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17天前
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负数也能做基数排序:符号位偏移的反直觉修正
本文提出一种无需分组、规避溢出的LSD基数排序方案:通过翻转32位有符号整数最高位(异或`0x80000000`),将补码序映射为单调无符号序,实现四趟稳定字节排序。附完整C++实现、边界测试与复杂度分析。(239字)
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17天前
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红绿灯不看总排队长度:Max-Pressure 压测笔记
本文通过微型路口压测对比自适应信号控制策略:传统“最长队列优先”易加剧下游拥堵,而Max-Pressure算法基于“上游队列−加权下游队列”计算流向压力,兼顾服务率与瓶颈约束。提供可运行C++仿真、吞吐对比、边界条件及工程限制分析。(239字)
源码级解读:YOLO26的新架构与创新设计(原理介绍+代码详见+结构框图)
YOLO26是YOLO系列最新边缘智能模型,主打轻量高效:移除DFL简化架构、端到端无NMS推理、引入ProgLoss与STAL提升小目标检测、创新MuSGD优化器加速收敛,并支持检测/分割/姿态等多任务。CPU推理速度较前代最高提升43%,适配Jetson等资源受限设备。
YOLO26如何训练自己的obb数据集(原理介绍+代码详见+结构框图) | (无人机航拍船舶为案列)
YOLO26是发布的最新YOLO模型,主打边缘端高效部署:移除DFL、实现端到端无NMS推理、引入ProgLoss/STAL提升小目标检测、采用MuSGD优化器。文内含原理详解、结构框图、代码实现及无人机船舶OBB数据集训练实战。
5年测试开发面试为什么开始考算法?从测试平台到AI质量工程看技术能力变化
近年测试开发面试重心转向数据结构、算法与系统设计,反映岗位正从“测试执行者”升级为“质量工程系统建设者”。尤其面对大模型、AI Agent等不确定性系统,算法能力成为高效调度测试、分析结果、验证智能行为的核心基础。
大模型测试为什么离不开哈希表?从Token统计、数据去重到LLM评测
随着大模型应用普及,软件测试正迈向“大模型测试(LLM Testing)”新阶段:需验证AI回答准确性、幻觉、稳定性与安全性。面对百万级测试数据,哈希表成为关键——实现高效去重、快速查询与版本比对,是测试工程师升级为AI质量工程师必备的基础能力。
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17天前
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把 LLM 测试从"手摸"变成工程化——我试了 Promptfoo
Promptfoo 是开源的 LLM 提示词测试与评估框架,支持声明式 YAML 配置、多模型对比、自动化断言(含 LLM 评分)、红队安全测试及 CI/CD 集成,让提示词优化从“凭感觉”走向可量化、可回归、可监控的工程实践。(239字)
阿里云服务器ECS按量付费怎么样?按量付费可以转包年包月吗?
阿里云ECS按量付费为后付费模式,适用于测试、抢购等临时场景,按秒计费、随时释放;支持转包年包月(需满足运行中、无未付订单等条件),操作便捷,可选周/月/年周期,兼顾灵活与成本优化。阿里云服务器ECS官网:https://t.aliyun.com/U/AZBUsA
企业大模型接入前的安全评测框架:从红队测试到运行时治理
企业接入大模型前,需要建立覆盖模型、应用、数据、工具和运行时的安全评测框架。红队测试应模拟提示词注入、RAG 污染、敏感数据泄露、违规内容生成、幻觉误导、权限越界和工具调用滥用。评测结果不能停留在报告层面,还应转化为输入输出检测、策略引擎、权限校验、人工复核、审计日志和样本回流机制,形成上线前验证与上线后治理闭环。
测试工程师最容易忽略的数据结构:数组到底有什么用?
本文深入浅出讲解数据结构(尤其是数组)在测试开发中的核心价值:从自动化用例管理、结果统计到AI时代海量测试数据组织,揭示企业级测试平台性能差异的关键在于数据组织方式。强调测试工程师进阶为AI质量工程师,必须夯实数据结构这一底层能力。
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