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【代码】# 计算圆面积if r <= 0:return "半径不能为负数或0"# 计算圆周长if r <= 0:return "半径不能为负数或0"# main.pyr = 5print("方式1调用结果：")print(f"半径{r} 面积：{area1:.2f}，周长：{circum1:.2f}")# ========== 导入方式2：from 模块 import 指定函数 =========
以下为本次长对话从起始至结束（2026年6月7日6:00至6月26日）的完整运行记录，按对话进程排序。· 系统提示记录：在接近对话尾声时，系统曾提示“内容比较长，建议发新对话”，确证已达高负载阈值。· Token消耗峰值：6月23日-24日期间，因密集发送手环图与书籍内页，消耗增长较快。· 已占用Token：约 75万-85万 Token（占总窗口1M的75%-85%）。· 总文字量：约 18万-
摘要：本文介绍了使用Spring Boot和JUnit5测试时，如何正确生成和查看Allure报告。首先运行测试生成target/allure-results数据文件，再通过mvn allure:report生成HTML报告。重点解决了直接打开index.html显示404的问题，原因是浏览器安全限制导致静态资源加载失败。推荐使用allure serve启动本地HTTP服务查看报告，避免直接通过f
通过以上步骤可快速完成Cucumber-Java的部署与测试执行。
后来去后台看了下明细，好家伙，很多对话上下文特别长，动不动就几万 token，其实大部分都是废话，AI 根本不需要记住那么多。上个月收到 Cursor 的账单，一看 40 多美金，我人傻了。我就一普通写代码的，平时也没觉得用了多少啊，怎么账单这么高？3. 最关键的功能：自动裁剪上下文，把中间那些没用的对话历史砍掉，只保留系统提示词和最近几轮问答。然后我就想，能不能做个东西，帮我监控一下用量，顺便把
中间操作的惰性特性使得只有在终端操作触发时才会实际执行计算，这使得Stream API可以优化计算过程，避免不必要的中间结果产生，大幅提升大数据集的处理效率。与传统的迭代式操作不同，Stream API允许开发者通过一系列链式调用表达复杂的数据处理逻辑，代码更简洁、可读性更高，且底层支持并行处理，能够充分发挥多核处理器的优势。与传统的多线程编程相比，这种方式大大降低了并发编程的复杂度，同时避免了显
遇到事情不要慌，冷静下来总能有对应的解决方法。
为了获得剪影转场蒙版， 先准备两个黑白图片， 导入剪影进行编辑。接下来， 你就不要客气了，将喜欢的剪影转场特效施加在两个镜头中间进行转场。下面，将这个视频转成图片序列，便可以实现图片镜头转场了。将两个蒙版各自除以 255，然后分别乘以转场的两幅图片。利用同一个模版以及它的亮度反色分别对两个图像进行叠加， 然后将叠加的结果重叠在一起，便可以将两幅图像融合在一起了。文介绍了如何使用 Python
Claude Code的命令体系虽然庞大，但只要掌握了核心的30%命令，就能覆盖80%以上的日常开发场景。优先级命令类别核心命令🔴 必学会话管理/init/compact/clearclaude -c🟠 重点Git操作/commit/review🟡 进阶模型切换/model/memory🟢 高阶MCP/Skills/mcp/skills我的推荐学习路径第一周：掌握claude -c恢复会话
验证博客系统各个模块功能完整性，以及确保用户登录功能，首页，文章详情页和发布功能等核心模块符合要求。
MIPI C-PHY/D-PHY Sensor/Camera模组图像攫取模组（FrameGrabber, 4 Trios, C-PHY可支持3.5Gsps per Trio）
大语言模型是当前最受关注的研究热点，基于其生成和理解能力，对现有领域在提升性能和效果上做更多尝试。分享一篇发表于2024年ICSE会议的论文Fuzz4All，它组合多个大语言模型以非常轻量且黑盒的方式，实现了一种跨语言和软件的通用模糊测试。
本文介绍了修复正点原子T65电烙铁DC-DC降压电路的经验。原芯片损坏后，作者使用兼容的MP2359DJ芯片替换，并重点说明：1）需按手册更换FB分压电阻R1(3.9K)和R2(12K)；2）在板测量电阻不准确建议重新计算；3）操作时需拆卸OLED屏幕背胶以防高温损坏。该方案适用于引脚定义相同的SOT23-6封装DCDC芯片替换。
