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  • 来自专栏刷题笔记

    7-9 人以群分 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”

    87920发布于 2019-11-08
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    【笔记】Operator课程(7-9)

    Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源

    53320编辑于 2023-04-12
  • 来自专栏刷题笔记

    7-9 最长对称子串

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。

    84430发布于 2019-11-08
  • 来自专栏后端开发从入门到入魔

    7-9 JAVA-水仙花数

    水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。

    53610编辑于 2024-03-01
  • 来自专栏ceshiren0001

    Agent Skills 入门:技能包如何让测试 Agent 真正落地?

    你写清楚“第一步读什么、第二步拆什么、第三步输出什么格式、遇到异常怎么处理”,Agent才知道该怎么干活。今天这篇文章,我从零拆一个测试人最常用的Skill——测试用例生成。看完你就能自己写第一个。 一、为什么测试Agent总是“落不了地”?过去一年,很多团队都在尝试用AI做测试。但真正跑起来的没几个。问题出在哪?不是模型不行,是你给它的东西,根本不是一个“能力单元”。 用大白话说:Skill就是把“资深测试工程师怎么做一件事”的完整经验,封装成一个Agent能随时调用的能力包。它和MCP的区别是什么? MCP给Agent提供手,Skill给Agent提供操作手册。没有Skill,Agent有手也不知道怎么干活。三、技能包如何让测试Agent真正落地? 测试人的经验,值得被封装成Skill。你今天花30分钟写一个“测试用例生成”的Skill,以后每一个项目都能复用。别只写提示词了。写一个SKILL.md,让Agent真正替你干活。

    13100编辑于 2026-10-05
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-9 目录树 (30 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称

    80710发布于 2019-11-07
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。

    1.5K20发布于 2019-11-23
  • 给 Coding Agent 加上质量门禁:测试如何进入 Agent Loop

    文件发生修改后,根据预设规则触发对应的测试;测试通过,Agent就继续执行后续任务;测试失败,Harness将失败结果重新送回模型,让Agent进入下一轮修复循环(RepairLoop)。 这样才能兼顾验证强度和Agent的执行效率。失败结果的反馈回路测试进入AgentLoop后,并不代表测试跑起来就够了。对于Agent而言,测试结果本身也是上下文输入。 当测试结果开始参与控制Agent的下一步动作时,这些反馈本身是否可靠,也成了Harness需要管理的问题。测试本身的可信度还有一个更棘手的问题,就是Agent可能同时拥有业务代码和测试代码的写权限。 Agent可以为新功能补充测试,但关键的验收测试、回归测试,或是隐藏测试都由独立的Harness和CI管理。 如果Agent修改已有测试文件,则触发额外检查,判断是否删除断言、增加Skip、扩大Mock范围,或者放宽原有测试条件。变异测试也可以用来检查测试本身是否足够有效。

    28710编辑于 2026-08-19
  • 来自专栏k8s技术圈

    Kubernetes 动态创建 Jenkins Agent 压力测试

    另外,由于 Jenkins Agent Pod 配置的是软亲和,当 CI 节点资源不足时,也可以调度到其他节点。 2. 使用 Kubernetes 提供的动态 Pod 作为 Jenkins Agent 用于构建流水线,具体配置可以参考顶部的文档链接。 2.5 测试用的 Pipeline Demo Demo 采用的是一个 Java 项目,克隆代码、执行单元测试、镜像构建。由于镜像内容都一样,这里就没有推送镜像,同时也减少了外部依赖。 测试策略 为了更好的测试 Jenkins 在 Kubernetes 上执行流水线的性能,在上面的配置中,我提供了足够 400 条流水线并发执行的资源。 在执行测试之前,执行 20 次流水线对节点进行预热。 主要进行五组测试,分别为 50、100、200、400、800 条流水线并发。

    2.4K20发布于 2020-12-01
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(7-9章节)

    ——学习性测试 学习性测试的好处不只是免费 编写学习性测试很容易了解第三方代码,并且当第三方代码更新时,我们可以运行学习性测试,看看程序的行为是否有变化。 单元测试 TDD三定律 第一定律:在编写不能通过的单元测试前,不可变械生产代码。 第二定律:只可编写刚好不可通过的单元测试,不能编译也算不通过。 第三定律:只可编写刚好足以通过当前失败测试的生产代码。 保持测试的整洁 测试代码和生产代码一样重要。 单元测试是敢于重构代码的底气。 整洁的测试 在单元测试中,可读性甚至比在生产代码中还重要。 测试方法中不要违背单一职责原则。构建数据,执行测试目标方法,校验结果,这些该抽取就抽取,要让测试代码易读。 权衡优雅和性能。 单元测试中的断言数量应该最小化。 每个测试一个概念,符合单一职责原则,使其在一个抽象层面。 FIRST Fast:快速,测试应该快速运行。

    70310编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏A周立SpringCloud

    Skywalking系列博客2-Skywalking使用

    配置java agent 1 找到SkyWalking包中的 agent 目录,agent目录结构如下 +-- agent +-- activations apm-toolkit-log4j skywalking-agent.jar 2 将 agent 目录拷贝到任意位置 3 配置 config/agent.config : 3.1 将 agent.service_name 修改成你的微服务名称 :/opt/agent/skywalking-agent.jar -jar somr-spring-boot.jar 2 如果想在IDE中启动测试,则可参考下图配置,然后启动即可。 传统Tomcat应用 Linux Tomcat 7-9 修改 tomcat/bin/catalina.sh 的第一行: CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -javaagent: /opt/agent/skywalking-agent.jar"; export CATALINA_OPTS Windows Tomcat 7-9 修改 tomcat/bin/catalina.bat

    2.2K20发布于 2020-06-09
  • 来自专栏软件测试

    Prompt、Agent、测试智能体:测试的新机会,还是新焦虑?

