解任务中表现优异。
|
5天前
| |
来自: 云原生
基于 API 网关践行 API First 开发实践
API First 开发模式的核心在于:以 API 为先,将其视为“头等公民”,在构建应用、服务及集成之前,应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式,它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
|
5天前
| |
来自: 数据库
探秘电商API:从测试到应用的深度解析与实战指南
电商API是电子商务背后的隐形引擎,支撑着从商品搜索、购物车更新到支付处理等各个环节的顺畅运行。它通过定义良好的接口,实现不同系统间的数据交互与功能集成,确保订单、库存和物流等信息的实时同步。RESTful、GraphQL和WebSocket等类型的API各自适用于不同的应用场景,满足多样化的需求。在测试方面,使用Postman、SoapUI和jMeter等工具进行全面的功能、性能和安全测试,确保API的稳定性和可靠性。未来,随着人工智能、大数据和物联网技术的发展,电商API将进一步智能化和标准化,为用户提供更个性化的购物体验,并推动电商行业的持续创新与进步。
2025阿里云服务器租赁价格表一年、1个月和1小时收费标准(200M峰值带宽)
阿里云服务器价格优惠,2025年最新租用费用表显示,轻量应用服务器2核2G配置一年仅需68元(秒杀38元),带200M峰值带宽。云服务器ECS方面,99元/年的2核2G经济型和199元/年的2核4G企业专享型备受青睐。4核16G游戏服务器70元/月,8核32G则160元/月。GPU服务器也有大幅折扣,如T4显卡的gn6i最低配置4核15G一个月1878.40元。续费享有长期折扣,1年7.5折,3年4.5折等。公网带宽和系统盘按需计费,ESSD云盘性能优越,价格透明。详情见官网。
|
7天前
| |
来自: 云原生
机房迁移,不同 Pod 副本请求耗时会相差数倍?
客户机房迁移过程中,发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍,本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。
|
7天前
| |
Meta-CoT:通过元链式思考增强大型语言模型的推理能力
大型语言模型(LLMs)在处理复杂推理任务时面临挑战,尤其在高级数学和抽象问题解决方面表现不足。为弥补这一差距,研究人员引入了元链式思考(Meta-CoT),该方法通过引入搜索、验证和回溯机制,使LLMs能够模拟人类的系统2思维,实现迭代和审慎推理。实验证明,Meta-CoT显著提升了LLMs在复杂任务中的表现,推动了AI从模式识别向更深层次的逻辑推理转变。
免费试用