测试开发

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人工智能丨卷积神经网络的概念，它与普通的神经网络有何不同卷积神经网络（CNN）是一种专为处理网格数据（如图像）设计的神经网络，与普通神经网络的主要区别如下：CNN通过卷积层、池化层和参数共享等机制，在处理图像等网格数据时表现出色，能够有效提取局部特征并减少参数量。

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人工智能丨Deepseek vs 传统测试工具：谁将主导软件质量保障？如今软件质量保障已成为企业竞争力的核心命脉。传统的测试工具（如Selenium、JMeter、JIRA等）曾长期占据主导地位，但随着AI技术的突破，以Deepseek为代表的智能化测试平台正以颠覆性姿态冲击行业格局。这场新旧工具的较量，不仅是技术路线的选择，更关乎软件测试行业的未来方向。

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人工智能丨PyTorch 计算机视觉计算机视觉，作为人工智能的一个中心领域，正在迅速改变我们与世界的交互方式。近年来，深度学习在图像识别、目标检测和生成等任务上取得了显著进展。而 PyTorch 作为一个灵活且强大的深度学习框架，成为开发计算机视觉应用的热门选择。本文将探讨 PyTorch 在计算机视觉中的应用、具体使用步骤、以及职业发展的机遇。

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人工智能丨PyTorch 强化学习与自然语言处理在当前快速发展的科技时代，深度学习和人工智能无疑是最受追捧的领域之一。而在这股浪潮中，PyTorch作为一种灵活而强大的深度学习框架，已经占据了重要的地位。无论是在强化学习还是自然语言处理中，PyTorch都提供了不容小觑的功能和便利性。本文将带我们走进PyTorch的世界，探讨它在软件测试、测试开发等领域的应用，并深入了解如何最大限度地利用它来实现我们的技术目标。

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软件测试丨PyTorch 图像目标检测随着人工智能和机器学习的飞速发展，图像目标检测技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。无论是在安防监控、自动驾驶车辆，还是在医疗影像分析和智能家居中，图像目标检测都发挥着不可或缺的作用。今天，我们将深入探讨其中一种热门的实现方式——使用 PyTorch 进行图像目标检测。本文将带你了解目标检测的基础，掌握 PyTorch 的基本用法，示例代码的详细运行方法，以及它在软件测试与测试开发中的重要价值。

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性能测试丨JVM 性能数据采集JVM性能数据采集是指通过一些工具和技术采集与Java虚拟机相关的性能数据。这些数据包括但不限于内存使用、CPU使用、垃圾回收（GC）行为、线程活动等。合理地分析这些数据，可以帮助我们找出系统的瓶颈，从而进一步优化我们的Java应用。具体来说，性能数据采集使得我们能够监控和诊断Java应用的健康状态，定位性能问题，评估优化方案的效果。

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性能测试丨分布式性能监控系统 SkyWalking软件测试领域，分布式系统的复杂性不断增加，如何保证应用程序的高可用性与高性能，这是每一个软件测试工程师所面临的重大挑战。幸运的是，现在有了一些强大的工具来帮助我们应对这些挑战，其中之一便是Apache SkyWalking。作为一款开源的分布式性能监控工具，SkyWalking不仅具备性能监控的基本功能，还支持服务依赖关系分析和故障排查等高级特性。

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人工智能在音频、视觉、多模态领域的应用人工智能在音频、视觉以及多模态领域的应用将各种技术协调地构建在一起。AI可以通过音频处理、图像识别和多模态学习，将声音和视觉信息结合，开辟出丰富的应用场景。从智能音箱到深度学习模型，AI不断创造出前所未有的用户体验。

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软件测试丨SDK 功能测试SDK功能测试的首要目标是验证软件开发工具包所提供的功能是否符合预期要求。通过这一过程，开发者能够确保其应用程序在使用SDK时，能够正常运行并实现设定的目标。

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软件测试丨消息管道（Kafka）测试体系Kafka 作为一个分布式流处理平台，通过其强大的消息管道功能，实现高吞吐量、低延迟的数据流动。为了确保 Kafka 在复杂系统中的可靠性，建立健全的测试体系显得尤为重要。在本文中，我们将深入探讨 Kafka 的测试体系，包括其各个组成部分、测试方法、关键优势、薪资待遇对比以及未来发展趋势。

