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发表了文章 2024-11-11
文生视频大模型
Sora 是由 OpenAI 发布的一款文本生成视频的人工智能模型，能够在理解文本的基础上生成高质量的视频内容。Sora 具备 3D 一致性、远程相干性和物体持久性等特性，但目前仍处于测试阶段，仅限特定专家使用，以确保其安全性。
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发表了文章 2024-11-07
文生图大模型
DALL·E 是由 OpenAI 开发的基于深度学习的图像生成模型，能够根据文本描述生成原创图像。从 2021 年初的 DALL·E 到 2022 年的 DALL·E 2，再到最新的 DALL·E 3，其功能不断升级，包括生成、扩展、修改图像及生成变体图像。DALL·E 3 在提示优化、清晰度和多风格支持方面进行了增强，广泛应用于定制图像生成、虚拟设定、产品设计和广告营销等领域。
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发表了文章 2024-09-27
基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行
本章节详细介绍了如何利用人工智能技术自动化完成Web、App及接口测试用例的生成与执行过程，避免了手动粘贴和调整测试用例的繁琐操作。通过封装工具包与Agent，不仅提升了测试效率，还实现了从生成到执行的一体化流程。应用价值在于显著节省时间并提高测试自动化水平。
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发表了文章 2024-09-19
基于LangChain手工测试用例转App自动化测试生成工具
在传统App自动化测试中，测试工程师需手动将功能测试用例转化为自动化用例。市面上多数产品通过录制操作生成测试用例，但可维护性差。本文探讨了利用大模型直接生成自动化测试用例的可能性，介绍了如何使用LangChain将功能测试用例转换为App自动化测试用例，大幅节省人力与资源。通过封装App底层工具并与大模型结合，记录执行步骤并生成自动化测试代码，最终实现高效自动化的测试流程。
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发表了文章 2024-09-10
搭建企业内部的大语言模型系统
该内容主要介绍了开源大语言模型及其管理方法。首先对比了商业大模型（如ChatGPT）与支持私有部署的开源大模型（如Mistral、Meta Llama），强调了开源模型在安全和隐私方面的优势。接着详细列出了多种大语言模型管理工具，如HuggingFace、Ollama等，并展示了Ollama的快速部署和使用方法。此外，还介绍了大语言模型的应用前端，包括开源平台Ollama-chatbot、PrivateGPT等，以及它们的具体部署步骤和配置示例。最后提供了非私有OpenAI-powered部署方案及其API调用示例。
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发表了文章 2024-09-09
Hugging Face 的应用
Hugging Face 是一家专注于开发机器学习应用工具的公司，以其用于自然语言处理的 Transformers 库而闻名，同时提供了一个平台让用户分享机器学习模型和数据集。Transformers 库支持多种任务，如文本分类、生成、总结等，并兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架。Hugging Face 还推出了 Text Generation Inference 工具包，用于高效部署大规模语言模型。在国内，百度千帆和魔搭社区等平台也在提供类似的服务和支持。
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发表了文章 2024-09-04
大语言模型应用框架介绍
大型语言模型（LLM）是在大规模文本数据上训练而成，用于执行自然语言处理任务的深度学习模型，如文本分类、问答、总结和生成等。尽管LLM如ChatGPT、GPT-3、LaMDA等备受关注，但其泛化能力和特定任务优化方面仍有限制。为此，应用框架如LangChain应运而生，提供了更优化的解决方案。学习LLM应用框架可循序渐进，掌握其应用场景及常见框架，构建具体应用。
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发表了文章 2024-08-29
基于LangChain手工测试用例转Web自动化测试生成工具
该方案探索了利用大模型自动生成Web自动化测试用例的方法，替代传统的手动编写或录制方式。通过清晰定义功能测试步骤，结合LangChain的Agent和工具包，实现了从功能测试到自动化测试的转换，极大提升了效率。不仅减少了人工干预，还提高了测试用例的可维护性和实用性。
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发表了文章 2024-08-16
基于LangChain手工测试用例转接口自动化测试生成工具
本文介绍利用大语言模型自动生成接口自动化测试用例的方法。首先展示传统通过HAR文件生成测试用例的方式及其局限性，随后提出结合自然语言描述的测试需求与HAR文件来生成更全面的测试脚本。通过LangChain框架，设计特定的提示词模板，使模型能够解析测试需求文档和HAR文件中的接口信息，并据此生成Python pytest测试脚本。示例展示了正常请求、非法请求及无效路径三种测试场景的自动化脚本生成过程。最终，整合流程形成完整代码实现，帮助读者理解如何利用大模型提高测试效率和质量。
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发表了文章 2024-08-06
