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最后，注意关联顺序的影响，将数据量小的表放在前面关联，可以减少中间结果集的大小。然而，索引并非越多越好，因为索引本身也需要占用存储空间，并且在数据插入、更新和删除时需要维护索引，会带来额外的开销。子查询可以分为相关子查询和非相关子查询。索引是提升SQL查询性能最有效的手段之一，它通过创建数据表的特定列上的数据结构，帮助数据库引擎快速定位和访问数据，而无需进行全表扫描。EXPLAIN是数据库提供的强
接口发送 xml 格式的数据和发送 json 几乎一样，只需要把格式改成 xml 就可以了。但是，还是有一些公司的接口是采用 xml, 比如大名鼎鼎的微信，很多接口还是采用 xml。xml 和 json 的区别，归根结底在于他们表达数据的方式不同，xml 用的是树形结构， json 对应的是 hash 映射。json 支持数字, 布尔， null, 数组，对象等通用格式，xml 都是文本；html
首先可以查看一下状态（注意看Current mode的状态）关闭前Current mode的状态为 enforcing。大概率是因为禅道所在电脑的防⽕墙和selinux未关闭。之后再关闭selinux（可临时关闭也可以永久性关闭）（之前很早下载过所以和上面显示的版本比相同）最好把防火墙开机自启也关闭，避免不必要的麻烦。再次查看状态（请记得重启reboot）最后，再次通过浏览器访问禅道！再次查看防火
原始 XML 简要说明XML 是一种树形结构的数据格式，适合表示层级嵌套的数据。下面这个例子描述了一个公司的组织架构、员工信息、项目情况等，包含：
其中，springboot与swagger的版本对应关系见。也可以采用注解的方式实现。配置时注意版本冲突问题。附：可能出现的其他问题。
什么是Mock1、Mock定义Mockito是Java单元测试开发框架。在写测试单元时它可以Mock（Mock的中文释义是模拟，所以Mockito从名字上可以看出是要模拟一种场景）。
车载测试就是针对整个汽车智能模块测试的行为，其中包括有软件测试、硬件测试、性能测试、功能测试等等，每一项测试的内容都不一样。Linux命令在测试过程中是非常重要的!在这里我会介绍一些简单基础的命令。进入adb shell 后就可以使用Linux命令!(命令区分大小写)车载测试项目1.系统相关查看网络ip地址 ：ip a 或者 ip addr测试网络联通情况 ：ping 目标机器ip查看当前系统时间
在写测试单元时它可以Mock（Mock的中文释义是模拟，所以Mockito从名字上可以看出是要模拟一种场景）。它可以模拟任何 Spring 管理的 Bean、模拟方法的返回值、模拟抛出异常等，避免为了测试一个方法，却要自行构建整个bean的依赖链。
记录linux下强制生成core文件的方法
在testng.xml中，preserve-order=“true”的作用是（）
摘要： 传统测试面临效率低下、覆盖不全和重复劳动三大痛点，导致成本高企（如120人团队年成本360万元）和线上事故频发。AI驱动的四阶工作流（需求解析→测试设计→用例生成→代码输出）通过多Agent协同实现自动化转型，显著提升效率（测试周期缩短80%）、降低成本（年省180万元）并提升质量（缺陷发现率提升85%）。该架构支持动态路由和三级容错机制，已在电商场景验证价值，将测试周期从3天压缩至4小时
vscode调试多线程
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上软件测试知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋友，可以戳这里获取public class ApiController {}import javax.persisten
在我们的 UI 自动化测试平台中，我们引入了一套革命性的AI视觉验证智能体（AI Visual Checker）。该机制通过**“执行-验证”分离的双智能体模型**，彻底改变了传统UI测试断言的脆弱性和局限性。它不再依赖于不稳定的元素定位符或简单的存在性检查，而是通过视觉分析，模拟人类测试者的判断力，直接验证操作执行后的业务结果是否符合预期，从而构建出更健壮、更智能、更能发现深层问题的自动化测试。
WebQAAgent是一款专为开发者设计的AI测试工具，能够智能发现Web应用中的功能、UX和性能问题。它通过自主路径规划和动态适应能力，有效应对复杂交互和动态UI的测试挑战，无需繁琐脚本即可自动探索页面。实践案例显示，WebQA成功发现了百度新闻页面的500错误，并能处理明暗模式切换、长流程表单等复杂场景。该项目已在GitHub开源，提供可视化报告和完整测试记录，帮助开发者提升测试效率。
一个好的测试助手Agent不仅要能生成测试用例,更要理解测试的本质,帮助测试团队提升测试效率和质量。它就像一个经验丰富的测试专家,在合适的时候给出恰当的建议。
