2025企业级测试解决方案全面解析：从单元测试到千级并发，构建高可用测试体系。结合Playwright智能工具，解决传统测试维护成本高、环境依赖强、执行效率低等痛点，提升测试成功率，内容从测试架构设计、电商系统实战框架、高级测试策略、Docker化部署、CI/CD集成及AI测试应用，助力测试工程师掌握前沿技术，打造高效稳定的测试流程。

使用Django框架完成用户的增删改查操作

Playwright MCP是微软推出的开源项目，结合Playwright与MCP协议，让AI通过结构化数据直接操作浏览器。告别传统视觉识别，实现高效、精准的网页自动化，广泛应用于测试、爬虫、办公自动化等场景，大幅提升效率与可靠性。

本项目构建一个智能网页操作助手，结合AI与Playwright实现自然语言驱动的网页自动化。支持登录、填表、数据提取等复杂操作，采用Node.js + React全栈架构，集成Anthropic Claude模型，打造高效、可扩展的自动化解决方案。

使用uite.addTest(classname(test_way))是为了第一个先运行"test_Register_Login"

在分布式系统中，Redis集群的脑裂问题是一个令人头疼的难题。它指的是由于网络分区或其他原因，导致集群中的节点无法正常通信，从而形成多个子集群，每个子集群都认为自己是主集群，进而引发数据不一致和服务可用性下降的问题。那么，如何有效预防Redis脑裂问题？当问题发生时，我们能否迅速解决？本文将围绕这一主题，分享一些实用的技术干货。

node.js使用Sequelize操作数据库

本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先，数据集来自Facebook Large Page-Page Network，包含22,470个页面，分为四类，具有不同大小的特征向量。为训练神经网络，需创建PyTorch Data对象，涉及读取CSV和JSON文件，处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着，加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图，之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型：MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率，优于MLP的46%，展示了利用图信息的优势。

Three.js模拟沿着路径进行运动，模拟飞机飞行，并保持运动方向