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Sora 是由 OpenAI 发布的一款文本生成视频的人工智能模型,能够在理解文本的基础上生成高质量的视频内容。Sora 具备 3D 一致性、远程相干性和物体持久性等特性,但目前仍处于测试阶段,仅限特定专家使用,以确保其安全性。
DALL·E 是由 OpenAI 开发的基于深度学习的图像生成模型,能够根据文本描述生成原创图像。从 2021 年初的 DALL·E 到 2022 年的 DALL·E 2,再到最新的 DALL·E 3,其功能不断升级,包括生成、扩展、修改图像及生成变体图像。DALL·E 3 在提示优化、清晰度和多风格支持方面进行了增强,广泛应用于定制图像生成、虚拟设定、产品设计和广告营销等领域。
本章节详细介绍了如何利用人工智能技术自动化完成Web、App及接口测试用例的生成与执行过程,避免了手动粘贴和调整测试用例的繁琐操作。通过封装工具包与Agent,不仅提升了测试效率,还实现了从生成到执行的一体化流程。应用价值在于显著节省时间并提高测试自动化水平。
在传统App自动化测试中,测试工程师需手动将功能测试用例转化为自动化用例。市面上多数产品通过录制操作生成测试用例,但可维护性差。本文探讨了利用大模型直接生成自动化测试用例的可能性,介绍了如何使用LangChain将功能测试用例转换为App自动化测试用例,大幅节省人力与资源。通过封装App底层工具并与大模型结合,记录执行步骤并生成自动化测试代码,最终实现高效自动化的测试流程。
### 简介 ChatGPT 初期作为问答机器人,现已拓展出多种功能,如模拟面试及智能客服等。模拟面试功能涵盖个性化问题生成、实时反馈等;智能客服则提供全天候支持、多渠道服务等功能。借助人工智能技术,这些应用能显著提升面试准备效果及客户服务效率。 ### 智能平台的使用价值 通过自动化流程,帮助用户提升面试准备效果及提高客户服务效率。 ### 实现思路 1. **需求功能设计**:提问与接收回复。 2. **技术架构设计**:搭建整体框架。 3. **技术选型**:示例采用 `Flask + Template + HTML/CSS`。 4. **技术实现**:前端界面与后端服务实现。
Apache JMeter 是一款基于Java的开源性能和负载测试工具,常用于测试Web应用、Web服务、数据库及其他网络服务的性能。它具备跨平台特性,支持Windows、Mac及Linux系统,并可通过插件进行扩展。JMeter不仅能模拟大量用户访问以测试服务器承压能力,还适用于接口测试,支持分布式部署与UI及命令行操作模式。
该内容主要介绍了开源大语言模型及其管理方法。首先对比了商业大模型(如ChatGPT)与支持私有部署的开源大模型(如Mistral、Meta Llama),强调了开源模型在安全和隐私方面的优势。接着详细列出了多种大语言模型管理工具,如HuggingFace、Ollama等,并展示了Ollama的快速部署和使用方法。此外,还介绍了大语言模型的应用前端,包括开源平台Ollama-chatbot、PrivateGPT等,以及它们的具体部署步骤和配置示例。最后提供了非私有OpenAI-powered部署方案及其API调用示例。
Hugging Face 是一家专注于开发机器学习应用工具的公司,以其用于自然语言处理的 Transformers 库而闻名,同时提供了一个平台让用户分享机器学习模型和数据集。Transformers 库支持多种任务,如文本分类、生成、总结等,并兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架。Hugging Face 还推出了 Text Generation Inference 工具包,用于高效部署大规模语言模型。在国内,百度千帆和魔搭社区等平台也在提供类似的服务和支持。
大型语言模型(LLM)是在大规模文本数据上训练而成,用于执行自然语言处理任务的深度学习模型,如文本分类、问答、总结和生成等。尽管LLM如ChatGPT、GPT-3、LaMDA等备受关注,但其泛化能力和特定任务优化方面仍有限制。为此,应用框架如LangChain应运而生,提供了更优化的解决方案。学习LLM应用框架可循序渐进,掌握其应用场景及常见框架,构建具体应用。
该方案探索了利用大模型自动生成Web自动化测试用例的方法,替代传统的手动编写或录制方式。通过清晰定义功能测试步骤,结合LangChain的Agent和工具包,实现了从功能测试到自动化测试的转换,极大提升了效率。不仅减少了人工干预,还提高了测试用例的可维护性和实用性。
