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插件与扩展在软件测试中的核心价值 插件和扩展作为测试工具集成的关键手段，能显著提升测试效率和灵活性。插件主要用于增强特定工具功能（如Selenium浏览器插件），而扩展则涉及更广泛的API集成（如JUnit扩展机制）。2026年测试自动化市场中，这类应用占比超40%。它们能加速反馈循环、增强测试覆盖率并降低成本。集成时需注重兼容性评估、安全审计和版本控制，同时结合AI和云原生技术等未来趋势。通过合
摘要：自动化测试失败是软件测试中的常见痛点，研究表明60%的项目因高维护成本而中断（Gartner 2025）。本文基于ISTQB标准，系统分析失败根源：环境配置问题（30%）、脚本脆弱性（25%）、维护不足（20%）等，并提出分层解决方案。通过容器化技术、POM设计模式优化短期修复，结合DevTestOps文化和AI工具实现长期预防。案例显示，系统化改进可使失败率从25%降至3%，显著提升测试效
在自动化数据采集与逆向工程中，验证码识别始终是核心的技术屏障。本文记录了一个从底层数字图像处理（DIP）到前沿多模态大模型（MLLM）的全栈实验历程。项目针对62类全字符集，自主构建了具备“域对齐”特性的数据集生产线，攻克了字符粘连切分、ASCII标签对齐等核心痛点。通过对比KNN (HOG)、SVM (RBF)、Optimized CNN及Granite 3.2 Vision大模型，量化分析了不
摘要：配置变更韧性和滚动更新是保障系统稳定性的关键技术。滚动更新通过分批替换实例实现零停机部署，但配置变更可能引发兼容性问题和静默故障。测试策略需覆盖单元测试、集成测试和端到端测试，结合金丝雀发布、故障注入等方法验证系统韧性。推荐使用Kubernetes原生工具、混沌工程和自动化框架，并建立监控告警机制。未来趋势包括AI驱动测试和混沌工程集成，最终目标是构建可重复的测试流程，确保系统变更时优雅降级
摘要：随着微服务架构普及，第三方依赖服务故障已成为系统中断主因（占60%以上）。本文针对测试从业者，系统阐述第三方服务韧性测试方法论：通过故障注入（如ChaosMonkey）、熔断机制验证等策略，构建容错能力。文章提出F.I.R.S.T原则框架，结合WireMock等工具链实践，并分析金融、电商领域案例，证明韧性测试可降低50%+故障损失。未来趋势指向AI驱动的智能故障预测与Serverless环
混沌工程测评方法论聚焦五大核心指标：故障注入精度、安全机制、可观测性、多云支持和学习曲线。主流工具ChaosMesh3.0、Gremlin和LitmusChaos2.8各具优势，分别适用于云原生、混合云和SRE测试场景。深度功能对比显示，ChaosMesh在可观测性集成和安全机制方面表现突出。企业实施建议分三阶段推进，从基础设施验证到建立韧性基线。2026年技术趋势包括eBPF精准故障注入和AI智
摘要：本文探讨了混沌工程与人工智能（AI）融合在软件测试中的应用，提出构建智能故障预测系统的新路径。传统混沌工程依赖人工经验，存在预测盲区，而AI技术通过机器学习分析海量数据，可实现90%以上的故障预测准确率。文章分析了AI驱动的智能预测模型（如LSTM网络）如何优化混沌实验设计，并通过电商、金融等案例展示故障率降低60%的实践效果。同时指出测试从业者需掌握AI技能，应对数据隐私、模型可解释性等挑
远程测试团队管理需系统化推进：从工具链整合到文化重塑。建议分阶段实施：先优化沟通（1-2周），再自动化升级（1-2月），最后强化团队动力。随着AI测试助手（如AI-driven test generation）的兴起，2026年趋势指向智能协同。团队应持续学习，拥抱变革，以提升软件质量为核心使命。
综合评估，基于视觉分析的高速公路车速实时监测方案在技术上是可行且日益成熟的。它不仅仅是一个测速工具的替代品，更是构建“可感知、可计算、可管控”的下一代智慧高速公路神经系统的关键感知层。其成功实施，将推动高速公路管理从“响应式”向“预见式”、从“分段式”向“一体化”深刻转型。未来，该方案可与车路协同技术深度融合，为自动驾驶车辆提供超视距的道路状态信息；也可与气象数据结合，实现基于能见度和路面湿滑状态
Haar 人脸识别算法是计算机视觉发展史上的重要里程碑，它通过Haar 特征、积分图、Adaboost 和级联分类器的巧妙结合，实现了高效、实时的人脸检测。虽然在精度和鲁棒性方面已不及现代深度学习方法，但其轻量、高效、易用的特性使其在特定应用中仍具生命力。
本文介绍了工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机结合 OpenCV 内置的 YuNet 算法和 SFace 模型实现人脸识别的项目设计，包括环境部署、预训练模型获取、关键代码、板端推理、效果演示等流程，为相关产品在边缘 AI 领域的快速开发和应用设计提供了参考。
不久前，我为一个大学项目训练了一个目标检测模型，但说实话，除了它需要很多计算力以及需要长时间观察我的训练模型，我不记得其他太更多的东西了。最近我对这些话题重拾了兴趣，我决定重新开始学习，...