日历图（Calendar Chart）是一种用于可视化时间序列数据的图表类型。它以日历的形式展示数据，将时间与数据值结合在一起，使得数据的周期性和趋势在日历的视觉布局中更加直观和易于理解。在日历图中，每个单元格代表一个日期（通常是天），并用不同的颜色、大小或其他视觉属性来表示该日期对应的数据值。例如，可以使用不同的颜色来表示数据的强度，或者使用不同的大小来表示数据的数量。日历图通常用于展示时间序列
摘要：本文介绍了分布式性能测试的必要性和实现方法。当单机性能测试无法满足高并发需求时，可采用分布式方案：一台主控机(Controller)控制多台代理机(Agent)，通过脚本分发和结果汇总实现并发测试。具体步骤包括：1)代理机配置服务启动；2)主控机配置代理机IP和端口；3)执行分布式测试脚本。测试结果将由主控机自动汇总分析。文中还提供了Windows和Linux环境下JMeter的配置方法，帮
本文主要介绍了如何使用pyecharts绘制水球图的步骤，我们可以使用pyecharts绘制不同形状，不同数据精度的水球图，希望本文可以帮助大家在数据展示时能够展示更炫酷的图表。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，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！
在 Pandas 中进行数据预处理是数据分析和机器学习项目中的重要步骤。数据预处理包括数据清洗、特征工程、数据转换等多个方面。
热力图是一种用于显示数据密度的二维图表，其中颜色的变化表示在坐标上的数据值。热力图通常用于可视化数据集中的分布，以便查看数据的高密度和低密度区域，从而识别出数据的模式和关联性。通过使用 Pyecharts 库，我们可以轻松地创建漂亮的热力图，以便更好地理解和展示数据集中的模式和趋势。本文介绍了创建热力图的基本步骤，我们可以根据需要进一步定制热力图的样式和设置，以便最好地展示数据。
matlab代码格式：自动加空格、缩进等美化代码功能
测试工程师要时刻关注如AI、大数据、区块链等新兴技术在测试领域的应用趋势，主动学习并尝试将相关技术引入到日常测试工作中。例如，利用人工智能中的机器学习算法来进行测试用例的自动生成或者缺陷的智能预测，通过大数据分析技术对测试过程中的大量数据进行深度挖掘，发现潜在的质量风险等。将这些前沿技术与实际工作相结合，不仅能提升自身的测试能力，还能为团队带来创新的测试方法和思路，推动整个团队的测试水平提升。
关系网图是一种可视化工具，用于展示各个元素之间的关联关系。在数据分析和可视化中，关系网图通常用于展示网络、社交关系、知识图谱等方面的数据。Pyecharts 是一个功能强大的 Python 数据可视化库，可以轻松创建各种类型的图表，包括关系网图。本文将介绍如何使用 Pyecharts 绘制关系网图，并提供相关的示例。本文主要介绍了使用pyecharts来绘制关系网图的方法，关系网图对于我们在分析不
dewesoft数据采集过程实现数据if逻辑判断
在做时，我们经常会查库的需求 ，那么该如何使用python去查找数据库呢？这里介绍一个python的第三方包PyMySQL . 通过它使用python语言可以连接mysql数据库。首先我们可以通过查看客户端工具连接数据库的流程 ：如果使用如果想使用pymysql操作数据库 ，你就需要调用pymysql中的connect()方法建立连接。案例 ：使用pymysql进行建立连接数据库 ，连接schoo
模型没有理解用户的问题，可能是因为用户的问题表达不够清晰，或者大模型本身的能力不足。因此需要优化用户的问题表述方式，或者更换更好的大模型。
printf(“********9.退出*********\n”);j–)//位置i及之后元素后移。//插入函数 位置i插入数据 i及之后元素后移1=
**西安环测自动化技术有限公司总代供应**德维创（DEWETRON）是一家专注于高精度数据采集、分析和可视化系统的公司，其产品广泛应用于工业自动化、航空航天、汽车测试、能源等领域。德维创的数据采集系统以其高精度、高可靠性和灵活性著称，能够满足多种复杂测试和测量需求。
通过精心设计的数据结构，智能化临时存包柜平台将能够更好地满足城市居民的便利需求，提升存包体验，推动城市智慧化发展的步伐。1. 存包信息管理：存储用户ID、存包时间、取包时间等信息，可以采用数据库表的形式进行管理，以用户ID作为主键，实现快速查询和管理。4. 用户接口和体验：通过设计用户信息表、操作日志表等数据结构，实现用户查询、预订、取包等操作的记录和管理。3. 支付与结算系统：设计订单表、支付记
python大量数据处理，文本处理一
现在我们有2015到2017年25万条911的紧急电话的数据，请统计出出这些数据中不同类型的紧急情况的次数，如果我们还想统计出不同月份不同类型紧急电话的次数的变化情况，应该怎么做呢？重采样：指的是将时间序列从一个频率转化为另一个频率进行处理的过程，将高频率数据转化为低频率数据为降采样，低频率转化为高频率为升采样。现在我们有北上广、深圳、和沈阳5个城市空气质量数据，请绘制出5个城市的PM2.5随时间