    在某技术社区的测试专场,一位有十年经验的测试总监分享了他们团队的实践:"我们引入测试智能体后,三个月内测试效率提升了5倍,团队规模从15人缩减到6人。"台下掌声雷动,但散场后我听到两种截然不同的声音。 这个场景折射出当下测试行业的核心困惑:从Prompt工程到Agent编排,再到测试智能体,这些新技术究竟是测试人员的机会,还是威胁?问题的本质不在于技术本身,而在于我们如何理解这场变革的底层逻辑。 某金融公司的测试架构师老王,在使用测试智能体时,工作方式发生了根本改变。 某金融公司的测试总监王总,从一开始就将智能化定位为"组织能力建设"。他推动建立了"测试智能体中台",将团队积累的Prompt模板、Agent编排模式、决策规则全部沉淀到平台。 帮助建立智能化测试知识库,让团队在你的经验基础上持续进化,这是从个人贡献者到能力建设者的跃迁。真正的测试工程师,从来不是"测试用例的编写者",而是"产品质量的守护者"。

    53711编辑于 2026-01-17
  • 来自专栏ReganYue's Blog

    【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))

    本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。

    1.6K10发布于 2021-09-16
  • 多模态 Agent 如何规划 UI 测试路径

    多模态 Agent 如何规划 UI 测试路径 文章封面 UI 自动化的难点,表面看是脚本维护成本高,深层看是测试设计无法持续跟上系统变化。 多模态 Agent 的价值,不是把脚本换一种写法,而是让系统具备持续感知页面、动态规划路径、执行后反馈修正的能力。目标也从“写自动化脚本”升级为“生成可回放、可审阅、可纳管的高质量测试用例”。 因此,真正要解决的是三个问题: 机器能否自己看懂页面当前状态 机器能否自主决定下一步测什么 生成的路径能否直接回放并纳入测试资产 Agent 测试闭环:感知、决策、执行、反馈 多模态 Agent 的核心思路 Agent 没有人类测试者的先验偏见,因此可能执行一些人认为“不会有人这么干”的操作。 第三,概率与确定性必须分层。模型只适合做不可判定的事;凡是可判定的,都应该通过规则、标准和工程机制固化下来。 结语:让自动化从回放工具变成有记忆的探索系统 基于多模态 Agent 的 UI 自动化路径规划,关键不在于让模型替人点页面,而在于重构测试设计方式:人定义目标,系统感知状态,Agent 规划路径,工程约束负责校验

    18610编辑于 2026-10-05
  • Agent + MCP 架构下的功能测试模式变革

    当业务需要新增“信用卡分期”功能测试时,测试工程师不需要从零写脚本,而是: 定义测试场景的DSL描述 Agent自动识别需要哪些能力(创建账户、绑定信用卡、发起分期、验证账单) Agent调用对应的MCP ,Agent自动重新组合测试流程,所有场景无缝适配。 智能化的能力编排 Agent不是简单执行预定义的脚本,而是根据测试意图动态规划执行路径。 例如,测试“用户购买VIP会员”这个场景: Agent理解测试意图:验证购买流程的完整性和支付后的权益生效 Agent查询可用的MCP能力:账户创建、商品浏览、下单、支付、权益验证 Agent生成执行计划 拥抱智能编排尝试用Agent来描述测试意图,而不是手写详细的执行步骤。让机器处理执行细节,人专注于测试策略和质量目标。 4.

    51210编辑于 2026-04-15
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配

    7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。

    94310发布于 2020-06-23
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分

    7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。

    49720发布于 2020-09-15
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格

    51420发布于 2019-11-08
  • 业务链路驱动的 Web UI Agent 测试

    业务链路驱动的 Web UI Agent 测试 文章封面 Web UI 测试的重点可以从“按脚本点完页面”转向“在真实页面状态下完成并验证业务目标”。 从脚本自动化转向业务链路 传统 UI 自动化常沿着测试范围、测试点、环境与数据、脚本编写、调试、执行、缺陷回归、页面变更后的维护逐步推进。 业务链路驱动把更稳定的业务目标和验收条件放在中心,由 Agent 根据页面观察推进执行;人仍负责质量判断与高风险决策。 五层架构与执行闭环 系统按职责分为任务接入、任务调度、Agent 编排、浏览器执行、数据与结果五层。 感知、规划、执行、验证与运行时护栏构成的执行闭环 运行时护栏先于自主恢复 Agent 可以提议操作,但高风险写操作必须经过确认。

    10110编辑于 2026-10-06
  • AI Agent不按套路出牌,测试圈慌了

    有个做了六年自动化测试的同事,最近跟我吐槽了一件事:他给一个AI Agent写了一条一模一样的测试指令,早上跑一遍,下午跑一遍,结果居然不一样。 测试用例的全部意义,就建立在这条公理之上——因为结果是确定的,我们才能写出断言,才能判断"通过"还是"失败"。 但AI Agent打破了这条公理。 四种正在被验证有效的新方法论 第一种,对抗性测试。既然Agent会自主决策,测试的重点就要从"验证正确路径"转向"主动构造刁钻场景,看Agent会不会被带偏"。 当Agent做出一个决策,测试人员需要有能力回溯"它为什么这么选",而不只是看结果对不对。这要求测试工程师学会阅读Agent的思考链路和调用日志,把"黑箱"尽可能变成"灰箱"。 对想要入门的测试工程师,一条相对务实的路径是:先别急着重写整套测试框架,而是挑一个团队里已经在用的AI Agent功能,从"行为一致性评测"入手——设计十组语义相近但表述不同的输入,跑上二三十次,记录每次的决策路径和最终结果

    24800编辑于 2026-07-16
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