人工智能|ChatGPT 的 API 使用
ChatGPT 不仅仅只是具备一个聊天机器人的功能。在其开放了 api 之后，就可以将 GPT 模型强大的能力轻松的通过 API 调用的方式使用。在掌握 ChatGPT api 的基础使用的同时，也可以为后续学习 LangChain 打下重要的基础。
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发表了文章 2024-08-05
基于人工智能的代码分析与 Bug 检测实战
在人工智能(AI)尚未普及之时，检测程序错误主要依赖单元测试、代码扫描工具如SonarQube和FindBugs，以及人工集成测试。如今，AI技术显著提升了这一过程的效率，不仅能辅助开发者编写更高质量的代码，还能在单元测试与集成测试阶段提供支持，如通过Copilot+Codex优化单元测试，或利用ChatGPT等工具自动化生成测试脚本。本章将介绍如何运用AI工具识别三种常见错误：代码执行异常、未满足需求及变量命名不当，并通过实例演示Copilot如何高效定位并修正这些问题。
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发表了文章 2024-07-24
人工智能|RAG 检索增强生成
1. 理解什么是 RAG 检索增强。 2. 理解 RAG 检索增强应用场景。 3. 了解 RAG 检索增强有哪些相关的使用方法。 4. 在后续的学习过程中，会结合 LangChain 与 assistant 完成 RAG 相关的实战练习。
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发表了文章 2024-07-18
结合LangChain实现网页数据爬取
LangChain框架简化了数据爬取和处理，如信息检索任务。在示例中，它结合Playwright抓取ceshiren论坛页面，使用BeautifulSoup处理HTML，然后应用LangChain的提取链获取帖子标题和URL。代码中定义了提取函数，通过`ChatOpenAI`模型和特定模式抽取数据。此示例展示了LangChain如何降低复杂性，便于快速实现网页内容的自动化提取。
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发表了文章 2024-07-16
性能测试：性能测试报告
**性能测试报告摘要** 报告详述系统在不同负载下的性能，作为决策、问题发现与解决、沟通合作及监控改进的依据。内容涵盖测试目的、环境、策略、用例、结果、分析、问题、调优建议及风险评估。清晰的图表辅助理解，为开发团队提供优化指导，确保系统性能与用户体验的提升。
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发表了文章 2024-07-09
性能测试：性能测试流程与方法
**性能测试流程与方法概述：** 本文介绍了性能测试的关键步骤，包括现状分析、指标获取、用户场景定义、验收标准设定、测试计划编写、压力环境准备、执行压测、监控、结果分析、报告编写及改进建议。测试方法涉及并发模式（虚拟用户）和RPS模式（吞吐量），确保系统在不同负载下的稳定性和效率。
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发表了文章 2024-07-08
性能测试：主流性能剖析工具介绍
**性能剖析**是识别应用性能瓶颈的关键，涉及指标收集、热点分析、优化建议及可视化报告。常用工具有：**JConsole**监控JVM，**VisualVM**多合一分析，**JStack**分析线程，**FlameGraph**展示CPU耗时，**SkyWalking**分布式跟踪，**Zipkin**追踪服务延迟。这些工具助力开发人员提升系统响应速度和资源效率。
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发表了文章 2024-07-03
性能测试：主流性能监控工具介绍
Linux系统中，`vmstat`和`top`提供基本监控；Nmon是实时性能分析工具，轻量且功能丰富；Collectd+InfluxDB+Grafana组合用于系统数据收集、存储和可视化；Prometheus+Grafana则提供灵活的监控和定制化仪表板。这些工具帮助企业监控系统性能，及时发现和解决问题。
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发表了文章 2024-07-02
性能测试：主流压测工具介绍
**性能压测工具摘要：** - Apache AB：命令行基准测试工具，简单轻量，用于评估服务器性能。 - Apache JMeter：开源Java框架，支持多种协议，适合复杂负载测试，提供丰富的图表和报告。 - nGrinder：开源，提供直观界面，支持分布式测试，录制回放脚本，实时监控。 - Locust：Python基础，适用于HTTP/WebSocket测试，可扩展，实时监控。 - LoadRunner：Micro Focus的商业工具，广泛支持多种协议，功能强大。
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发表了文章 2024-06-28
基于LangChain手工测试用例生成工具
使用Python的LangChain框架，测试工程师能自动化从需求文档生成思维导图。代码示例演示了如何加载文档，提取信息，创建向量索引，执行检索，并通过PlantUML生成MindMap图像。流程中，AI替代了手动梳理需求和创建测试用例的过程，涉及的关键组件包括TextLoader、OpenAIEmbeddings、FAISS检索和AgentExecutor。该实践帮助掌握LangChain的检索和Agent功能，以实现文档到测试用例的智能转换。
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发表了文章 2024-06-19