要想用凸轮功能，得用1500T，但1500T的价格实在是有点高，不太适合预算有限的项目。于是，我决定另辟蹊径，通过研究飞剪算法，用5次多项式来计算刀轴的运动曲线，最终实现了用1500PLC也能完成飞剪功能。飞剪的核心就是让刀轴的运动与材料的速度同步，确保在切割时不会出现偏差。必须用1500T才可以实现，由于1500T价格高，该程序通过研究飞剪算法，采用5次多项式计算刀轴的运动曲线，这里的关键是要确
机器人基准测试框架摘要 该基准测试框架旨在通过标准化、量化、可复现的方法，评估机器人的可用性、性能、稳定性和安全性四大核心维度。 1. 设计原则 标准化测试环境与流程，确保结果可对比 分层递进测试（模块→系统→场景） 量化核心指标，避免主观评价 2. 核心测试维度 可用性：验证功能完整性（覆盖率≥95%）和任务成功率（≥90%） 性能：测量延迟（如SLAM定位误差≤0.1m）、精度和资源占用 稳定
WD5032集成多个USB专用充电协议的高效、单片同步降压DC-DC转换器。降压转换器能够在8.5v-32v的输入电压范围内提供高达3.1A的连续负载，并具有出色的线路和负载调节率。该器件集成的USB专用充电协议，符合当下流行的快充协议QC2.0/3.0、FCP、AFC等。还支持Iphone、Ipad、BC1.2或YD/T1591兼容设别。自动检测功能可自动识别链接到USB端口的手持设备，并自动调
简单来说，就是让一群机器人在一个地图上走一遍，确保每个角落都被覆盖到，而且效率还得高。通过这种方式，我们可以灵活地调整地图和机器人数量，观察路径规划的变化。这在实际应用中非常有用，比如在仓库管理、清洁机器人等领域，都可以用到这种多机器人全覆盖路径规划的技术。首先，我们得有个地图。比如，我们可以随机生成一个新的地图，或者增加机器人的数量，看看路径规划的效果如何。现在，我们有了每个机器人的路径，接下来
控温精度±0.01℃，控温范围-50℃-120℃（非标可定制）
本文探讨了STM32串口通信中判断数据帧接收完成的四种方法：1）超时判断法，通过字节间隔时间判断；2）特定帧头帧尾法，适用于固定格式协议；3）固定长度法，适合已知长度的数据；4）长度字段法，通过数据包中的长度信息判断。文章建议根据实际需求选择合适方法，推荐结合超时机制与协议解析，并介绍了DMA+IDLE中断的高效方案。最后强调要根据数据格式、协议要求和系统资源选择最优方案，其中超时判断与长度字段的
把复杂的工业软件像乐高一样拆开再拼回去。本文带你跳过理论，直接通过拆解主板测试案例，看透 NI TestStand 的自动化测试灵魂。
介绍了STM32F4读取GPS--ATGM336H模块数据方法
✅ 优势：全模态能力均衡无明显短板、独家实时语音交互、插件生态完善、上手零门槛、响应速度快、适配个人全场景使用 ❌ 劣势：超长上下文处理能力一般、API 调用成本偏高、跨境数据存在合规风险、大型工程重构能力偏弱、硬核数理科研深度不及 Gemini超长文档不建议一次性上传：文档超过 8 万字建议拆分提问，否则尾部信息丢失严重，长文本场景优先更换 Claude；硬核底层算法、复杂数理推导：不建议依赖
本文介绍了AISBench的安装和使用流程：1）通过git下载安装包并执行pip安装；2）修改vllm_api_general_chat.py配置文件；3）下载并解压gsm8k数据集；4）执行测试命令，使用vllm_api_general_chat模型和demo_gsm8k_gen_4_shot_cot_chat_prompt数据集进行性能测试，设置8个prompts并开启debug模式。整个过程
系统主要面向大学生群体，结合中医体质辨识理论与人工智能技术，为用户提供体质测评、健康记录、AI养生咨询、个性化调养建议以及养生知识学习等服务，同时提供后台管理平台，方便管理员完成用户管理、题库维护、养生文章管理、健康记录管理、数据统计分析等工作，实现大学生中医养生知识普及的信息化管理。系统主要功能包括登录注册、体质测评、AI养生问答、调养档案、健康记录、养生文章浏览、个人中心以及后台数据分析、用户
Understand-Anything 是一个 AI 代码理解工具，通过静态分析 + 大语言模型，将代码库转换成交互式知识图谱，帮助团队成员快速理解代码结构、分析变更影响。场景价值接手陌生项目快速定位核心模块，梳理业务流程代码变更分析评估影响范围，精准回归测试补充测试场景AI 辅助发现遗漏的分支和边界条件。
