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本文梳理了智能体从明斯基1986年概念提出到如今落地应用的演进历程，对比分析了OpenAI Deep Research、Manus、智谱橙思、通义千问等主流智能体产品的能力差异。智能体通过任务拆解、自主执行与环境交互，突破大模型单次输出限制，实现深度调研、行程规划、设计生成等复杂任务自动化。其核心特征为“自主性”，标志着AI从被动响应迈向主动行动。尽管仍存执行瑕疵与企业落地挑战，但智能体已成真实可
本报告以道家“生成论”为框架，将《道德经》“道生一，一生二，二生三，三生万物”的演化逻辑映射至物联网技术发展，结合西蒙的分层演化、波普尔的“三个世界”、拉图尔的行动者网络理论与凯文·凯利的自组织思想，构建跨学科分析矩阵。通过高速交通与具身智能案例，揭示技术系统从单一原型到复杂适应系统的演化路径，阐释“天人合一”“道法自然”等哲学命题对现代信息技术的深层启示，彰显东方智慧与科技演化的结构同构性。
使用Trae工具生成网页版书架和书籍的图形操作界面
工业场景核心系统的非关系型数据库国产化，是所有信创项目里最难啃的类型。茂名石化以"应用零代码修改、数据零丢失、业务零中断"为目标，通过全量迁移+增量同步+双重校验策略，5 分钟完成 20 亿行数据无感切换，成本降低约 70%。
ROS 2 砍掉了 ROS 1 的中心节点 master，节点之间靠 DDS 中间件自动互相发现：每个节点一启动就往局域网发广播，“我在这儿，我发布/订阅这些话题”，其他节点听到后直接点对点收发数据。取值含义效果= 1只走本机回环网卡（127.0.0.1）只允许同一台电脑内部的节点通信= 0使用全部网卡本机节点可以和局域网里其他机器互相发现、通信hit_probability = 0.55, --
AI编程正经历从“人写代码”到“机器自主决策”的范式跃迁，演进路径为：手工编码→纯对话交互→FunctionCalling→MCP协议→单智能体→多智能体→智能体操作系统（AgentOS）。核心逻辑是大模型能力边界持续扩展，伴随控制权向机器转移。关键技术突破包括结构化调用、MCP标准化协议、规划与记忆系统、技能模块渐进加载及工作流固化。现代智能体体系以组件化架构为核心，强调Prompt定义行为、M
推理时，通过公式 $\epsilon_{最终} = \epsilon_{无条件} + w \cdot (\epsilon_{有条件} - \epsilon_{无条件})$，利用权重系数 $w$ 强力放大标签的影响，从而极大地提升生成动作/图像与标签的匹配度。在原来的噪声预测网络中，除了带噪样本 $x_t$ 和时间步 $t$，额外增加一个标签/条件向量 $c$（例如图像类别、文本提示，或者我们前面讨
★ 华为胜出 = 条件1满足 AND 条件2满足★ 腾讯阿里失败 = 条件1天然违背 AND 条件2大部分违背│ 条件1（核心） │ ★ 技术本身无权力渗透 ││ │ → 民间权力 ≠ 能通过华为技术渗透到官方 ││ │ → 官方权力 ≠ 能通过华为技术渗透到民间 ││ │ → 技术是"中性"的"理科瞄点"（Step181） ││ │ ││ 条件2 │ ★ 与官方大基建紧密联系 ││ │ → 5G
方案 A：前后端分离（Node.js 后端 + React 前端）。后端代理 AI 请求，前端只负责展示。优点是 API 密钥不暴露在前端，安全性好。缺点是需要部署后端服务，运维成本高，对于教学项目来说过于沉重。方案 B：纯前端直连 AI 接口。浏览器直接fetch调用 AI API，密钥内嵌在配置文件中。优点是零部署、零依赖，一个静态文件服务器即可运行。缺点是密钥暴露（但这是教学项目，可接受），
一个由的成语闯关小游戏。AI 担任主持人与裁判：按关卡难度出题（只给释义提示、不露答案），玩家输入四字成语作答，AI 即时评判对错并给出出处解析。前端原生实现，零依赖、纯静态、无需后端。
tools.pyuser_id: str = Field(description="用户ID")order_id: str = Field(description="订单号")description = "核验用户身份与订单归属，返回是否匹配"# 调用内部用户服务，返回 "verified" 或 "mismatch"每个 Tool 的 description 要写清楚"什么时候该调用、参数是什么含
我重新格式化电脑之后，安装Vscode,再安装trae扩展插件发现一直黑屏。
