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LeetCode-题库(8-9)
给你两个字符串 word1 和 word2 。请你从 word1 开始，通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长，就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。 返回 合并后的字符串 。
45120编辑于 2022-10-31 - 来自专栏软件测试
智能化测试已来，测试人员该何去何从？
在过去十年，软件测试从“手工验证”迈入“自动化时代”，而今天，我们正站在又一个转折点——智能化测试的大门已经打开。 本文将从趋势分析、角色重构、能力路径与未来展望四个层面展开，深刻剖析智能化测试对测试人员的影响与机遇，指引测试专业人士在AI时代破局而立、涅槃重生。 一、智能化测试，不再是遥远的未来，而是正在发生的现实1.1 智能化测试的内涵所谓“智能化测试”，并非简单地使用AI工具辅助测试流程，而是指： 以大语言模型为核心，通过自然语言理解、知识推理、上下文记忆、 ：传统“手艺人”式的测试工作正在被“智能化流程”替代。 面对“测试智能化”这股不可逆转的浪潮，我们不能躲，也不必怕。 唯有学习、思变、重构，才能掌握未来测试话语权。 智能化测试已来，测试人员唯有向内深耕、向外拓展，方能在新时代焕发新的专业荣光。
1.1K10编辑于 2025-06-29 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-9 lasso
Part1：代码基本和上一小节一样，首先创建一个虚拟的测试用例，x和y之间呈现有一定噪声的线性关系。 ? ? 没有添加任何正则化的多项式回归在测试用例上的均方误差值为167左右，这个误差相当的大，通过绘制出来的拟合曲线也可以看出，这根拟合曲线相对来说非常不规则和陡峭，很明显模型发生了过拟合，因此在测试集上的预测结果非常不好 Part3：使用LASSO Regression的方式对生成的测试用例进行预测，求出相应的均方误差值，并绘制拟合曲线。 ? 此时α取值为0.01的LASSO Regression在测试集上的均方误差值为1.14，相比于之前不使用任何正则化项的多项式回归167的均方误差值要小很多。 在测试集上得到的均方误差值为1.12，比没有使用正则化的多项式167以及将α设置为0.01的LASSO Regression得到的均方误差值都要小。
1.5K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏DevOps时代的专栏
基于 Jmeter 生态的智能化性能测试平台
02 智能化性能平台的设计思路 对于理想的智能化性能测试平台，我们认为应该具备以下能力： 自动化测试需求识别能力，包括自动风险识别和测试需求生成，提高风险识别的全面性和准确性。 智能化测试结果分析和数据可视化能力，自动化分析并生成测试报告，帮助测试人员快速定位和解决性能问题。 测试管理和监控能力，支持测试任务和测试资源的管理，以及实时监控测试进度和测试报告。 一个完整的智能化性能测试平台应具备全面的智能化能力，可帮助测试人员提高测试效率、降低测试成本和提高测试质量，以支持应用程序的性能优化和改进。 通过 Prometheus 监控和定制诊断分析模型实现智能执行、监控和预警，结合自定义组件实现功能、协议、场景扩展等，逐步构建智能化性能测试平台。 04 智能化性能平台的未来展望 我们已经实现了智能化性能测试平台的建设，为智能化性能测试迈出了坚实的一步。随着不断有新的测试应用和场景接入，我们也发现了围绕智能化性能测试平台的丰富想象空间。
1.1K21编辑于 2023-08-22 - 来自专栏网站漏洞修补
代码审计中渗透测试的智能化分析
在安全领域里，每一个安全防护科学研究人群在科学研究的环节中，也一样的一次又一次探究着怎样能够智能化的解决各行各业的安全性问题。在其中智能化代码审计便是安全防护智能化绕不过去的坎。 这次我们就一块聊聊智能化代码审计的发展历程，也顺带讲一讲怎样开展1个智能化静态数据代码审计的核心。 智能化代码审计 在聊智能化代码审计软件以前，最先我们必需要明白2个定义，少报率和漏报率。 在评论下边的全部智能化代码审计软件/构思/定义时，全部的评论规范都离不了这两个词，怎样去掉这两个方面亦或是在其中其一也更是智能化代码审计发展壮大的关键环节。 我们可以简洁明了的把智能化代码审计（这儿我们探讨的是白盒）分成两大类，一种是动态性代码审计软件，另一种是静态数据代码审计软件。
86822发布于 2020-10-11 - 来自专栏深度学习与python
测试智能化的机会在哪里？| ArchSummit
产品发布周期越来越短，测试技术跟不上，这就是掉队。虽然测试窗口在不断缩小，但测试效率并没有大幅度提高，这就导致了很多潜在问题遗留下来，线上系统故障率急速攀升。而人工智能的发展使得测试提效成为可能。 智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智能化测试？ 在即将到来的 12 月 2 日和 3 日，由 InfoQ 主办的 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）上，我们携手出品人美团李永刚，共同邀请了业界专家来分享智能化测试落地实践。 议题二 在美团微服务架构质量体系的建设中，美团采用了智能化的解决方案——服务链路分析。 活动推荐 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）2022 的演讲专题目前已上线【数字化场景下的业务架构】【低代码实践与应用】【国产化替代解决方案探索】【分布式架构落地实践】【智能化软件测试】【
2.7K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏趣谈前端
前端进阶第8-9周打卡题目汇总
前端基础打卡已经基本结束了,内容从css基础,动画,js基本算法,作用域,闭包,节流防抖这些基本的web知识大家有没有都掌握了呢?年后会出一个进阶路线规划图,希望笔者可以带着大家,一起进步,一起成长.