搭建数据分析系统 Grafana 详细指南
搭建Grafana数据分析系统涉及安装Docker和拉取Grafana容器，然后配置Prometheus数据源，创建仪表盘和面板，以及设置告警规则。利用Grafana的可视化功能，可以将数据直观展示并进行监控。系统还支持导入导出仪表盘，便于协作和管理。
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发表了文章 2024-06-19
搭建服务端性能监控系统 Prometheus 详细指南
搭建Prometheus监控系统，涉及Ubuntu上Docker的安装，通过`docker run`命令启动Prometheus容器，并挂载配置文件。配置文件默认示例可以从GitHub获取，调整`scrape_interval`和`targets`以监控Prometheus自身及Node Exporter（提供系统指标）。Node Exporter以Docker容器形式运行在9100端口。完成配置后，重启Prometheus容器，通过Web界面查看监控数据。后续将介绍结合Grafana进行可视化。
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发表了文章 2024-06-19
深入解析Nginx配置文件
Nginx是一个高性能HTTP服务器和反向代理，其配置文件`nginx.conf`包含全局、事件、HTTP、Server和Location块。全局块设置如用户和工作进程数，事件块设定连接数，HTTP块涉及MIME类型、日志和包含其他配置。Server块定义虚拟主机，Location块处理URI匹配。Nginx常用于反向代理和负载均衡，如`proxy_pass`指令转发请求至后端服务器组。理解这些配置有助于服务器优化和测试。
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发表了文章 2024-06-19
MySQL 查询数据库响应时长详解
- 启用慢查询日志(`slow_query_log`)分析超时查询，调整`long_query_time`阈值。 - 使用`EXPLAIN`检查查询执行计划，优化索引和查询结构。 - `SHOW PROFILE`揭示查询各阶段耗时，辅助性能调优。 - 开启Performance Schema监控服务器，通过`events_statements_summary_by_digest`等表分析性能。 - MySQL Workbench和Percona Toolkit等工具提供额外的性能分析和管理功能。 - 优化技巧：创建合适索引，精简查询，调整数据库配置以提升响应速度。
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发表了文章 2024-06-19
快速掌握 WinRAR：详细安装与使用指南
**WinRAR 摘要** WinRAR 是全能压缩工具，支持多格式，如 RAR, ZIP 等。要下载，访问 <https://www.win-rar.com> 选择适合的操作系统和语言。安装时，定制路径和选项，如桌面快捷方式。启动后，通过“选项”->“设置”配置首选项。使用上，能新建压缩文件，设定格式和选项，也可解压文件到指定目录。遇到问题，如文件损坏，可利用 WinRAR 的修复功能。本文提供下载、安装和使用指导，确保用户顺利操作。
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发表了文章 2024-06-17
使用Python获取HTTP请求头数据
在Python Web开发中，`requests`库用于发送HTTP请求，请求头是关键元素，包含客户端信息和请求详情。要查看请求头，先创建`Request`对象，打印其`headers`属性，然后使用`get`等方法发送请求并获取响应头。别忘了处理不同HTTP方法、内容类型以及异常。使用`Session`管理会话状态，并考虑日志记录以调试。通过控制请求头，能有效与服务器通信。
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发表了文章 2024-06-17
使用 Apache JMeter 事务控制器的详细指南
Apache JMeter 的事务控制器用于组合多个请求成一个事务，以便衡量整体性能。创建测试计划涉及添加线程组、事务控制器和采样器，配置参数如线程数、Ramp-Up时间和循环次数。在事务控制器内，添加HTTP请求模拟用户登录和访问主页等操作。通过勾选选项，包括计时器和处理器时间。添加监听器如汇总报告和查看结果树来分析结果，从而评估系统性能瓶颈。事务控制器对于测试复杂业务流程的性能非常有用。
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发表了文章 2024-06-17
使用 Apache JMeter 吞吐量控制器的详细指南
Apache JMeter是开源的负载和性能测试工具，其吞吐量控制器用于控制采样器执行频率以达到特定吞吐量。要使用它，首先启动JMeter，创建测试计划，添加线程组和逻辑控制器。配置吞吐量控制器的参数，如总执行次数或百分比，并添加HTTP请求采样器。例如，创建两个控制器，一个设定执行次数，另一个设定执行百分比。通过监听器如汇总报告和查看结果树来分析测试结果，从而模拟不同负载并识别性能瓶颈。吞吐量控制器是实现复杂测试场景的关键组件。
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发表了文章 2024-06-17
解决 JMeter 返回内容中文乱码问题的详细指南
在Apache JMeter性能测试中，遇到中文乱码问题会影响测试效果和报告理解。解决方法包括：1) 修改`jmeter.properties`配置文件，将`sampleresult.default.encoding`设为UTF-8；2) 在HTTP请求中指定`Content-Encoding`为UTF-8，确保请求和响应编码一致；3) 使用后置处理器如JSR223处理响应数据编码；4) CSV数据文件保存为UTF-8并在JMeter中配置相应编码；5) 添加HTTP Header Manager设置`Content-Type`。