在前期学习基础上,本文指导如何运用AutoGPT完成如生成文件及查询信息并输出到文件等ChatGPT难以实现的任务。首先确保拥有稳定网络、已配置好的AutoGPT环境及可用token。
本文介绍利用大语言模型自动生成接口自动化测试用例的方法。首先展示传统通过HAR文件生成测试用例的方式及其局限性,随后提出结合自然语言描述的测试需求与HAR文件来生成更全面的测试脚本。通过LangChain框架,设计特定的提示词模板,使模型能够解析测试需求文档和HAR文件中的接口信息,并据此生成Python pytest测试脚本。示例展示了正常请求、非法请求及无效路径三种测试场景的自动化脚本生成过程。最终,整合流程形成完整代码实现,帮助读者理解如何利用大模型提高测试效率和质量。
Assistants API 让你构建定制化的AI助手,通过指令引导助手运用模型、工具和知识回应查询。核心模块包括名称、指令、模型选择(如GPT-4)、工具(如Code Interpreter)及知识检索。需注意,免费账户限制较多,建议使用付费账户以获得完整体验。可通过界面操作或Python SDK实现助手创建、线程管理及信息交互等功能。相关资源包括官方文档和体验平台。
ChatGPT 不仅仅只是具备一个聊天机器人的功能。在其开放了 api 之后,就可以将 GPT 模型强大的能力轻松的通过 API 调用的方式使用。在掌握 ChatGPT api 的基础使用的同时,也可以为后续学习 LangChain 打下重要的基础。
在人工智能(AI)尚未普及之时,检测程序错误主要依赖单元测试、代码扫描工具如SonarQube和FindBugs,以及人工集成测试。如今,AI技术显著提升了这一过程的效率,不仅能辅助开发者编写更高质量的代码,还能在单元测试与集成测试阶段提供支持,如通过Copilot+Codex优化单元测试,或利用ChatGPT等工具自动化生成测试脚本。本章将介绍如何运用AI工具识别三种常见错误:代码执行异常、未满足需求及变量命名不当,并通过实例演示Copilot如何高效定位并修正这些问题。
1. 理解什么是 RAG 检索增强。 2. 理解 RAG 检索增强应用场景。 3. 了解 RAG 检索增强有哪些相关的使用方法。 4. 在后续的学习过程中,会结合 LangChain 与 assistant 完成 RAG 相关的实战练习。
**性能测试场景设计**涉及模拟用户行为和负载以评估系统在真实环境下的性能、稳定性和可靠性。常用的测试方法包括:**负载测试**,模拟实际使用以检查不同负载下的性能;**压力测试**,超负荷运行以检测系统极限;**稳定性测试**,验证系统长时间高负载的稳定性;**并发测试**,检查多用户访问时的性能和问题;以及**容量测试**,确定系统处理能力和资源利用率。测试场景多样,旨在确保系统应对未来增长需求的能力。
LangChain框架简化了数据爬取和处理,如信息检索任务。在示例中,它结合Playwright抓取ceshiren论坛页面,使用BeautifulSoup处理HTML,然后应用LangChain的提取链获取帖子标题和URL。代码中定义了提取函数,通过`ChatOpenAI`模型和特定模式抽取数据。此示例展示了LangChain如何降低复杂性,便于快速实现网页内容的自动化提取。
**性能测试报告摘要** 报告详述系统在不同负载下的性能,作为决策、问题发现与解决、沟通合作及监控改进的依据。内容涵盖测试目的、环境、策略、用例、结果、分析、问题、调优建议及风险评估。清晰的图表辅助理解,为开发团队提供优化指导,确保系统性能与用户体验的提升。
性能测试计划是在进行软件或系统的性能测试之前制定的详细计划和指导文件。它描述了所需性能测试的目标、范围、测试环境、资源需求、测试策略、测试用例、时间表等重要信息。
**性能测试流程与方法概述:** 本文介绍了性能测试的关键步骤,包括现状分析、指标获取、用户场景定义、验收标准设定、测试计划编写、压力环境准备、执行压测、监控、结果分析、报告编写及改进建议。测试方法涉及并发模式(虚拟用户)和RPS模式(吞吐量),确保系统在不同负载下的稳定性和效率。
**性能剖析**是识别应用性能瓶颈的关键,涉及指标收集、热点分析、优化建议及可视化报告。常用工具有:**JConsole**监控JVM,**VisualVM**多合一分析,**JStack**分析线程,**FlameGraph**展示CPU耗时,**SkyWalking**分布式跟踪,**Zipkin**追踪服务延迟。这些工具助力开发人员提升系统响应速度和资源效率。
Linux系统中,`vmstat`和`top`提供基本监控;Nmon是实时性能分析工具,轻量且功能丰富;Collectd+InfluxDB+Grafana组合用于系统数据收集、存储和可视化;Prometheus+Grafana则提供灵活的监控和定制化仪表板。这些工具帮助企业监控系统性能,及时发现和解决问题。
