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个人介绍

一个喜欢技术,热爱质量的工程师

擅长的技术

  • Java
  • 容器
  • Linux
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通用技术能力:

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

阿里云技能认证

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2024年11月

  • 11.19 11:10:16
    发表了文章 2024-11-19 11:10:16

    openAI的Red Team

    openAI的Red Team
  • 11.19 11:09:14
    发表了文章 2024-11-19 11:09:14

    Ollama完成本地模型的运行

    # Ollama完成本地模型的运行
  • 11.19 11:08:18
    发表了文章 2024-11-19 11:08:18

    HyDE

    HyDE
  • 11.19 11:07:23
    发表了文章 2024-11-19 11:07:23

    成功注册Google的SerpAPI实现AI Agent的tool

    成功注册Google的SerpAPI实现AI Agent的tool
  • 11.19 11:06:21
    发表了文章 2024-11-19 11:06:21

    流量回放的数据隔离

    流量回放的数据隔离
  • 11.19 11:05:35
    发表了文章 2024-11-19 11:05:35

    性能测试并发量评估新思考

    性能测试并发量评估新思考
  • 11.19 11:04:37
    发表了文章 2024-11-19 11:04:37

    Data Masking:线上数据线下使用的数据处理方法

    数据脱敏,Data Masking:线上数据线下使用的数据处理方法
  • 11.19 11:02:41
    发表了文章 2024-11-19 11:02:41

    性能测试中关注的指标

    性能测试关注多个层面的指标,包括系统层(CPU、内存、磁盘、网络)、中间件层(网关、数据库、缓存、MQ、分布式存储)、应用层(响应时间、吞吐量、应用资源、GC、错误信息)及业务层和发压机指标。这些指标帮助评估系统性能,识别潜在瓶颈,确保软件质量和用户体验。
  • 11.19 11:01:14
    发表了文章 2024-11-19 11:01:14

    Jacoco的覆盖率原理

    JaCoCo(Java Code Coverage)是一种广泛使用的代码覆盖率工具,通过在字节码中插入探针(Probe)来收集覆盖率信息。
  • 11.19 10:58:53
    发表了文章 2024-11-19 10:58:53

    一次利用大模型完成Jacoco code coverage报告合并的尝试

    本文介绍了利用大模型尝试合并Jacoco代码覆盖率报告的过程。通过定义特定的函数,自动识别并合并两个不同版本项目报告中的相同代码行覆盖率信息。尽管此方法存在局限性,但展示了大模型在自动化编程任务中的潜力。
  • 11.19 10:55:21
    发表了文章 2024-11-19 10:55:21

    Testability的追根溯源

    本文探讨了Testability(可测试性)的概念,指出其并非源自软件工程,而是在硬件领域广泛应用后被引入。文中分析了多个来源对Testability的定义,强调了其核心在于系统或产品在特定条件下支持测试的能力,而非单纯指易于测试。文章还介绍了提高可测试性的几个原则,如设计标准化测试设备、内置自检功能等,旨在提升系统的测试效率和效果。
  • 11.19 10:52:54
    发表了文章 2024-11-19 10:52:54

    基于大模型的应用的测试的一些注意事项

    大模型应用测试需注意三大冲突:时间敏感性冲突,即模型数据可能随时间变得过时;数据真实性冲突,指训练数据中可能存在虚假信息,影响模型准确性;数据一致性冲突,表现为模型对语义相同但句法不同的输入反应不一。测试时应针对这些问题设计用例,确保模型性能。
  • 11.19 10:50:24
    发表了文章 2024-11-19 10:50:24

    程序调用大模型返回结构化输出(JSON)

    本文介绍了如何使用讯飞星火大模型API,并通过Python封装实现结构化数据输出。首先,通过封装SparkAI类,实现了与讯飞星火API的交互,确保了调用的安全性和便捷性。接着,利用Pydantic库定义了数据模型`CalendarEvent`,确保从大模型获取的回答能够被正确解析成预设的结构化JSON格式,从而解决了大模型回答不规范的问题。示例代码展示了如何构造请求、接收并解析响应,最终输出结构化的活动信息。
  • 11.19 10:48:35
    发表了文章 2024-11-19 10:48:35

    Jacoco的XML报告详解

    JaCoCo的XML报告详解:本文介绍了使用JaCoCo生成的XML格式的测试覆盖率报告,包括报告结构、DTD文件定义、counter计数器及其类型(如INSTRUCTION、BRANCH等)、以及package、class、method、sourcefile等元素的具体内容和作用。通过这些信息,开发者可以详细了解测试代码的覆盖率情况,从而优化测试策略。
  • 11.19 10:46:51
    发表了文章 2024-11-19 10:46:51