96740发布于 2020-02-12 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：高级难度（8-9）
2025年的高级难度（难度系数8-9）题目综合考察了选手的算法设计、数学建模、问题分析和代码实现能力。本文将深入解析2025年高级难度的IO竞赛题目，帮助选手们突破极限，冲击更高的竞赛成绩。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 中级(6-7) → 高级(8-9) → 专家(10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 8-9 算法设计、数学建模、问题分析 高级图论、高级动态规划 （8题） ├── 第四章：高级难度题目解题策略 └── 第五章：顶尖选手的训练方法 第一章：2025年IO竞赛高级难度题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，高级难度（NOI级别）的知识点难度系数为8- 测试和调试：对于复杂的问题，测试和调试是一个重要的环节。可以使用小数据测试、输出中间结果、断点调试等方法来定位问题。 高级解题策略: 问题分析 → 数学建模 → 算法设计 → 优化实现 → 测试验证 第五章：顶尖选手的训练方法 要成为IO竞赛的顶尖选手，需要付出大量的努力和汗水。
47010编辑于 2025-11-13 - 来自专栏自动化测试
从“自动化”到“智能化”：AI测试平台引领软件测试范式转
今天我们就来深度拆解友声科技TestMan一体化测试平台背后的AI技术架构，看看它如何用大模型、AI视觉识别等技术，让测试从“自动化”走向“智能化”。 平台采用创新性架构设计，构建统一的测试管控体系，实现测试工作的一体化、智能化与协同化。 ——公司深度参与了中国信通院主导的《智能化软件工程技术和应用要求 第3部分：智能测试能力》标准制定，在“测试用例生成及补全”、“测试脚本生成”、“测试结果分析”三大核心模块的编制工作中做出了重要贡献。 从自动化到智能化，本质区别在于：自动化是让机器按照人的指令去执行，智能化是让机器自己决定“测什么”和“怎么测”。 TestMan所做的，正是将这种智能化的能力，嵌入到测试管理的每一个环节中，让测试团队从繁琐的维护工作中解放出来，真正聚焦于质量策略与业务洞察。
54310编辑于 2026-08-06 - 来自专栏ceshiren0001
智能化测试基础架构：软件质量保障的新纪元
在快速迭代与追求极致用户体验的今天，传统测试手段已难以满足现代软件开发的需求。面对复杂多变的业务场景和频繁的产品更新，一种新的解决方案——智能化测试基础架构应运而生。 动态执行调度中心：无缝连接手工测试、自动化测试（包括AI驱动的自动化）与AI探索性测试，智能分配资源，优化用例执行过程。 二、测试智能体：数字领域的专家助手作为智能化测试架构的核心组成部分，测试智能体是特定领域的“AI工程师”，能够：支持Web、App、HTTP/RPC接口等不同类型的测试，并可根据具体需求定制专用智能体， 智能化测试架构的优势这种新型架构不仅提高了工作效率，还加深了测试覆盖范围，增强了对业务变化的适应性，实现了专家经验的大规模应用，并促进了质量控制点向前端转移。 对于希望迈向智能化测试的企业来说，可以从构建核心业务知识图谱、试点关键领域的测试智能体（比如API测试）开始，逐步引入LLM辅助用例生成与报告分析，最终实现全面的智能化测试转型。
62010编辑于 2025-07-30 - 来自专栏测试技术圈
《自动的自动化测试智能化一站式API测试服务》
前言 TiD2019质量竞争力大会邀请了新奥集团中台质量总监陈磊为参会者带来《自动的自动化测试智能化一站式API测试服务》精彩演讲。 陈磊从智能化测试框架、智能化API测试框架打造过程、自解耦&自测试的检测装置和智能化解耦服务与智能化测试结合四方面讲述API测试服务。 智能化测试框架 智能化测试框架当今主要两种叫法，一种是AI Driven Testing，另外一种是AI for Softwaretesting。 智能化API测试框架打造过程 随着微服务化和中台化的不断发展，绝大部分系统的被测件没有UI层。这就需要改变API测试这种行为或者工作模式。 集成服务让被测件和原有服务产生联系，这样会生产所有集成测试。 智能化解耦服务与智能化测试结合 目前， API会用EvoSuite做先验，然后通过自动化测试脚本和解耦服务完成解耦部署。
