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#测试

3种方式 PG大版本升级 接锅,背锅,不甩锅 以客户为中心做产品

AustinDatabases

随着PostgreSQL的流行,越来越多的人开始使用PostgreSQL,这些使用PG的人群发现一个问题,PostgreSQL的新功能越来越多,尤其与AI有关的...

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老板说 MongoDB 测试环境这么贵,弄单机? 开发说要复制集测试? 你们这群XXX!!

AustinDatabases

线上的云使用的云原生或云托管数据库产品,我们使用的当然很爽,可线下的数据库搭建和使用这部分,也并不是没有需求,这里测试库是我们日常的工作,而在日常的工作中,Mo...

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“一顿海鲜引发”(3)一分钟定位数据库问题,试用得京东卡和礼物!

AustinDatabases

前两期的帖子看过的,相信对这篇要说的事情应该有一个初步的了解,如果不了解也没事。我们简略在给不知道的同学了解一下。

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PolarDB 大能人系列--开年"我"就丢人 之 从节点不能用 !

AustinDatabases

这是Austindatabases公众号的2026年的第三个系列,我是大能人。本系列会围绕PolarDB 进行知识分享,发现PolarDB云中中的问题,以及产品...

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CodeBuddy Code深度实战——从零构建智能电商推荐系统的完整开发历程

bisal

创建完整的测试套件,包含单元测试、集成测试、API测试,使用Jest和Supertest,确保推荐算法准确性和API稳定性

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在测试浪潮 KaiwuDB-lite 后,留下几个大字 "你别挨骂了"

AustinDatabases

我: 什么上次我想了解的国产时序KaiwuDB-lite版本可以试用了,为什么,我没兴趣了。上次问完想了解一下,就没声音了,这都几个月了,啊!

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Mock和Spy的真面目:你的测试是在真的隔离依赖还是在自欺欺人?

前端达人

这个对话促使我深度思考mock和spy两个工具。很多开发者把它们当成了测试中的"魔法道具",会用但不知道在做什么。更恐怖的是,很多人写出来的测试根本没在测试真正...

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AI写代码,资深前端工程师到底怎么用?三个能用,三个别碰

前端达人

除夕快乐!🧧 在这个阖家团圆的时刻,阿森给大家送上一份技术干货。今年AI编程助手火遍了整个开发圈,但用对用错,差别可大了。

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Claude Code 通关手册(三):99%的人不知道的效率秘诀,CLAUDE.md 深度实战

前端达人

Claude Code 通关手册(一):Cursor 用户转 Claude Code,第一天我就后悔了——后悔没早点用

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Claude Code 通关手册(四):3 个自定义命令,让你的 Claude Code 快到飞起

前端达人

Claude Code 通关手册(一):Cursor 用户转 Claude Code,第一天我就后悔了——后悔没早点用

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Claude Code 通关手册(五):子代理系统——给你的 AI 配一个"专家团队"

前端达人

你是一个 Tech Lead,手下有三个专家——一个代码质量专家、一个测试工程师、一个安全顾问。你把一个 PR 链接丢到群里说"审一下",三个人各自打开代码,从...

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「Bug」DebugView没有数据

GA小站

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如何利用GA4进行A/B测试提高转化率

GA小站

虽然现在没有Google Optimize,但还是可以用GA4和GTM去做A/B测试。

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pytest:为你的Python代码做“体检”

Crossin先生

pytest 接口简洁,易于上手,适合单元测试和小型项目。相比 Python 内置的 unittest,pytest 无需复杂的类结构,测试更直观。

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反思预训练中的再思考

CreateAMind

摘要 语言模型对其自身推理过程进行反思的能力,为解决复杂问题提供了一项关键优势。尽管近期研究大多聚焦于这种能力在强化学习阶段如何发展,但我们的研究表明,它实际上...

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Atlas: 在测试时学习最优记忆上下文

CreateAMind

Atlas: Learning to Optimally Memorize the Context at Test Time

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利用残差学习增强线性注意力

CreateAMind

Enhancing linear attention with residual learning

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LEANCAT:Lean 中形式化范畴论的基准套件(第一部分:1-范畴)

CreateAMind

LEANCAT: A BENCHMARK SUITE FOR FORMAL CATE-GORY THEORY IN LEAN (PART I: 1-CATEGO...

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Faker:轻松生成真实感的测试数据

Crossin先生

在开发或测试中,我们经常会遇到需要生成数据的需求:比如填充数据库、测试应用程序、模拟真实场景等。如果手动创建数据会非常费时费力。在 Python 生态里,这种痛...

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迈向可靠的领域泛化:来自PF2HC基准与动态评估的启示

CreateAMind

Towards reliable domain generalization: Insights from the PF2HC benchmark and dy...

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