    Google提出的网页性能评价指标

    Google推出的“网页指标”计划旨在优化网页用户体验,其中Core Web Vitals为核心指标,包括Largest Contentful Paint (LCP)、Interaction to Next Paint (INP)和Cumulative Layout Shift (CLS),分别衡量加载速度、互动性和视觉稳定性。这些指标采用第75百分位数评估,确保在不同设备和网络环境下提供一致的用户体验。
  • 11.19 10:44:56
    发表了文章 2024-11-19 10:44:56

    响应时间指标的探索

    本文探讨了响应时间在人机交互中的重要性及发展。从1968年Rober B.Miller首次定义响应时间的多个维度,到1991年Stuart K.Card等人提出的立即响应时间常数,再到1993年Jakob Nielsen将响应时间划分为三个关键阈值,直至2020年Google提出的RAIL模型,强调了以用户为中心的性能衡量标准。这些研究为提升用户体验提供了理论基础和技术指导。

2024年05月

2023年11月

2023年08月

  • 08.23 11:26:23
    发表了文章 2023-08-23 11:26:23

    AI模型评估的指标

    模型评估的指标
  • 08.23 11:13:26
    发表了文章 2023-08-23 11:13:26

    AI 模型的基准测试

    在评估一个模型的时候,仅通过ROUGE、BLEU SCORE评价模型还是太单薄了,并不能全面的反馈模型的能力。在相完整评估一个模型的能力的时候,最重要的是提供一套有效的评估模型。现在常见的模型的基准测试有 GLUE、SuperGLUE、HELM、MMLU等等。

2023年05月

  • 05.29 17:27:31
    发表了文章 2023-05-29 17:27:31

    OpenAI如何让ChatGPT遵守了伦理道德的底线

    OpenAI如何让ChatGPT遵守了伦理道德的底线
  • 05.17 13:59:50
    发表了文章 2023-05-17 13:59:50

    性能测试的时机

    性能测试的时机
  • 05.04 10:48:29
    发表了文章 2023-05-04 10:48:29

    详解软件质量模

    软件测试的目的就是为了“验证产品质量是否满足用户的需求”。但是搞清楚,用户的需求并不是一件容易的事,因此在软件测试行业发展的漫长历史中,需要一种方式能够积累广大测试工程师的经验。这里的经验就是如何验证用户的需求。这也促使软件质量模型的诞生。软件质量模型是一个衡量软件整体质量效果的度量标准,反映软件满足明确或隐含需要能力的特性总和。如果你的测试活动脱离了软件质量模型,那么很有可能会有一些很重要的内容被忽略。软件质量模型发展到现在也经历了很多演进,但是每一种演进都是是为了交付好系统而发展的。
  • 05.04 10:46:20
    发表了文章 2023-05-04 10:46:20

    混沌工程和故障演练

    混沌工程是近些年出现的在稳定性方面的工程学科,英文叫作 Chaos Engineering,是由网飞公司最先提出的,因为最开始混沌工程被叫作 Chaos Monkey,就像一只猴子在系统中捣乱一样,以至于到现在每次出现混沌工程都会提及一只捣乱的猴子的比喻。但是稳定性测试却不是网飞独创的,在混沌工程之前,就已经有很多关于稳定性方面的研究了。随着测试系统的业务逻辑越来越复杂,交付团队不断地通过细化测试、增加发布环节以及各种流程管控,来保障的系统的稳定性,但是的系统还是会出现各式各样的故障,混沌工程就是本着提早暴露系统脆弱环节的理念,以提高系统的稳定性为目的而出现的。

2023年04月

  • 04.16 09:40:23
    发表了文章 2023-04-16 09:40:23

    AI 的道德性测试

    AI 的道德性测试
  • 04.16 09:39:13
    发表了文章 2023-04-16 09:39:13

    AI 系统简介和分类

    AI 系统简介和分类
  • 04.16 09:38:14
    发表了文章 2023-04-16 09:38:14

    如何测试一个 AI 系统?