**性能压测工具摘要:** - Apache AB:命令行基准测试工具,简单轻量,用于评估服务器性能。 - Apache JMeter:开源Java框架,支持多种协议,适合复杂负载测试,提供丰富的图表和报告。 - nGrinder:开源,提供直观界面,支持分布式测试,录制回放脚本,实时监控。 - Locust:Python基础,适用于HTTP/WebSocket测试,可扩展,实时监控。 - LoadRunner:Micro Focus的商业工具,广泛支持多种协议,功能强大。
性能测试评估系统在现实负载下的性能和可靠性,包括响应时间、吞吐量和稳定性。目的是发现瓶颈、评估系统能力、优化性能和确保可靠性。在**双十一大促**等高并发场景下,性能测试至关重要。它有助于合理规划资源,降低成本,提升效率。测试工程师需掌握性能调优,理解压力曲线图,识别最佳并发用户数和最大承载点。通过测试,确保系统在最佳效率下运行,避免资源浪费和用户满意度下降。
使用Python的LangChain框架,测试工程师能自动化从需求文档生成思维导图。代码示例演示了如何加载文档,提取信息,创建向量索引,执行检索,并通过PlantUML生成MindMap图像。流程中,AI替代了手动梳理需求和创建测试用例的过程,涉及的关键组件包括TextLoader、OpenAIEmbeddings、FAISS检索和AgentExecutor。该实践帮助掌握LangChain的检索和Agent功能,以实现文档到测试用例的智能转换。
**Mock和测试替身简介** 学习Mock提升测试深度、效率和降低成本。示例:测试股票软件时模拟市场涨跌。Test Double包括Dummy(占位)、Fake(简化的实现)、Stub(预设回答)、Spy(记录行为)和Mock(预编程期望)。Fake如内存数据库,适用于测试。Stub用于预设响应,如Swagger接口。Mock确保收到预期调用。常用Mock工具有WireMock、Mitmproxy等。WireMock用于构建模拟API,支持stub和proxy模式。掌握Mock技术能更好地隔离和测试系统组件。
搭建Grafana数据分析系统涉及安装Docker和拉取Grafana容器,然后配置Prometheus数据源,创建仪表盘和面板,以及设置告警规则。利用Grafana的可视化功能,可以将数据直观展示并进行监控。系统还支持导入导出仪表盘,便于协作和管理。
搭建Prometheus监控系统,涉及Ubuntu上Docker的安装,通过`docker run`命令启动Prometheus容器,并挂载配置文件。配置文件默认示例可以从GitHub获取,调整`scrape_interval`和`targets`以监控Prometheus自身及Node Exporter(提供系统指标)。Node Exporter以Docker容器形式运行在9100端口。完成配置后,重启Prometheus容器,通过Web界面查看监控数据。后续将介绍结合Grafana进行可视化。
Nginx是一个高性能HTTP服务器和反向代理,其配置文件`nginx.conf`包含全局、事件、HTTP、Server和Location块。全局块设置如用户和工作进程数,事件块设定连接数,HTTP块涉及MIME类型、日志和包含其他配置。Server块定义虚拟主机,Location块处理URI匹配。Nginx常用于反向代理和负载均衡,如`proxy_pass`指令转发请求至后端服务器组。理解这些配置有助于服务器优化和测试。
- 启用慢查询日志(`slow_query_log`)分析超时查询,调整`long_query_time`阈值。 - 使用`EXPLAIN`检查查询执行计划,优化索引和查询结构。 - `SHOW PROFILE`揭示查询各阶段耗时,辅助性能调优。 - 开启Performance Schema监控服务器,通过`events_statements_summary_by_digest`等表分析性能。 - MySQL Workbench和Percona Toolkit等工具提供额外的性能分析和管理功能。 - 优化技巧:创建合适索引,精简查询,调整数据库配置以提升响应速度。