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发表了文章 2024-06-17
网络调试利器：Chrome Network工具的详细指南
Chrome开发者工具的Network面板是测试工程师的利器，用于监视HTTP请求、响应及资源加载。打开它可通过右键点击页面选择“检查”或使用快捷键。界面包含请求列表和详细信息，如Headers、Preview、Response、Timing。过滤器帮助定位特定请求，而瀑布流图展示加载顺序。模拟网络环境和保存HAR文件功能便于性能分析和问题排查。
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发表了文章 2024-06-17
精准控制：Python 输入数值范围限制详解
在Python编程中，确保用户输入数值在特定范围内是常见的需求，能防止错误并优化用户体验。基础方法涉及使用`while`循环和条件判断，如通过`get_number_in_range`函数不断验证用户输入，直到数值在设定的`min_value`和`max_value`之间。在更复杂场景下，可定义自定义异常类`OutOfRangeError`增强错误处理。此外，正则表达式可用于验证数值字符串格式。这些技术帮助测试工程师有效控制输入数据，确保程序正确运行。
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发表了文章 2024-06-17
JMeter 响应断言详解：提升测试精度的利器
**摘要：** Apache JMeter的响应断言用于验证性能和功能测试中的系统响应。常见的断言类型包括文本、JSON、XPath、XML、响应代码和时间断言。配置断言涉及添加采样器、选择断言类型及设定相关参数。最佳实践建议选择合适断言类型、减少断言数量、使用正则表达式，并结合前置和后置处理器。实例演示了如何配置文本、JSON和响应代码断言来验证登录接口的成功响应。响应断言确保了测试的准确性与效率。
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发表了文章 2024-06-17
人工智能大模型——零样本提示
**零样本提示**是向LLM如ChatGPT提问时不提供示例的方式，适用于目标明确、问题简单和答案固定的场景。例如，翻译请求或简单算术问题。在实践中，清晰、简洁的提示能获得更好响应。案例展示包括翻译和定义解释，ChatGPT能有效回应。理解其应用和技巧的同时，也应注意其对复杂情境理解的限制。
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发表了文章 2024-06-13
selenium滑块解锁实现的研究
本文介绍了如何应对滑块解锁验证，这是一种常见的网站防爬策略。首先，需获取滑块及背景元素，计算偏移量，然后使用`selenium`的`actionChains`模拟滑动。通过缓动函数如`ease_out_quart`创建滑动轨迹，以增加真实性。然而，某些网站的滑块验证极其复杂，可能需要人工智能解决。此外，还讨论了使用JavaScript进行浏览器页面滚动，包括对整个页面和特定元素内滚动条的滚动操作。
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发表了文章 2024-06-12
深入解析 JMeter TPS 测试：从理论到实践
本文档介绍了如何使用Apache JMeter进行TPS测试。TPS（Transactions Per Second）是衡量系统性能的关键指标，表示每秒处理的事务数。在JMeter中，创建测试计划包括配置线程组、HTTP请求、定时器和监听器。运行测试后，通过聚合报告分析吞吐量、平均响应时间和错误率来计算TPS。当TPS不足时，可优化服务器资源、应用程序代码、数据库查询或引入缓存来提升性能。掌握TPS测试有助于系统性能优化。
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发表了文章 2024-06-12
掌握JMeter参数化技巧：通过CSV文件实现高效登录压测
在本文中，我们将探讨如何使用 Apache JMeter 通过 CSV 数据文件进行登录性能测试参数化。首先创建一个包含用户名和密码的 `users.csv` 文件。接着在 JMeter 中，创建测试计划，添加线程组，配置 CSV 数据集，设置文件路径、编码及变量名。然后，创建 HTTP 请求并添加参数，使用 `${username}` 和 `${password}` 引用 CSV 中的数据。最后，添加监听器如查看结果树和聚合报告以分析测试结果。通过这种方法，能更有效地模拟真实用户行为，提高测试覆盖率，助力性能瓶颈的发现和优化。
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发表了文章 2024-06-12
掌握 JMeter 插件管理器：提升性能测试的利器
Apache JMeter 是一款强大的性能测试工具，其灵活性和扩展性使其在性能测试领域广受欢迎。JMeter 插件管理器（JMeter Plugins Manager）为用户提供了一个方便的平台来安装、更新和管理各种插件，从而大大扩展了 JMeter 的功能。
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发表了文章 2024-06-12
高效管理JMeter中的Cookies：测试工程师的全面指南
Apache JMeter的Cookie管理器是性能测试中的关键工具，用于模拟用户会话和保持状态。本文档详细介绍了如何配置和使用Cookie管理器：添加HTTP Cookie Manager到测试计划，配置清除每次迭代Cookies的选项，以及设置登录和验证请求。此外，还讨论了验证、调试、进阶配置，如Cookie政策、跨域Cookies和正则表达式提取Cookie。通过掌握这些步骤，可以提升测试的准确性和效率。