    目前智能系统主要是对 AI 应用最为广泛的四个领域是自然语言处理、图像识别、推荐系统、机器学习这四个方面。每个智能系统都包含了一个及其以上的 AI 模型,那么支撑 AI 模型对外提供服务还需要很多传统组件,例如数据库、Web 容器、交互界面等等。所以非智能系统可能出现的缺陷,在智能系统中都有可能存在,因此我们常规的测试方法、技术、实践还都是适用的。除此之外智能系统与非智能系统相比还有一些其特殊性,所以专门针对智能系统的测试策略、方法和实践也是需要深入研究和探讨的

2023年01月

  • 01.10 10:12:52
    发表了文章 2023-01-10 10:12:52

    测试环境建设原则和管理实践

    测试环境是指为了完成软件测试工作所必需的计算机硬件、软件、网络设备、历史数据等的总称,即够支持完成测试工作所需要的软件和硬件。测试环境是测试活动的基础,正确模拟生产环境,稳定支持测试活动是测试环境的基本要求。稳定可控的测试环境能够提升测试工程师的测试工作效率,测试工程师无需花费过多的时间维护测试环境的稳定、测试数据的合理等工作上。测试工程师只需正确执行测试用例(这里既包含了自动化测试用例也包含手工测试用例)就可以稳定复现测试过程。

2022年11月

  • 11.22 09:00:21
    发表了文章 2022-11-22 09:00:21

    正交试验测试用例设计及工具推荐

    在科研和生产实践中,人们往往要做许多次实验来进行某项研究。实验条件一般包括很多因素,当因素的值不同时,实验的结果也不一样。如果想把每个因素的每个值都要实验一遍,总实验数就等于各因素的值的个数的乘积,而这个数往往很大,超过了可接受的成本。 例如,假设某个实验由A,B,C,D四个因素,每个因素都有10个不同的取值,那么如果想把每个因素都考虑到,我们需要做 10*10*10*10=10000次实验。 为了减少实验数目,我们必须选出那些最有代表性的例子。于是,就要用到了正交表法(Orthogonal Array Testing Strategy)。
  • 11.03 13:46:12
    发表了文章 2022-11-03 13:46:12

    测试团队技术转型实践方法

    测试团队技术转型实践方法
  • 11.03 13:41:19
    发表了文章 2022-11-03 13:41:19

    接口测试的关键技术

    接口测试的关键技术
  • 11.03 13:38:55
    发表了文章 2022-11-03 13:38:55

    测试中的误报和漏报同样的值得反复修正

    测试中的误报和漏报同样的值得反复修正
  • 11.03 13:35:14
    发表了文章 2022-11-03 13:35:14

    遗留系统的自动化策略

    遗留系统的自动化策略
  • 11.03 13:33:44
    发表了文章 2022-11-03 13:33:44

    选好冒烟测试用例,为进入QA的制品包把好第一道关

    选好冒烟测试用例,为进入QA的制品包把好第一道关
  • 11.03 13:32:07
    发表了文章 2022-11-03 13:32:07

    测试环境建设的基本原则

    测试环境建设的基本原则
  • 11.03 13:27:34
    发表了文章 2022-11-03 13:27:34

    分层自动化测试模型变与不变

    分层自动化测试模型变与不变

2022年10月

2022年06月

2022年05月

  • 发表了文章 2024-11-19

    Google提出的网页性能评价指标

  • 发表了文章 2024-11-19

    程序调用大模型返回结构化输出(JSON)

  • 发表了文章 2024-11-19

    响应时间指标的探索

  • 发表了文章 2024-11-19

    基于大模型的应用的测试的一些注意事项

  • 发表了文章 2024-11-19

    Testability的追根溯源

  • 发表了文章 2024-11-19

    Jacoco的XML报告详解

  • 发表了文章 2024-11-19

    流量回放的数据隔离

  • 发表了文章 2024-11-19

    Data Masking:线上数据线下使用的数据处理方法

  • 发表了文章 2024-11-19

    性能测试中关注的指标

  • 发表了文章 2024-11-19

    Jacoco的覆盖率原理

  • 发表了文章 2024-11-19

    Ollama完成本地模型的运行

  • 发表了文章 2024-11-19

    HyDE

  • 发表了文章 2024-11-19

    成功注册Google的SerpAPI实现AI Agent的tool

  • 发表了文章 2024-11-19

    openAI的Red Team

  • 发表了文章 2024-11-19

    性能测试并发量评估新思考

  • 发表了文章 2024-11-19

    一次利用大模型完成Jacoco code coverage报告合并的尝试

  • 发表了文章 2024-05-15

    LLM的测试工具:LaVague平替成国内大模型

  • 发表了文章 2024-05-15

    破解研发效能度量悖论

  • 发表了文章 2024-05-15

    软件测试是质量需求的交付实践

  • 发表了文章 2024-05-15

    软件测试是质量需求的交付实践

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