**WinRAR 摘要** WinRAR 是全能压缩工具,支持多格式,如 RAR, ZIP 等。要下载,访问 <https://www.win-rar.com> 选择适合的操作系统和语言。安装时,定制路径和选项,如桌面快捷方式。启动后,通过“选项”->“设置”配置首选项。使用上,能新建压缩文件,设定格式和选项,也可解压文件到指定目录。遇到问题,如文件损坏,可利用 WinRAR 的修复功能。本文提供下载、安装和使用指导,确保用户顺利操作。
在Python Web开发中,`requests`库用于发送HTTP请求,请求头是关键元素,包含客户端信息和请求详情。要查看请求头,先创建`Request`对象,打印其`headers`属性,然后使用`get`等方法发送请求并获取响应头。别忘了处理不同HTTP方法、内容类型以及异常。使用`Session`管理会话状态,并考虑日志记录以调试。通过控制请求头,能有效与服务器通信。
Apache JMeter 的事务控制器用于组合多个请求成一个事务,以便衡量整体性能。创建测试计划涉及添加线程组、事务控制器和采样器,配置参数如线程数、Ramp-Up时间和循环次数。在事务控制器内,添加HTTP请求模拟用户登录和访问主页等操作。通过勾选选项,包括计时器和处理器时间。添加监听器如汇总报告和查看结果树来分析结果,从而评估系统性能瓶颈。事务控制器对于测试复杂业务流程的性能非常有用。
Apache JMeter是开源的负载和性能测试工具,其吞吐量控制器用于控制采样器执行频率以达到特定吞吐量。要使用它,首先启动JMeter,创建测试计划,添加线程组和逻辑控制器。配置吞吐量控制器的参数,如总执行次数或百分比,并添加HTTP请求采样器。例如,创建两个控制器,一个设定执行次数,另一个设定执行百分比。通过监听器如汇总报告和查看结果树来分析测试结果,从而模拟不同负载并识别性能瓶颈。吞吐量控制器是实现复杂测试场景的关键组件。
在Apache JMeter性能测试中,遇到中文乱码问题会影响测试效果和报告理解。解决方法包括:1) 修改`jmeter.properties`配置文件,将`sampleresult.default.encoding`设为UTF-8;2) 在HTTP请求中指定`Content-Encoding`为UTF-8,确保请求和响应编码一致;3) 使用后置处理器如JSR223处理响应数据编码;4) CSV数据文件保存为UTF-8并在JMeter中配置相应编码;5) 添加HTTP Header Manager设置`Content-Type`。
Chrome开发者工具的Network面板是测试工程师的利器,用于监视HTTP请求、响应及资源加载。打开它可通过右键点击页面选择“检查”或使用快捷键。界面包含请求列表和详细信息,如Headers、Preview、Response、Timing。过滤器帮助定位特定请求,而瀑布流图展示加载顺序。模拟网络环境和保存HAR文件功能便于性能分析和问题排查。
在Python编程中,确保用户输入数值在特定范围内是常见的需求,能防止错误并优化用户体验。基础方法涉及使用`while`循环和条件判断,如通过`get_number_in_range`函数不断验证用户输入,直到数值在设定的`min_value`和`max_value`之间。在更复杂场景下,可定义自定义异常类`OutOfRangeError`增强错误处理。此外,正则表达式可用于验证数值字符串格式。这些技术帮助测试工程师有效控制输入数据,确保程序正确运行。
**摘要:** Apache JMeter的响应断言用于验证性能和功能测试中的系统响应。常见的断言类型包括文本、JSON、XPath、XML、响应代码和时间断言。配置断言涉及添加采样器、选择断言类型及设定相关参数。最佳实践建议选择合适断言类型、减少断言数量、使用正则表达式,并结合前置和后置处理器。实例演示了如何配置文本、JSON和响应代码断言来验证登录接口的成功响应。响应断言确保了测试的准确性与效率。
**零样本提示**是向LLM如ChatGPT提问时不提供示例的方式,适用于目标明确、问题简单和答案固定的场景。例如,翻译请求或简单算术问题。在实践中,清晰、简洁的提示能获得更好响应。案例展示包括翻译和定义解释,ChatGPT能有效回应。理解其应用和技巧的同时,也应注意其对复杂情境理解的限制。
本文介绍了如何应对滑块解锁验证,这是一种常见的网站防爬策略。首先,需获取滑块及背景元素,计算偏移量,然后使用`selenium`的`actionChains`模拟滑动。通过缓动函数如`ease_out_quart`创建滑动轨迹,以增加真实性。然而,某些网站的滑块验证极其复杂,可能需要人工智能解决。此外,还讨论了使用JavaScript进行浏览器页面滚动,包括对整个页面和特定元素内滚动条的滚动操作。