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发表了文章 2024-06-12
掌握JMeter：深入解析如何提取和利用JSON数据
Apache JMeter教程展示了如何提取和使用JSON数据。创建测试计划，包括HTTP请求和JSON Extractor，设置变量前缀和JSON路径表达式来提取数据。通过Debug Sampler和View Results Tree监听器验证提取结果，然后在后续请求和断言中使用这些数据。此方法适用于复杂测试场景，提升性能和自动化测试效率。
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发表了文章 2024-06-12
Windows电脑安装Apache JMeter的详细教程
本文介绍了在Windows上安装Apache JMeter的步骤。首先，需确保安装Java JDK并配置环境变量。然后，从JMeter官网下载ZIP文件，解压至指定目录，并同样配置JMeter的环境变量。验证安装成功后，可通过命令行以GUI或非GUI模式启动JMeter，进行性能测试。
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发表了文章 2024-06-12
Postman变量使用指南
本文介绍了Postman中四种变量的使用，包括全局变量、环境变量、集合变量和局部变量，以提高API测试效率。全局变量适用于多环境共享，环境变量用于切换不同测试环境，集合变量针对特定集合，局部变量则在单个请求或脚本内使用。通过设置和管理这些变量，可以简化测试数据，便于维护测试脚本。
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发表了文章 2024-06-12
使用Postman发送POST请求的指南
本文介绍了如何使用Postman发送POST请求进行接口测试。关键步骤包括：创建新请求，设置请求类型为POST，输入URL，添加请求头如`Content-Type: application/json`，在Body中选择raw输入JSON数据，然后发送请求并检查响应。示例展示了向用户注册接口发送数据的过程。掌握这些技能有助于高效测试API。
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发表了文章 2024-06-12
深入探索Chrome开发者工具：开发者的利器
Chrome DevTools是Chrome浏览器内置的网页开发与调试神器，包含元素检查、网络请求分析、性能监控和JavaScript调试等功能。可通过快捷键F12或菜单打开。主要面板有：Elements（查看编辑HTML/CSS），Console（运行JS代码及查看日志），Network（分析网络请求），Performance（优化网页性能）和Application（管理应用数据）。高级功能包括断点调试、网络限速和屏幕模拟，助力高效开发和调试。
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发表了文章 2024-06-12
VSCode安装使用教程，保姆级！
本文介绍了Visual Studio Code（VS Code）的安装和基本使用，包括从官网下载安装包，按照步骤在Windows系统上安装，以及设置个性化主题。此外，还强调了安装插件以增强功能，例如安装简体中文插件，并展示了如何搜索和安装插件。VS Code作为一个免费、开源的轻量级编辑器，其丰富的扩展性和高效性使其成为开发者工具的首选。
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发表了文章 2024-06-06
jenkins接入钉钉api接口自动化测试报告自动发送
该教程介绍了如何在Jenkins上实现接口自动化测试的持续集成，并将可视化报告发送至钉钉工作群。首先，确保准备好了自动化脚本。接着配置Jenkins：安装Git插件，设置源代码管理（如Git）和触发器（定时或推送）。使用Post build task插件处理构建后的报告，读取Allure的prometheusData.txt文件以获取测试结果。最后，安装Ding Talk插件，配置钉钉机器人，通过 Dingtalkchatbot 库发送测试报告信息到钉钉群。整个流程包括Jenkins的定时构建、Git仓库的监听以及自动化报告发送到钉钉的通知。
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发表了文章 2024-06-05
音频剪裁大师：使用 Python 和 ffmpeg 分割音频的完整指南
使用 Python 和 ffmpeg 进行音频文件分割。通过 `subprocess` 模块调用 ffmpeg 命令，定义 `split_audio` 函数，输入参数包括音频文件、起始时间、持续时间和输出文件名。函数构建命令行指令进行分割，然后执行。运行脚本，即可按指定时间从音频中提取片段。简单易用，适用于多种音频处理场景。
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发表了文章 2024-06-05
无缝融合：使用 Python 和 PyFFmpeg 合并视频的完整指南
使用Python和PyFFmpeg合并视频教程：安装pyffmpeg和subprocess模块，编写merge_videos函数，通过ffmpeg命令行工具进行视频拼接。运行脚本将多个.mp4文件合并为一个，并保存为merged_video.mp4。简单易用，提升内容创作效率。
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发表了文章 2024-06-05