2.8K21发布于 2019-10-16 国产软件测试平台崛起：关键领域软件测试困局的智能化解决方案
Gitee Test：破解关键领域软件测试困局的智能化解决方案随着数字化进程加速推进，国家关键领域软件系统正面临前所未有的安全与质量挑战。 这种严苛的合规环境要求测试工具不仅要具备常规功能验证能力，更需要内置智能化安全审计模块，能够自动识别潜在的安全漏洞和合规风险。系统架构的极端复杂性是另一大技术壁垒。 智能化测试平台构建全生命周期质量防线Gitee Test的用例管理中枢彻底改变了传统测试文档的碎片化状态。 其创新性地将脑图可视化技术与测试用例库深度融合，支持测试人员以思维导图形式直观展现用例逻辑关系。某船舶研究所的实际应用表明，这种创新设计使测试用例编写效率提升40%，维护成本降低60%。 其最新研发的智能模糊测试引擎，通过深度学习算法可自动生成异常测试数据，将边界条件测试覆盖率提升至95%以上。在国产操作系统适配测试中，该技术帮助发现了17个深层次兼容性问题。
53610编辑于 2025-08-29- 来自专栏自动化测试
2026年国内智能化测试供应商选型对比指南
摘要：在移动应用开发日益复杂的背景下，选择专业的自动化测试平台已成为保障产品质量的关键。本文基于2026年最新市场数据，深度解析国内主流智能化测试平台的核心能力与选型策略。 本文将基于设备覆盖、AI能力、行业适配、生态集成四大维度，对国内主流智能化测试平台展开深度评测，帮助企业在复杂市场中找到适配的测试解决方案。 其自研的多款自动化测试平台集成了多种AI智能化技术，能够支撑企业复杂的业务场景和测试需求，支持定制化开发和私有化部署。 从“自动化”到“智能化”：AI的深度介入◆ AI辅助测试：主流平台已利用AI预测缺陷位置、自动生成测试用例，大幅降低脚本和用例的维护成本。 、华为云测试认证测试鸿蒙智联官方认证华为DevEco Certification Centre结语2026年是国内智能化测试平台发展的关键之年。
1.9K10编辑于 2026-03-13 - 来自专栏漫谈测试
聊聊未来智能化测试主要体现在哪些方面？
“智能化测试”通常指的是利用人工智能、机器学习、大数据分析、自然语言处理等技术来增强、自动化甚至部分取代传统的手动和自动化测试活动，使测试过程更高效、更精准、覆盖更全面、预测性更强。 智能化测试面临的挑战也不少，智能化测试依赖数据质量，如果历史数据不足或有偏差，模型效果会打折扣。而且AI生成的测试用例需要人工审核，不能完全依赖机器。 二、智能化测试的核心能力与方向智能测试用例生成基于需求/用户故事： 利用 NLP 自动解析需求文档，生成初步的测试场景和用例。 提升测试人员价值： 测试人员从重复劳动中解放，转向更高阶的分析、策略制定、模型训练和结果解读工作。未来智能化测试将深度融合AI、大数据和云计算技术，实现从自动化到智能化的跨越。 智能化测试是软件测试领域不可逆转的未来趋势。
60110编辑于 2025-07-20 - 来自专栏深度学习与python
美团李永刚：测试智能化的机会在哪里？
，他从软件测试的发展历程入手，为我们分享了智能化测试案例、自动化测试与智能化测试异同以及企业如何做到智能化测试等等，本文为采访整理文，期待对你有所启发~ 智能化测试 InfoQ：在您看来，软件测试历史可以分为几个阶段 智能化测试应该如何定义？ 永刚：智能化测试目前还没有一个准确的定义，至少还没有在业界形成广泛共识。 InfoQ：经常听到自动化测试，智能化测试与自动化测试的最大区别在哪里？如果增加了智能这一项，智能化测试用例的维护成本是否会高于其节省的测试成本？判断标准是什么？企业什么时候可以做智能化测试？ 我认为最重要是有合理的预期：首先要对探索智能化测试的困难有心理准备，智能化测试不是更容易，而是不一样，对人的专业知识技能和工作思路都有不同的要求；其次是对智能化测试的效果，智能化测试不是万灵丹，不会因为用了所谓的先进技术就一步迈入完全智能化的天堂 智能化技术的成熟度、团队对相关技术的应用能力、技术路线选择与待解决问题的适应性都会影响智能化测试的效果甚至成败。 InfoQ：如何做到智能化测试？我们否真的可以做到智能化或半智能化？