本文档介绍了如何使用Apache JMeter进行TPS测试。TPS(Transactions Per Second)是衡量系统性能的关键指标,表示每秒处理的事务数。在JMeter中,创建测试计划包括配置线程组、HTTP请求、定时器和监听器。运行测试后,通过聚合报告分析吞吐量、平均响应时间和错误率来计算TPS。当TPS不足时,可优化服务器资源、应用程序代码、数据库查询或引入缓存来提升性能。掌握TPS测试有助于系统性能优化。
在本文中,我们将探讨如何使用 Apache JMeter 通过 CSV 数据文件进行登录性能测试参数化。首先创建一个包含用户名和密码的 `users.csv` 文件。接着在 JMeter 中,创建测试计划,添加线程组,配置 CSV 数据集,设置文件路径、编码及变量名。然后,创建 HTTP 请求并添加参数,使用 `${username}` 和 `${password}` 引用 CSV 中的数据。最后,添加监听器如查看结果树和聚合报告以分析测试结果。通过这种方法,能更有效地模拟真实用户行为,提高测试覆盖率,助力性能瓶颈的发现和优化。
Apache JMeter 是一款强大的性能测试工具,其灵活性和扩展性使其在性能测试领域广受欢迎。JMeter 插件管理器(JMeter Plugins Manager)为用户提供了一个方便的平台来安装、更新和管理各种插件,从而大大扩展了 JMeter 的功能。
Apache JMeter的Cookie管理器是性能测试中的关键工具,用于模拟用户会话和保持状态。本文档详细介绍了如何配置和使用Cookie管理器:添加HTTP Cookie Manager到测试计划,配置清除每次迭代Cookies的选项,以及设置登录和验证请求。此外,还讨论了验证、调试、进阶配置,如Cookie政策、跨域Cookies和正则表达式提取Cookie。通过掌握这些步骤,可以提升测试的准确性和效率。
Apache JMeter教程展示了如何提取和使用JSON数据。创建测试计划,包括HTTP请求和JSON Extractor,设置变量前缀和JSON路径表达式来提取数据。通过Debug Sampler和View Results Tree监听器验证提取结果,然后在后续请求和断言中使用这些数据。此方法适用于复杂测试场景,提升性能和自动化测试效率。
本文介绍了在Windows上安装Apache JMeter的步骤。首先,需确保安装Java JDK并配置环境变量。然后,从JMeter官网下载ZIP文件,解压至指定目录,并同样配置JMeter的环境变量。验证安装成功后,可通过命令行以GUI或非GUI模式启动JMeter,进行性能测试。
本文介绍了Postman中四种变量的使用,包括全局变量、环境变量、集合变量和局部变量,以提高API测试效率。全局变量适用于多环境共享,环境变量用于切换不同测试环境,集合变量针对特定集合,局部变量则在单个请求或脚本内使用。通过设置和管理这些变量,可以简化测试数据,便于维护测试脚本。
本文介绍了如何使用Postman发送POST请求进行接口测试。关键步骤包括:创建新请求,设置请求类型为POST,输入URL,添加请求头如`Content-Type: application/json`,在Body中选择raw输入JSON数据,然后发送请求并检查响应。示例展示了向用户注册接口发送数据的过程。掌握这些技能有助于高效测试API。
Chrome DevTools是Chrome浏览器内置的网页开发与调试神器,包含元素检查、网络请求分析、性能监控和JavaScript调试等功能。可通过快捷键F12或菜单打开。主要面板有:Elements(查看编辑HTML/CSS),Console(运行JS代码及查看日志),Network(分析网络请求),Performance(优化网页性能)和Application(管理应用数据)。高级功能包括断点调试、网络限速和屏幕模拟,助力高效开发和调试。
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