广义测评由性格题+行测题组成，行测题包括逻辑推理、数学题、场景类。产品岗位加试产品题和SQL，市场、财务、技术岗均有加试。大疆将持续创造更好的高科技产品，不断培养和成就德才兼备的人才，为志同道合的伙伴们打造实现梦想、超越自我的精神家园，为推动人类文明的进步贡献力量。大疆倡导“秉持公心、反思自省、求真品诚、激极尽志、积极正向、知行合一”的价值观，鼓励每一个人在做事的过程中探索自我、磨砺自我、收获成长
YAML全称其实是"YAML Ain't a Markup Language"（YAML不是一种标记语言）的递归缩写，所以它强调的是数据本身，而不是以标记为重点。YAML 是一种可读性非常高，与程序语言数据结构非常接近。同时具备丰富的表达能力和可扩展性，并且易于使用的数据标记语言。为什么要使用YAML文件其实YAML文件也是一种配置文件，但是相较于ini，conf配置文件来说，更加的简洁，操作简单
我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。各位小伙伴，看到了，断言就是这么简单，其实和你写的测试用例差不多，将预期与实际结果进行对比，只不过是用代码体现出来。
本文记录了针对订单创建接口的服务器稳定性性能测试过程。测试采用Jmeter 200线程8小时持续压测，配合Perfmon、ServerAgent和nmon工具监控资源使用情况。结果显示系统在700-800 TPS压力下表现稳定，事务成功率100%，CPU占用70%，内存20%。测试发现并解决了内存缓存、磁盘日志和端口占用问题，建议使用Jmeter3.3版本避免端口冲突。文章分享了测试工具配置方法和
树(Tree)可以用几种方式定义。定义树的一种自然的方式是递归的方式。一棵树是一些节点的集合。这个集合可以是空集；若不是空集，则树由称作根 (root) 的节点 r 以及0个或多个非空的（子）树 T1,T2,…,Tk 组成，这些子树中每一棵的根都被来自根r的一条有向的边(edge)所连结。每一棵子树的根叫作根r的儿子(child),而r是每一棵子树的根的父亲(parent)。
覆盖更多测试场景：通过集成多模态大语言模型或结合多个专用模型，相对稳定产品的自动化测试可以覆盖更多场景（例如，在桌面平台测试中，有时需要访问系统窗口，但自动化工具对此访问有限）。
大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**2023考研–持续更新中。
确保数据的正确性首先要从数据采集过程开始。如果数据采集错误，那么整个测量分析过程就不再有意义。常见的数据采集错误有以下几种：
通过掌握AI智能体的概念、原理和应用，测试工程师可以在AI赋能的软件测试新时代中保持竞争力，并提供更高质量的测试服务。
EvalScope 是一款功能强大且易用的大模型性能测试工具，通过本文的实战案例，我们了解了如何配置参数、执行测试以及解读结果。无论是研究模型性能瓶颈，还是优化生产环境中的模型服务，EvalScope 都是一个不可或缺的工具。
34901A20 通道 多路复用器 + 2 电流通道2 线电枢 (可选 4 线电枢)60300 V1 A10 MHz< 3 μV内置冷结点参考 2 附加的 电流通道 (共 22 个)34905A 双 4 通道 射频多路复用器 50Ω通用低压型 (非端接型)6042 V0.7 A2 GHz< 6 μV1 GHz 带宽，通过。每个通道都有 HI/LO 极限报警功能，以及 4 个 TTL 报警输出。
在数据驱动的时代，数据处理已成为企业和个人获取洞察力和竞争优势的关键。然而，数据处理过程中会遇到各种挑战。今天，我们就来探讨一下数据处理中的10大常见问题，并提供一些实用的应对策略。
Playwright 具有开箱即用的生成测试的能力，是快速开始测试的好方法。它可以录制浏览器中的操作并自动生成可以执行的脚本。录制时将打开两个窗口，一 个是浏览器窗口，您可以在其中与要测试的网站进行交互，另一个是 Playwright Inspector 窗 口，您可以在其中记录测试、复制测试、清除测试以及更改测试语言。启动后，电脑上出现2个窗口，左边是浏览器打开网站可以操作，右边是inspect
本次分享的内容是：基于Airtest+Python构建的自动化测试框架！
摘要：本文介绍了一款创新的AI视觉驱动UI自动化引擎，通过"感知-决策-行动"的智能循环实现自动化测试。系统利用多模态大语言模型分析屏幕截图，理解自然语言指令，并返回结构化操作命令。相比传统方法，该方案摆脱了对HTML结构的依赖，具有更强的健壮性和适应性，能处理自定义控件等复杂场景，显著降低了测试编写门槛和维护成本，实现了更接近人类思维的智能自动化流程。（149字）
摘要：本文总结了JMeter压测中常见的网络错误及解决方法：1）UnknownHostException通常由网络中断导致；2）502错误与网络抖动有关；3）SocketClosed错误因强制中断线程产生；4）SocketTimeout需调整超时设置。重点提供了通过修改注册表（调整MaxUserPort、TcpTimedWaitDelay等参数）解决ConnectionReset报错的具体操作步骤
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