本篇文章将详细讲解一下我们团队内部在遇到业务痛点时如何利用Httprunner框架进行接口自动化测试的。当最近邂逅chatGPT后又是如何将二者结合起来，实现"敏捷"自动化测试的。
介绍 Semantic Kernel （SK） 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 代码已经上传github https
一、前言 - ChatGPT真的产生心智了吗？ 来自斯坦福大学的最新研究结论，一经发出就造成了学术圈的轰动，“原本认为是人类独有的心智理论（Theory of Mind，ToM），已经出现在ChatGPT背后的AI模型上”。所谓心智理论，就是理解他人或自己心理状态的能力，包括同理心、情绪、意图等。这
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象...
大家好，我是暴走の海鸽~ 本期整理了几个基础python防坑小常识，希望对大家有所帮助。 1. type == object？ 执行以下代码的结果是什么： >>> isinstance(type, object) True >>> isinstance(object, type) True >>>
1、简介： 在阅读下列内容之前，请务必了解 图论相关概念 中的基础部分。 强连通的定义是：有向图 G 强连通是指，G 中任意两个结点连通。 强连通分量（Strongly Connected Components，SCC）的定义是：极大的强连通子图。 这里要介绍的是如何来求强连通分量。 2、引入： 在
通过指令集以及其他优化方式加速非局部均值滤波算法的速度，比网络中公开的算法速度（CPU版本）至少快二倍以上，结合多线程技术，可以做到接近其GPU的速度。针对5*5的搜索特例，做了特别优化，可达到单核1080P灰度图 28ms/帧的速度，如果用双线程，可满足实时处理的需求。
Sleuth 简介 随着业务的发展，系统规模变得越来越大，微服务拆分越来越细，各微服务间的调用关系也越来越复杂。客户端请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，几平每一个请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟超时或者错误都有可能引起整
内部平台的一个小功能点的实现过程，分享给大家： 递归解析Json，可以实现生成可视化Tree+快速获取JsonPath。 步骤： 1.利用JsonPath读取根，获取JsonObject 2.递归层次遍历JsonObjec，保存结点信息 3.利用zTree展示结点为可视化树，点击对应树的结点即可获取
EQ 的全称是 Equalizer，EQ 是 Equalizer 的前两个字母，中文名字叫做“均衡器”。最早是用来提升电话信号在长距离的传输中损失的高频，由此得到一个各频带相对平衡的结果，它让各个频带的声音得到了均衡。 EQ 的主要功能是：通过多个滤波器对声音某一个或多个频段进行增益或衰减处理。 滤
示例，将新列表中的所有值设置为 'hello'： newlist = ['hello' for x in fruits] 表达式还可以包含条件，不像筛选器那样，而是作为操纵结果的一种方式： 示例，返回 "orange" 而不是 "banana"： newlist = [x if x != "bana
gym 知乎 尝试先读题而不是写缺省源感觉不太好 E 一头雾水。F 是签到就先上去写了，结果读错题交了个样例都没过的代码，小改了一下就过了。G 不太会做。zsy 把 M 丢给我想了一下 然后 gjk 把 D 过了。看榜发现 K 过了很多人，需要快速判断比较两个字符串等价于比较哪两个字符，反应了一下才
示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天我们就来看看堆这种数据结构。 源
我们开发一个系统，在保证风格统一、代码强壮、可读性强等基础上，还能够结合代码生成工具快速开发相关后端，以及各种前端界面的，无疑是非常好的，既保证了项目的代码质量，又能够极大的提高开发效率。代码生成工具Database2Sharp是在完善的开发项目上，抽取出数据变化的部分，通过演绎、归纳、反复演绎和归纳等提炼方式抽取出相关的规则，以工具的方式来快速提高生产率，使得我们在开发各种不同的项目上的时候，能
基于ASP.NET Core SignalR 可以实现客户端和服务器之间进行即时通信。本篇随笔介绍一些SignalR的基础知识，以及结合对SqlSugar的开发框架的支持，实现SignalR的多端处理整合，从而实现Winform客户端，基于Vue3+ElementPlus的BS端整合，后面也可以实现对移动端的SignalR的整合通讯。
在之前较早随笔中介绍过实现多行表头的处理，通过手工创建字段以及映射数据源字段属性的方式实现，有些客户反映是否可以通过代码方式更方便的创建对应的处理操作，因此本篇随笔继续探讨这个多行表头的处理的操作，使用代码的方式结合扩展函数处理，快速的实现GridControl的多行表头的处理操作。
初识nodejs 19年年底一个偶然的机会接到年会任务，有微信扫码登录、投票、弹幕等功能，于是决定用node 来写几个服务，结果也比较顺利。 当时用看了下koa2的官方文档，知道怎么连接数据库、怎么映射表实体，怎么处理http，怎么处理异常等，就可以直接写起来了。从应用层面上来说 nodejs 入门
PowerDotNet个人项目中功能全面而强大的一个系统是支付平台。我对PowerDotNet的自信很大程度上来自于经过PowerDotNet重写后的支付、财务、结算、CRM等业务型公共服务系统的稳定运行。 使用PowerDotNet和PowerDotNetCore特别开发的业务逻辑型公共服务既有极