内存泄漏排查往往要等待曲线增长、重复操作并比较多份堆快照。剪辑时把等待压缩得太狠，容易让观众误以为内存瞬间变化；把不同构建版本的快照混在一起，也会产生错误结论。查找 chatcut online 资料后，可用 ChatCut 整理候选时间线，再按采样时点、版本和原始报告复核。 一、记录环境版本与复现负载 在开头保存操作系统、运行时、构建标识、启动参数、测试数
数据分析师最近真的太难了。SQLboy的梗满天飞，ChatGPT几秒钟就能生成一张报表。老板说：你用AI做吧，三个人力成本一个人就够了。是不是觉得自己干了几年，取数、取数、取数，一夜回到解放前？技术没少学，Excel、SQL、Python、可视化工具全都会。结果呢？工资涨不上去，裁员先裁你。先别慌，我来给你一个不一样的视角。数据分析师转AI大模型开发，其实是天选之人，不是被淘汰的那批人。关键是你走
同一地址先写后读，读不超车，顺序严格不同地址读写允许合理乱序，提升性能Non-Posted 不越过 Posted多并发读写不出现死锁、不阻塞Switch/Bridge 转发严格遵守排序规则压力场景下无协议报错、无卡死。
本文介绍了C++编程中的条件判断、循环语句和操作符使用。主要内容包括：1）if-else、switch、while、for、do-while等控制结构的使用方法和练习题；2）关系操作符、逻辑操作符和条件操作符的用法及注意事项，特别是浮点数比较和短路现象；3）break和continue关键字的作用与区别；4）循环嵌套的实践应用，如打印乘法口诀表。文章提供了大量编程练习题链接，帮助读者巩固所学知识。
摘要：本文介绍了使用多线程实现App自动化测试的兼容性方案。通过adb连接多台设备，配置不同的Appium端口号，利用threading模块同时运行多台设备的测试脚本。针对设备数量较多的情况，建议将配置信息存储在JSON文件中，通过json.load()动态读取参数。文章提供了完整的代码示例，包括设备配置、多线程启动和JSON配置文件的实现方法，可有效提高多设备自动化测试效率。最后分享了软件测试学
Selenium是一个支持Web浏览器自动化的开源工具集，核心组件包括WebDriver、IDE和Grid。它通过模拟用户操作（如点击、输入等）实现浏览器控制，可用于自动化测试和网络爬虫。Selenium支持多平台、多语言和主流浏览器，具有活跃社区生态，但需要编程基础且缺乏内置图像处理和测试报告功能。安装需下载对应浏览器驱动并配置环境变量。典型应用包括表单自动填写和网页内容抓取，适用于需要执行Ja
TestCafe是一款基于Node.js的端到端Web自动化测试框架，支持TypeScript/JavaScript编写测试用例，兼容多平台和浏览器。其特性包括并发测试、自动错误检测、持续集成支持等。安装只需Node.js环境和一条npm命令。入门示例展示了如何创建测试文件，使用fixture和test结构实现百度搜索功能测试，并通过命令行运行测试。文章提供了TestCafe的基本介绍、环境安装和
框架是由大佬开发或者专业的研发团队研发的技术骨架，框架是一个半成品，框架是对常用的功能，基础的代码进行封装的一个工具，这个工具对外提供了一些API，其他的开发者只需要调用框架的接口即可，可以省去很多代码的编写，从而提高工作效率。1、自动化框架自动化测试大佬（测试领导等）对系统做自动化测试而封装的测试框架，其他的自动化测试工程师去调用自动化测试框架完成测试工作，简单来说，自动化框架就是大佬封装的一个
本文介绍了使用AI辅助前端测试的实践经验。作者分析了传统测试方式的痛点，包括重复工作多、耗时且覆盖率低，提出AI测试能自动生成用例、提高覆盖率和适应代码变更。文章详细展示了AI测试助手的开发流程，包括项目初始化、核心功能实现和VSCode插件开发。通过优化提示词和测试策略，团队实现了测试时间减少70%、覆盖率提升40%的效果。最后强调AI测试需要人工审查校验，并计划进一步优化工具功能。
Postman接口测试中实现参数关联和参数化的方法摘要：通过设置全局变量(pm.globals.set)实现接口关联，使用{{变量名}}引用前序接口返回值。参数化支持三种方式：1) 内建变量(如$guid、$timestamp)；2) Pre-request Script编写代码生成随机数据；3) 导入CSV/JSON外部数据文件。重点推荐Pre-request Script方式，可生成时间戳、G
【压力测试关键要点】 测试准备：需明确业务范围、数据规模（不低于生产数据20%）及用户量模拟，确保环境真实性 数据分类： 垫底数据：模拟历史数据（用户总量/基础数据） 测试数据：需匹配日交易量，避免数据热点问题 核心要求：数据分布需接近生产环境，通过参数化设计和批量造数实现，造数后需更新数据库统计信息 执行要点：自动化工具模拟高并发场景，重点监测系统承载能力与响应时间变化 （注：文末职业发展相关内