1.2K31编辑于 2022-06-11 - 来自专栏软件测试那些事
测试用例执行日志全链路收集-智能化测试结果分析关键技术之一
自动化测试，尤其是大规模的自动化测试当中，测试结果的分析是一个非常重要的点。在过往的实践中也是非常吃人力资源的场景，大量的假失败(false failure)会把团队的节奏带下来，甚至最终拖垮团队。 笔者也写过《2025第一篇-精准测试等基建的十五种变现场景》等文章，介绍了利用数字化+智能化手段来实现自动化测试执行结果的自动化、智能化分析。 案例1 案例2 测试用例的全链路日志收集 熟悉分布式系统的同学对于可观测平台使用traceID来获得全链路日志应该也是不陌生的。 ，还需要得到某个测试用例的完整执行日志，也就是需要将该用例的若干次HTTP请求的全链路日志全部都收集起来。 LLM来实现测试结果的智能化分析。
36500编辑于 2025-06-25 - 来自专栏自动化测试
从“执行”到“决策”，揭秘AI驱动的智能化测试技术革命
智能化测试并非遥不可及的未来科技，而是正在各行各业落地生根、重塑质量保障体系的技术革命。本文将深入探讨AI驱动的智能化测试的核心技术方案、广泛的应用场景及存在的挑战。一、什么是智能化测试？ 首先，必须认识一个概念：自动化测试 ≠ 智能化测试。 自动化测试：是“执行”的自动化，即通过脚本模拟预先定义好的操作，代替人工点击。它严格、重复，但缺乏应变能力。 智能化测试：是“决策”的自动化。 二、智能化测试技术方案详解智能化测试是一个技术集合体，其主要技术方案可归纳为以下几个方向：1、智能测试用例这是智能化测试最活跃的领域之一，旨在解决“写什么用例”和“写多少用例”的难题。 然而，从传统测试模式向智能化测试转型并非一蹴而就，企业普遍面临着以下几大核心挑战：1、初始投入成本高昂：构建智能化测试体系是一项长期战略投资。 五、智能化测试供应商推荐友声科技：领先的一站式智能化测试转型合作伙伴友声科技通过深度行业洞察、提早布局与持续的战略研发投入，成功突破了一系列智能化测试技术与应用瓶颈，打造了行业领先的智能化测试技术体系与产品矩阵
78400编辑于 2025-11-27 - 来自专栏软件测试那些事
为什么测试智能化推荐从"用例续写"开始
匹配 LLM 能力优势，解决测试用例编写痛点 测试用例编写存在大量重复劳动（如下图所示，同一测试点下，测试步骤、数据高度相似），这不仅耗费人工精力，也被视为测试工作 “低值易耗” 的典型问题。 与直接尝试复杂的测试分析、设计等 AI 应用相比，用例续写更易快速取得阶段性成果（如生成一定数量符合要求的测试用例），让团队切实感受到 AI 对测试效率的提升，从而增强对 AI + 测试进一步深入应用的信心 内部项目已完成测试要点-测试用例-自动化用例的续写POC## 以下是针对 LLM 测试用例续写 的完整方案设计，实现从 “测试要点” 自动扩写为 “完整测试用例（含步骤 + 数据）”，结合知识库检索 、提示工程及验证机制，确保生成质量与业务适配性： 输入：测试要点（如 “支付金额与订单金额一致”） 输出：结构化测试用例（前置条件、测试步骤、测试数据、预期结果）核心能力：利用 LLM基于历史用例模式， 测试要点解析模块 ·关键词提取： o利用 NLP 工具（如 spaCy）解析测试要点，提取 功能模块（如 “支付”“订单”）、测试类型（如 “功能测试”“边界条件”）、核心对象（如 “金额”“支付方式
68910编辑于 2025-04-18 - 来自专栏linjinhe的专栏
设计数据密集型应用（8-9）：从单机到分布式
所以，当你通过网络发送一个数据包的时候，程序必须考虑到这个数据包可能丢失、也可能延迟。
79110发布于 2020-04-01 - 来自专栏DevOps时代的专栏
不想做“背锅侠”，智能化手段如何赋能测试环境持续可用？
测试环境是软件研发流程中一个重要的底层支撑，环境是否持续可用直接影响研发的质效。 释放测试环境维护人员原本需要逐条判断异常日志类型相关工作，而现在90%异常问题可通过上述方式自动化处理。 在以往的测试环境问题运维过程中，由于异常问题跟进主要由人工执行，执行后难以对问题诊断过程和结果进行记录，使得管理者难以从宏观视角把握目前环境问题中各问题的分类占比。
36230编辑于 2023-09-20
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