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VS Code 开发Java之代码导航和代码编辑

在 Visual Studio Code(VS Code)中,“Peek Definition” 是一个强大的功能,允许你在同一个编辑窗口中快速查看和编辑代码的定义,而无须导航到其他文件或位置。如何使用 "Peek Definition"的功能:方式1: 通过右键菜单操作: 在你的代码中右击你想要查看定义的类、函数或变量,然后在弹出的右键菜单中选择 “Peek Definition”。

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#java
npm介绍及与Node.js关联

npm是什么?——JavaScript世界的MavenJavaScript的包管理工具。传统导入别人开发的JS的代码的方式是在HTML文件中使用<script>标签,如果项目只导入一个或几个JS文件倒还好,但假如项目基于jQuery开发,除了导入jQuery UI等组件框架,又导入了其他的一些组件库,就会面临如下的问题:需要到不同的地方下载对应的JS库文件。不同库的版本的兼容...

#npm
AI测试助手如何让Bug无处可藏

AI测试正颠覆传统软件测试模式,通过机器学习实现自动化生成/修复测试脚本、预测风险、24小时执行等能力,可将测试效率提升数十倍。五大核心价值包括解放人力、精准定位缺陷、自愈脚本、快速反馈和零人为失误。落地可分四步走:从高频场景试点、精准匹配工具、集成流水线到数据驱动迭代。需规避成本、数据、安全等陷阱,建议团队优先尝试低代码工具。实践表明,AI可接管70%重复工作,让测试人员转型为质量策略师。文末提

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#人工智能#测试
Python语言介绍

Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布,此版不完全兼容之前的 Python 源代码。:Python 2 已于 2020 年停止维护,推荐使用 Python 3.8+(截至 2025/04 年最新为Python 3.13.3)。Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布,增加了实现完整的垃圾回收,并且支持 Unicode。Python通过简洁的语法和强大的生

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#python#开发语言
Python开发利器之VS Code

VS Code 的Python插件,对Python语言提供了丰富的支持(适用于该语言的所有受支持版本:>=3.7),包括IntelliSense(Pylance)、linting、调试、代码导航、代码格式化、重构、变量资源管理器、测试资源管理器等功能。

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#python
DevOps测试指南:告别手忙脚乱,打造高质量交付快车道!

摘要: DevOps测试是确保敏捷开发高质量交付的关键环节,但其传统模式常因速度慢、维护难等问题成为瓶颈。持续测试(Continuous Testing)通过自动化、风险导向和全流程集成解决这些问题,实现快速反馈与质量保障。最佳实践包括优先自动化高风险功能、选择易用工具、保持测试独立性等。Tricentis等平台提供AI驱动的无代码测试方案,支持端到端协作与智能维护,助力团队平衡速度与质量。将测试

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#devops#运维#测试
VS Code扩展开发介绍和快速示例

VS Code(Visual Studio Code)是一款由微软开发的轻量级的免费开源的源代码编辑器,它支持多种操作系统,包括Windows、macOS和Linux。以下是对VS Code的详细介绍:一、跨平台支持VS Code是一个真正的跨平台编辑器,可以在Windows、macOS和Linux上运行,满足了不同操作系统用户的需求。二、丰富的语言支持VS Code支持众多编程语言,包括但不限于

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AI测试自动化:智能软件质量守护者

AI测试自动化:软件测试的智能革命 AI测试自动化利用人工智能技术(如机器学习、自然语言处理、计算机视觉)优化软件测试全流程,实现更快、更准、更高效的测试目标。核心功能包括自动生成测试脚本、零代码测试、智能执行、缺陷预测、脚本自愈及视觉验证。其优势在于提升效率与精度、缩短上市时间、降低成本,并支持大规模测试覆盖。 关键挑战包括数据质量要求高、工具集成复杂及AI决策透明度问题。推荐工具如Tricen

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#人工智能#自动化#运维 +1
AI测试自动化:智能软件质量守护者

AI测试自动化:软件测试的智能革命 AI测试自动化利用人工智能技术(如机器学习、自然语言处理、计算机视觉)优化软件测试全流程,实现更快、更准、更高效的测试目标。核心功能包括自动生成测试脚本、零代码测试、智能执行、缺陷预测、脚本自愈及视觉验证。其优势在于提升效率与精度、缩短上市时间、降低成本,并支持大规模测试覆盖。 关键挑战包括数据质量要求高、工具集成复杂及AI决策透明度问题。推荐工具如Tricen

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#人工智能#自动化#运维 +1
AI测试助手如何让Bug无处可藏

AI测试正颠覆传统软件测试模式,通过机器学习实现自动化生成/修复测试脚本、预测风险、24小时执行等能力,可将测试效率提升数十倍。五大核心价值包括解放人力、精准定位缺陷、自愈脚本、快速反馈和零人为失误。落地可分四步走:从高频场景试点、精准匹配工具、集成流水线到数据驱动迭代。需规避成本、数据、安全等陷阱,建议团队优先尝试低代码工具。实践表明,AI可接管70%重复工作,让测试人员转型为质量策略师。文末提

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#人工智能#测试
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