摘要：Postman中常见的数据传参方式包括：1) multipart/form-data可上传文件和键值对，通过boundary分隔；2) x-www-form-urlencoded仅能传输键值对，参数隐藏在body中；3) raw支持任意文本格式如json、xml；4) binary仅传输二进制数据。使用注意事项：GET请求参数通过Params附加在URL，授权信息可自动生成，Headers用
本文介绍了如何使用Pytest框架进行自动化测试，重点以接口测试为例。主要内容包括：1）编写简单测试用例（如测试百度首页API）；2）使用参数化测试多组数据；3）运行测试用例并分析结果。文章建议遵循代码规范，考虑边界情况，善用参数化等高级功能来提高测试可靠性和可维护性。最后提供了软件测试学习资源获取方式。全文约280字，包含测试代码示例和实用建议。
Postman保存接口会话指南：通过创建文件夹分类管理请求，可批量运行、添加测试脚本和变量。操作包括保存接口到指定文件夹、分享/导出集合、一键运行测试等，提高API测试效率。还提供导入功能和管理选项如重命名、监控等，帮助构建系统化测试工作流。
本文介绍了Web应用中验证码处理的6种方法，包括使用万能验证码、关闭验证码功能、图片识别技术等，重点推荐了cookie绕过验证码的方式。详细讲解了通过Webdriver操作cookie的5个方法，并提供了完整的代码示例：首先获取登录后的cookie并存入Excel，后续通过读取Excel中的cookie信息实现免登录功能。文章还分享了软件测试学习资源，帮助测试人员提升自动化测试能力。
JMeter是一款基于Java的开源压力测试工具，支持接口测试和压力测试。接口测试包括HTTP请求、WebService脚本、参数化、断言、关联及数据库操作等。压力测试可评估系统性能，通过设置线程数、循环次数等参数，分析Samples、Error%、Throughput等关键指标。支持Windows、Linux和MacOS平台，使用前需安装JDK。本文详细介绍了JMeter的功能、使用方法及性能测
Token是一种用于身份验证的服务器生成字符串，其原理是用户首次登录后服务器生成Token并返回给客户端，后续请求只需携带该Token即可。相比Cookie/Session，Token具有无状态、可跨域、安全性高等优点，适用于企业级应用。在自动化测试中，登录接口获取Token后，需在请求头添加"Bearer"前缀才能访问受保护接口。本文通过Python代码示例演示了Token的
就是哈希表
摘要：本文介绍了如何利用DeepSeek AI工具自动生成软件测试用例并转换为思维导图。首先强调完善需求文档的重要性，建议详细描述功能模块、边界条件等要素。然后分步骤演示：登录DeepSeek网站并上传需求文档，使用特定指令模板生成符合ISO标准的测试用例表（包括正向/逆向/关联/性能场景）。最后提供两种思维导图转换方法：在线工具实时转换或专业软件导入生成。文章指出DeepSeek虽在复杂业务理解
摘要：iperf3是一款功能强大的网络性能测试工具，可用于测试带宽、丢包、延迟和抖动等指标。它支持TCP/UDP协议测试，提供丰富的参数设置，如端口指定、带宽格式调整和并发连接测试。使用方法简单，在服务器端运行iperf3 -s启动服务，客户端通过iperf3 -c命令连接即可测试。测试结果包含详细性能数据，帮助分析网络状况。该工具跨平台支持Windows/Linux等系统，是网络工程师优化性能的
本文介绍了在树莓派上配置EtherCAT主站的完整流程：首先安装Debian12/Ubuntu22.04系统，然后通过添加GPG密钥和软件源安装EtherCAT Master。重点说明了配置文件的修改方法（需注释空内容并填写网卡MAC地址），以及服务启动和权限设置。最后提供了一个基于Flask的EtherCAT数据采集项目案例，包括虚拟环境创建、依赖安装和Web监控服务的启动方法，实现通过浏览器访
单元测试是对软件最小可测试单元（如函数、类等）进行验证的测试方法，通常由开发人员或测试人员执行。开发人员做单元测试效率高但可能覆盖不足，测试人员用例覆盖全面但编程能力较弱。单元测试可通过人工静态检查（代码走读）和动态执行跟踪（使用框架如JUnit、pyTest）实现，需关注代码覆盖率。示例展示了用Python单元测试框架测试计算器功能的方法。单元测试与白盒测试概念相近，是保证代码质量的重要手段。
