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Eclipse报“Some projects cannot be imported because they already exist in the workspace”错误的解决方案

“Some projects cannot be imported because they already exist in the workspace”出现这种问题一般是因为你的工作空间选错了,可以在Eclipse里这样操作:打开Window-Preferences-General-Workspace,可以看到你之前用过的工作空间。勾选图中红框标示的地方,点击Apply And Clos...

#java
AppScan(2):导出AppScan测试报告

上一篇:安全扫描工具AppScan的基本使用

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AI 驱动的 API 自动化测试:从智能生成到自主优化的实践指南

AI 技术正在将 API 测试从 “验证手段” 慢慢的给变成 “创新引擎”。通过智能生成、自主执行、持续优化的闭环体系,测试团队能够用一种前所未有的速度来应对复杂系统的质量挑战。在我看来,未来的 API 测试工程师需要掌握三大核心能力:AI 模型调优、测试策略设计、业务价值转化。正如 Netflix 的智能测试实践所示,当 AI 成为测试团队的 “数字同事”,软件质量保障将进入一个全新的智能时代。

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#人工智能
测试开发真的不难(8)启动Zookeeper报错ZooKeeper audit is disabled【已解决】

今天在启动Kakfa+Zookeeper时遇见了报错:ZooKeeper audit is disabled。对于3.6和3.2版本的解决方式做了下总结,直接看这篇就可以啦!

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#zookeeper#分布式#云原生
爬虫开发(3):爬虫必备工具Fiddler断点功能的使用

这一节我们讲一下Fiddler断点功能,以及如何通过设置断点,修改请求和响应数据。设置断点1)勾选:规则-自动断点-在请求之前,开启断点功能(或者直接按F11快捷键,也一样)。完成断点设置后,调取接口,则左侧新发起的请求上就会出现中断的标志(一个红色的天平),说明请求已经成功走入断点,会被按顺序拦截在这里。单击左侧对应的请求,点击右侧的【检查-运行到结束】,便可使当前请求完成执行,请求序列继续向下

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#fiddler#前端#测试工具
电脑调节屏幕亮度快捷键失灵の解决方案

一、前言博主的笔记本是神州战神Z7M-KP7GT,平时也不太调整屏幕亮度,基本都是让它保持在60。但最近突发奇想用了一下之前原本好使的快捷键Fn+F8/F9,想调一下屏幕亮度,结果发现这两个快捷键失灵了。于是上网搜了好多解决方案,亲试解决之后便有了今天这一篇博文。二、问题原因神舟电脑调节屏幕亮度快捷键(Fn+F8/F9)无法使用,原因是显卡驱动兼容性问题。三、解决方案3.1 登陆神州官方网站htt

MacBook上使用IDEA新建文件报错`“cannot modify a ready-only directory”`

问题详情使用IDEA新建文件/文件夹报错:“cannot modify a ready-only directory”解决方案打开终端,运行如下命令授权:sudo chown -R 用户名 需要解锁的文件/文件夹路径路径可以在文件/文件夹上右键->【显示简介】中查看和复制。...

#idea
今日话题:为什么Java没有Python适合做AI?

Python 的优势并非 “语言性能更强”,而是从生态到工具链,完全贴合 AI 开发 “快速试错、数据驱动、算法优先” 的核心需求—— 它让开发者无需关注语言细节,专注于 “如何用数据和算法解决问题”。而 Java 的设计基因(严谨、稳定、高性能)更适合 “长期运行、低容错” 的企业级应用(如后端服务、分布式系统),与 AI 开发的 “敏捷性” 需求错位。因此,在 AI 领域,Python 成为事

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#python#java#人工智能
AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路

在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从 “被动验证” 向 “主动预防” 演进。本文将深入探讨 AI 与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅智能化测试的全景图

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#人工智能#自动化#运维
AI 驱动的 API 自动化测试:从智能生成到自主优化的实践指南

AI 技术正在将 API 测试从 “验证手段” 慢慢的给变成 “创新引擎”。通过智能生成、自主执行、持续优化的闭环体系,测试团队能够用一种前所未有的速度来应对复杂系统的质量挑战。在我看来,未来的 API 测试工程师需要掌握三大核心能力:AI 模型调优、测试策略设计、业务价值转化。正如 Netflix 的智能测试实践所示,当 AI 成为测试团队的 “数字同事”,软件质量保障将进入一个全新的智能时代。

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#人工智能
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