支持1*千兆以太网、3*USB2.0、1*USB3.0、3*UART、2*SPI、2*I2C、28*GPIO、1*MIPI DSI、1*HDMI;opencv4.pc文件的默认路径：/usr/local/lib/pkgconfig/opencv4.pc。好啦，今天的分享就到此为止啦。修改/etc/fstab文件，使得新加的2G交换空间在系统重新启动后自动生效。支持开源鸿蒙/Linux /Andri
摘要：随着软件复杂度激增，传统模糊测试效率不足的问题日益凸显。AI技术的融合创新了变异策略设计，通过语义感知、强化学习和遗传进化构建智能引擎，显著提升测试效果。实践显示，AI增强策略使文件解析测试路径发现量提升420%，网络服务测试中成功捕捉高危漏洞。尽管面临数据依赖和算力需求等挑战，联邦学习和轻量化模型将推动技术发展。AI驱动的智能变异策略正引领软件安全测试进入新阶段，未来结合大语言模型有望实现
最近在学习图像识别的相关知识，要对一段视频进行人脸识别检测，但本着节约算力的目的，遂对30帧的视频进行隔帧抽取检测，经参考以下大佬的文章，在树莓派端写了经测试可使用的代码。使用时仅需修改自己想要的截取帧率间隔，视频文件储存位置，截图储存位置即可。代码如下，以15帧为抽取间隔。
将模型权重和激活值从高精度（如 FP32）转换为低精度（如 FP16、BF16、INT8、INT4 甚至 INT2），减少内存占用和计算量。用 “大模型（教师模型）” 的输出指导 “小模型（学生模型）” 训练，使小模型学到大模型的知识，在参数量大幅减少的情况下保持接近的精度。移除模型中 “冗余” 的参数或结构（如权重接近 0 的神经元、不重要的卷积核），降低模型复杂度。
硬件环境(Ascend/GPU/CPU): Ascend&GPUMindSpore版本: 1.9.0执行模式（PyNative/ Graph）: 不限Python版本: 3.7.5操作系统平台:Linux。
摘要：本文系统探讨云原生时代多区域部署下的地域故障测试方法。首先明确测试目标：验证高可用性、容错机制和风险缓解能力，要求RTO<5分钟、RPO接近零数据丢失。其次提出结构化测试策略，结合混沌工程框架和工具链（如ChaosMonkey、Gremlin），通过场景模拟、自动化脚本和监控实现故障注入与验证。最后强调地域故障测试应成为持续过程，建议制定季度测试计划并关注AI预测等未来趋势，以构建真正
转载，opencv
硬件环境(Ascend/GPU/CPU): GPU软件环境:– MindSpore 版本: 1.7.0执行模式： 静态图(GRAPH) – Python 版本: 3.7.6– 操作系统平台: linux。
硬件环境(Ascend/GPU/CPU): GPU软件环境:– MindSpore 版本: 1.7.0执行模式： 动态图(PYNATIVE_MODE) – Python 版本: 3.7.6– 操作系统平台: linux。
测试人员在推动质量文化建设中扮演关键角色，需从传统执行者转型为质量推动者。通过建立质量指标体系、赋能团队培训、倡导预防性实践和营造文化氛围等策略，测试人员可系统性促进质量文化。尽管面临资源限制、文化阻力等挑战，但通过展示ROI、协作工具应用和持续学习能够有效应对。随着AI技术发展，测试人员需掌握预测性质量分析等新技能，引领质量文化从保证向工程化转型。测试人员的专业影响力是构建团队质量DNA的核心驱
2026年软件测试行业薪资呈现"区域分化、技能溢价"特征，受AI测试工具普及和DevOps深化影响显著。全球数据显示：北美中级自动化测试专家年薪达10-13万美元，中国一线城市达30-40万元人民币。掌握AI测试脚本生成等新兴技能可获得15-20%溢价，云测试认证需求激增30%。建议从业者采用"数据武装"策略，量化项目价值并关注非现金补偿，同时投资"