我们团队搭建UI自动化测试环境的经验分享：原计划实现接口自动化测试但因业务复杂性和异步支付网关等技术难点而放弃，最终选择更适合业务场景的UI自动化方案。技术栈采用Selenium+pytest框架组合，配合HTML报告生成、失败重试等插件。通过Jenkins实现定时任务（每晚22点执行）、代码管理、测试报告展示和邮件通知等功能。文章还分享了从测试平台演变为研发协作平台的历程，并强调自动化测试方案需
前端性能测试的关键点包括：1.测试页面加载、渲染和交互性能；2.使用专业工具(如Chrome开发者工具、PageSpeedInsights等)进行分析；3.重点关注测试结果分析和性能优化。测试时需要保证环境稳定和数据准确，最终目的是实现性能调优而非单纯测试。文章还提供了相关学习资源的获取方式。
一、API测试练习平台1. Postman Learning Center
当我们使用allure生成测试报告之后，我们再修改测试用例，然后再次运行生成测试报告会发现测试报告中保留了上一次用例的运行记录。【默认allure测试报告不会清理之前的原始数据；而原来的原始数据会在最新的allure测试报告中显示历史用例执行结果】如果我们不想看到原来的用例执行记录，而是生成新的测试报告，我们可以在用例执行的时候在命令行中通过指定--clean-alluredir参数来做到每次都生
Apache JMeter 5.0版本需要Java 7以上环境支持，主要用于性能测试。用户可以通过解压后运行ApacheJMeter.jar文件启动程序。测试步骤包括创建测试任务、添加线程组、设置线程数、Ramp-Up时间和循环次数。然后，可以添加HTTP请求（GET或POST），并设置相关参数。添加断言和察看结果树可以帮助验证测试结果。JMeter还支持通过Badboy录制脚本，并在JMeter
脚本录制好后，有个地方记得改回来，不然你的浏览器可能连不上网，百度都打不开，刚才那个浏览器设置-局域网设置-代理服务器，刚才打上的√把它勾选掉（去掉）1、对录制的脚本处理，改删的可以删掉，一些页面加载js 保留页面操作触发的重要请求就好 比如登入操作录制，你保留longin 操作的脚本就可以。打开页面后输入用户名和密码完成登入，登入成功后，去jmeter里的HTTP代理服务器点击停止，结束脚本录制
笔者在项目中进行接口测试时需要在请求头部添加 Authentication token ，使用 requests.get()、 requests.post() 等函数发送请求时，通常需要传入参数 headers，像这样 requests.post(url='',json=payload,headers={'Authorization':''})，但每个请求都需要手动添加 headers ，还是比较
什么是SoloPi？SoloPi：是一个无线化、非侵入式的 Android 自动化工具 ，具备 录制回放、性能测试 等功能。SoloPi的作用是什么？基础性能测试：能够记录待测应用的各项指标，可以在悬浮窗中观察实时更新的数据，也可以对性能数据进行录制，在录制结束后查看图表；同时，还支持性能加压，能够对CPU、内存与网络环境进行限制，复现应用在性能较差、网络环境不佳场景下的表现。录制回放：通过Sol
登录过程如果遇到验证呢？滑动验证，可以 Selenium 模拟滑动距离，图像梯度算法可判断图文验证，可以 Python AI 库识别作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些软件测试的学习资源，这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，希望能给你前进的路上带来帮助。
从产品角度而言，常规的功能测试、系统测试都是站在产品局部或全局功能进行测试，能够很好地与用户的需要相结合，但是缺乏了对产品研发细节（特别是代码细节的理解）。从测试人员角度而言，功能测试和系统测试以及其他性能测试等等对测试人员的全局特性理解能力要求较高，只要测试人员能够掌握一两种自动化测试框架基本能够开展功能、性能自动化测试，但是借助于测试框架进行研发降低了测试人员对代码的掌握、理解要求。
通常我们是在应用服务器上使用tc工具模拟网络丢包。tc工具是工作在服务端的，是专门针对网卡来进行一些相关的策略的。比如当我们请求传到网卡的时候，其实这个时候请求还没有到程序里面，那我们可以在网卡出来的时候加长延时时间或者丢包。
在工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
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