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三大智能体平台对比分析：FastGPT、Dify、Coze 哪个更适合你？人工智能的崛起使得智能体平台成为各行各业提升效率、创新服务和增强竞争力的必备工具。然而，在众多的AI平台中，如何做出最适合自己的选择，成为了不少企业和开发者的难题。今天，我们将深入对比三大热门智能体平台：FastGPT、Dify 和 Coze，帮助你找到最适合自己的智能平台。

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Jenkins与不同阶段测试的完美结合软件测试是确保软件质量的关键环节。在这一过程中，集成工具如Jenkins无疑是我们的得力帮手。通过Jenkins，开发和测试团队可以实现持续集成和持续交付，最大限度地缩短从开发到发布的周期。而且，Jenkins能够与自动化测试工具无缝集成，在不同阶段的测试中提供强大的支持。

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Jenkins质量门禁设计方案的深入探讨Jenkins作为一个开源的自动化服务器，它通过简化持续集成和持续交付流程，使得软件测试变得更加高效。质量门禁设计方案结合了Jenkins的以下几项核心功能：

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OpenAI O3模型：重构软件测试的未来OpenAI最新发布的o3模型，无疑是人工智能领域的一次重大突破。这一模型在前代o1的基础上进行了全面升级，不仅在推理能力上有了显著提升，还引入了诸多创新技术，使得o3在多个领域都展现出了强大的竞争力。

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软件测试的未来：如何跨越自动化到自主测试的鸿沟近年来，随着人工智能（AI）的飞速发展，软件测试领域迎来了技术变革。从传统的手工测试到自动化测试，再到如今炙手可热的自主测试，测试技术正以前所未有的速度演进。然而，从自动化测试到自主测试，这一跨越不仅仅是技术上的进步，更需要行业对测试理念、方法论以及实践的全面升级。本文将深入探讨如何迈过这道鸿沟，迎接软件测试的未来。

去国企做软件测试怎么样大家好，我是洋子，最近收到了社区里面一位双非硕、26届同学的提问，主要内容如下：老师、各位前辈，您们好，我是双非硕的一名研二学生，目前在重邮，之前因为周围师兄师姐，投软开都挂了，最后都走的测开，待遇也蛮不错，所以我从24年10月就开始根据您的学习路径开始学测开，目前我遇到了一些问题，希望老师有空的话能否为我解答一下

测试者家园

用Portainer实现对Docker容器的管理（四）图11-8如图11-8所示，Containers list显示了Docker 容器相关内容，您可以看到在本地已有的所有容器、它们的运行状态、不同容器日志、CPU和内存等资源利用情况、内部IP、端口的映射等。如果您对Docker命令比较熟悉的话，可以将其简单理解为它执行的就是docker ps -a命令，如图11-9所示。

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如何利用 Jenkins 实现高效的邮件告警Jenkins 是一个开源的自动化服务器，旨在帮助开发者在软件开发生命周期中实现持续集成和持续交付（CI/CD）。其中，邮件告警功能可以让我们在测试作业完成后，及时获得反馈，无论是构建成功还是失败，都会第一时间通过电子邮件通知相关人员。这对提高工作效率和团队沟通有很大的帮助。

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Docker隔离及资源限制原理Docker作为一种容器化平台，通过使用操作系统级别的虚拟化来创建和管理容器。相较于传统的虚拟机，Docker容器更加轻量级，可以在同一台主机上快速启动、停止和移除。因此，Docker让我们可以在不干扰主机系统和其他容器的情况下运行应用程序。

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Jenkins 环境安装与配置Jenkins是一个开源自动化服务器，提供简单的构建和持续集成方式，能够轻松整合多个开发工具和流程。它允许开发团队自动化软件构建、测试和部署步骤，随着业务需求的变化，帮助团队快速且稳定地交付软件。在Jenkins的帮助下，我们可以减少手动操作的错误，提高软件测试的效率和质量，进一步推动开发和测试的协同工作。