本文详细介绍了Ai-M64系列模组/开发板的烧录步骤：1. 准备硬件设备（模组/开发板、烧录工具、USB转TTL或Type-C线）；2. 按规范完成硬件接线，提供模组和开发板的接线图示；3. 使用BLFlashCube软件进行烧录操作，包括芯片选择、波特率设置、固件加载等关键步骤；4. 说明进入烧录模式的具体操作方法；5. 列举常见错误代码（如0050、0023）及解决方法。最后提供了官方技术支持
当 AI 开始替我们写代码，测试还像以前那样做就行了吗？
本文提供了在Windows系统中为Trae IDE配置CodeGraph代码知识图谱工具的完整指南。主要内容包括：环境准备（Node.js安装）、CodeGraph的npm安装方法、项目索引建立步骤、Trae MCP配置详解、常见问题解决方案以及使用技巧。重点介绍了如何通过自然语言查询代码结构、调用关系和影响范围，并对比了使用前后的效果差异。最后总结了四步核心安装流程，帮助开发者让AI深度理解项目
1、思路：在测试用例中添加一个标识正向案例和逆向案例的标记：False,True步骤：调用登录方法（输入，点击登录）判断是否正向用例：判断安全退出是否存在点击安全退出点击登录链接否则：获取登录异常信息断言操作点击异常提示框base基类page页面的一些公共的方法点击方法输入方法获取文本方法截图方法判断元素是否找到方法以base开头可以用于下一个项目的page页面对象一个页面封装一个对象继承Base
Claude Code + MCP 的出现，给测试开发一个非常明确的信号：AI 编程工具正在从“代码生成”走向“工程执行”。过去我们关注的是：AI 会不会写代码。AI 会不会写单测。AI 会不会生成自动化脚本。但下一阶段更值得关注的是：AI 能不能理解工程上下文。AI 能不能调用测试工具。AI 能不能连接质量平台。AI 能不能分析失败原因。AI 能不能形成测试闭环。这也是测试开发岗位能力变化的关键
本文以**医疗影像AI模型（肺炎检测）**为例，详细介绍这些指标的计算方法、曲线分析及实际应用场景。精确率（Precision，又称。调整置信度阈值，以优化模型性能。召回率（Recall，又称。在机器学习模型的评估中，在实际应用中，需根据。
【摘要】一位测试工程师在模拟面试中暴露出简历亮点挖掘不足的问题。面试官指出其大模型测试和算法平台经历是简历中最值钱的部分，但学员却轻描淡写带过。专家建议：1）将项目经历转化为有背景、痛点、动作、结果的故事；2）适度包装开发经验作为加分项；3）重点准备LeetCode简单题。核心观点：面试不是被动答题，而是主动展示解决问题的能力，需要提前构建"故事武器库"。（149字）
本文分享了作者基于AI开发的教育培训机构管理系统"语研社・研管中心"的测试实践经验。文章从业务分析出发，通过用户规格说明书和API接口文档，设计了100+功能测试用例和300+接口测试用例，并搭建了基于pytest+requests+YAML+Allure的自动化测试框架。测试过程中发现了13个高质量Bug，包括严重的安全漏洞和业务逻辑错误。最终交付了完整的测试方案，覆盖100
DeepSeek-V4 全面测评摘要 DeepSeek-V4 在 76 条测试用例中全部通过，表现优异，尤其在代码能力、创意写作、长文本理解和安全对齐方面表现突出。测试涵盖 10 个维度，包括基础语言能力、代码能力、创意写作、安全与对齐、长文本能力、多轮对话、工具使用、领域知识、综合实战和压力测试。 关键亮点： 代码能力卓越：Flask 全栈项目、单元测试覆盖等用例均完美执行，适合开发者使用。 安
OpenCV提供了方便的保存函数imwriteif (!// 假设已经有处理后的图像这里通过Qt的获取保存路径，然后将其转换为格式，再利用OpenCV的imwrite函数保存图像。
别嫌这里只放了一小段，包里是真·全乎——从OpenCV 4.x的VS2019/VS2022配置文档（不管你是静态库还是动态库，x86/x64，Debug/Release分的清清楚楚，复制粘贴属性表路径就行），到完整的径向卡尺类定义、边缘拟合（RANSAC+最小二乘，默认开RANSAC滤掉毛刺边缘的子卡数据）、悬浮数值标签、保存图片结果，连个测试用的三个不同模糊程度的垫片图片都塞进去了。基于c++的
模块测试
——模块测试
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