Mock 工具使用 - 模拟弱网测试
在移动互联网时代，弱网测试至关重要，尤其面对多样化的网络环境和应用场景，如2G, 3G, 4G及弱信号WiFi。弱网通常指低于3G的网络或弱信号WiFi。Charles工具能方便地模拟不同网络条件，包括带宽、丢包和延迟，以进行功能测试和优化用户体验。通过Proxy -> Throttle Setting启用限制，选择预设或自定义参数（如下载速度、带宽和延迟）进行测试。通过基础模拟和定制设置，确保移动端应用在弱网环境下的稳定性和性能。
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发表了文章 2024-06-03
人工智能文生图技术介绍
文生图技术将文字描述转化为图像，免除了设计师的参与。它分为"代码式"和"AI"两类。代码式如PlantUML、Mermaid和Reveal.js，适合开发人员通过特定语法创建图表。AI文生图如MidJourney和文心一言，能根据文本生成图像，MidJourney在文生图领域表现突出。这些工具为不同工作场景提供了便利。
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发表了文章 2024-05-22
接口测试用例设计的关键步骤与技巧解析
该文介绍了接口测试的设计和实施，包括测试流程、质量目标和用例设计方法。接口测试在需求分析后进行，关注功能、性能、安全等六项质量目标。流程包括网络监听（如TcpDump, WireShark）和代理工具（Charles, BurpSuite, mitmproxy, Fiddler, AnyProxy）。设计用例时，需考虑基本功能流程、输入域测试（如边界值、特殊字符、参数类型、组合参数、幂等性）、线程安全（并发和分布式测试）以及故障注入。接口测试用例要素包括模块、标题、优先级、前置条件、请求方法等。文章强调了保证接口的幂等性和系统健壮性的测试重要性。
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发表了文章 2024-05-20
人工智能帮你一键生成完美架构图
本文介绍了如何利用ChatGPT和Plantuml创建架构图。首先，明确业务需求是关键，如需设计一个测试平台产品，包括测试用例管理、用户管理等功能。然后，确定输出格式，由于ChatGPT无法直接生成图形，可以借助Plantuml等工具将提示词转化为类图。通过ChatGPT提供的类图信息，结合Plantuml可间接生成架构图。实践中，要注意清晰表述需求，系统测试并逐步拆解复杂任务，以实现有效的架构图设计。
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发表了文章
2024-11-18
精准测试如何落地
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2024-11-11
文生视频大模型
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2024-11-07
文生图大模型
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2024-10-30
解锁Kafka等消息队列中间件的测试之道
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2024-10-29
语音识别模型
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2024-10-28
智谱 AI 大模型
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mixtral大模型
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2024-09-27
基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行
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2024-09-25
JMeter的运行
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2024-09-19
基于LangChain手工测试用例转App自动化测试生成工具
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2024-09-18
基于ChatGPT开发人工智能服务平台
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ChatGPT 插件开发
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JMeter 介绍与安装
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2024-09-10
搭建企业内部的大语言模型系统
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Hugging Face 的应用
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大语言模型应用框架介绍
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Mistral 大语言模型
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MetaLlama大模型
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清华大学ChatGLM大模型
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