摘要：本文系统阐述了测试文档在软件质量保障中的核心作用及优化策略。针对测试计划、用例和缺陷报告三类文档，提出结构化模板、模块化设计等清晰性提升方法，并推荐TestRail等工具实现高效管理。通过电商和医疗行业案例，验证了优化文档可提升25%执行效率并降低80%审计成本。文章强调模板标准化、自动化工具集成及团队协作机制，并指出AI辅助生成、智能维护等未来趋势，旨在帮助测试团队构建可持续的文档文化，实
卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年，在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。
随着深度学习的不断发展，GPU/NPU的算力也越来越强，对于一些传统CV计算也希望能够直接在GPU/NPU上进行，例如Opencv的warpAffine方法。Opencv的warpAffine的功能主要是做仿射变换，如果不了解仿射变换的请自行了解。由于Pytorch的图像坐标系（图像左上角对应坐标。图片，左边是通过Opencv warpAffine得到的图片，右边是通过Pytorch grid_s
Lnton 羚通是专注于音视频算法、算力、云平台的高科技人工智能企业。公司基于视频分析技术、视频智能传输技术、远程监测技术以及智能语音融合技术等， 拥有多款可支持 ONVIF、RTSP、GB/T28181 等多协议、多路数的音视频智能分析服务器 / 云平台。theWhere: 画布。theImage: 图像。theX: 画布横坐标。theY: 画布纵坐标。
OpenCV预处理加速已从“技术优化”升级为“系统设计核心”。未来成功的边缘视觉应用，必然是内存效率+硬件协同+质量约束的三位一体。开发者需摒弃“为加速而加速”的思维，转而构建以终端设备特性为中心的预处理管道。正如2023年AI顶会CVPR的共识：“在边缘，预处理不是步骤，而是价值的起点。行动建议用cv2.UMat测试GPU-CPU共享内存在ARM设备上启用内存对齐（为关键任务设计硬件感知预处理模
摘要：软件测试团队构建"质量第一"文化对保障产品可靠性至关重要。文章系统提出五大实施支柱：领导层需设定清晰质量愿景并赋能团队；优化流程实现全生命周期测试覆盖；利用自动化工具和AI提升测试效率；持续开展技能培训打造学习型团队；建立跨职能协作机制。研究表明，这种文化能显著提升用户留存率20%、缩短发布周期50%，使测试团队从被动执行者转变为业务价值的主动守护者。质量文化的建设需从小
本文提供了C++ OpenCV基础操作指南，涵盖环境配置、图像处理、视频操作等核心内容。详细介绍了图像读取/显示/颜色转换、视频文件/摄像头捕获、图像大小调整/裁剪等基础操作，并附完整示例代码。关键点包括Mat数据结构、BGR颜色顺序、处理流程和窗口管理。同时总结了常见问题解决方法，为计算机视觉开发打下基础。适合OpenCV初学者快速掌握基本图像处理技术。
AI大模型：python手写数字识别系统 CNN卷积神经网络算法 深度学习、pytorch 手写数字识别（建议收藏）
由于通过USB烧录方式比较繁琐，且每次编译好可执行文件，都需要制作文件系统烧录到开发板，这里介绍一种比较简单的方式，通过nfs服务，将Windows的共享目录挂载到开发板的共享目录下，直接就可以通过nfs将可执行程序文件直接下发到开发板中，省去了镜像烧录的步骤。一、在Windows安装nfs服务器步骤1：访问下面的链接下载nfs.exe工具https://pan.baidu.com/s/1y2R2
当AI吞噬着重复性测试工作，它同时撕开了更广阔的价值裂隙——测试工程师正从“质量守门员”进化为“数字神经系统的架构师”。在这个算法与人类智慧交织的时代，最危险的并非技术革新本身，而是用旧地图寻找新大陆的思维定式。那些深耕业务风险建模、掌控AI工具链、坚守质量伦理的测试人，终将在混沌中建立新的秩序王国。正如计算机科学家Alan Turing所言：“我们只能看到前方很短的距离，但我们已经能看到许多需要
AI大模型：python汉字识别+数字识别+字母识别系统 百度API 检测识别系统 文档 基于 Python 与百度 API 的多类型字符识别与管理系统
基于stm32单片机+python+opencv的手势识别系统，可控制灯的亮度，智能家居，智能小车。基于python+opencv的手势识别系统软件。内含svm模型，和肤色识别，锐化处理。基于 win10+Python3.7的环境，利用Python的OpenCV、Sklearn和PyQt5等库搭建了一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生活中1-10的静态手势。完美运行3459.30640306
本文介绍了图像边缘检测技术，重点对比了Canny、Sobel、Laplacian和Scharr四种主流方法的特点与适用场景。以Canny算法为例，详细演示了边缘检测的实现步骤，包括灰度转换、高斯模糊处理和参数调优技巧。文章还提供了实用的检测建议：预处理的重要性、阈值设置方法、多算法比较策略等，并针对不同需求推荐了合适的算法选择。最后强调要根据具体场景需求选择检测方法，为计算机视觉实践提供了实用指导
OpenCV图像轮廓检测技术摘要：本文详细介绍了计算机视觉中的图像轮廓检测技术，包含核心步骤、代码实现和实用技巧。主要内容包括：1）预处理（灰度转换、去噪、二值化）；2）轮廓检测关键函数cv2.findContours及其参数；3）轮廓分析方法（面积筛选、几何特征提取）；4）实际应用场景（工业检测、文档扫描）；5）常见问题解决方案（噪声处理、性能优化）。文章提供了完整的代码示例和优化策略，适合从入
本文介绍了上海晶珩睿莓 1 单板计算机结合 OpenCV 内置 YuNet 算法和 SFace 模型实现人脸识别的项目设计，包括环境部署、预训练模型获取、关键代码、板端推理、效果演示等流程，为相关产品在边缘 AI 领域的快速开发和应用设计提供了参考。
时间：2025会议：AAAI作者：Ming Li, Yongchun Gu, Yi Wang*, Yujie Fang, Lu Bai*, Xiaosheng Zhuang, Pietro Lio提出面向超图的双重同配比度量，实现结构-标签偏置的数值化评估；构建面向异配场景的大规模、多领域基准数据集；设计基于framelet变换的低通-高通双通道模型 HyperUFG，作为异配超图学习的强基线①当
AI技术正在重塑软件测试行业，但并非取代测试工程师，而是赋能工具。数据显示，全球AI测试工具市场预计2026年突破20亿美元，但仅30%测试人员系统学习过AI应用。AI驱动测试效率提升10倍以上，不会AI的测试人员面临边缘化风险。应用场景包括智能自动化测试、预测性缺陷分析和持续测试整合。测试人员需从"执行者"转向"决策者"，掌握Python、机器学习等技能。
在精神卫生中心、养老机构、重症监护室以及强制隔离戒毒所等场所，对“特殊人员”（如精神病患者、失智老人、危重病人、未决犯）的监护，是法律、伦理与专业责任的核心要求。系统设计必须采用“隐私增强计算”理念，例如，视频流在边缘设备实时分析，仅当检测到预设的违规行为模式时，才上传极简的元数据（如“3号房，人员A，于XX:XX异常靠近东侧消防通道”）和关键画面切片，而非持续上传或存储完整的个人活动录像。然而，
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