墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.1k累计阅读
2.2k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
TIB自动化测试工作室 孙宗韬
序言：
有朋友留言希望能写对RFT写一些基础的实践操作的文章，想想，也是，可是提笔时，却发现写不下去，是因为其违背了我对工具的理解；刚用RFT时，曾很短的一些时间用过录制，后很快弃之，一直在应用它底层的API以及自行编写的组件来构建自动化测试，之后在想学学QTP的时候，看了看其关键字驱动与描述性语言等原理后，直接对其QTP的轻量级框架学习了一下，发现你若是对RFT的API和框架层次用了一段时间后，QTP的框架还是挺好掌握的。
所以，发现，自动化测试工具，看的浅，其对你而言，是“魔爪”的束缚；看的深，则是“思想“的剥离。
全文阅读：
AI驱动Spine骨骼动画生成：从图像拆分到动画自动化的全流程解析
计算机视觉与生成式AI技术正深度赋能传统数字内容生产流程。在2D动画制作领域，骨骼动画技术通过模拟真实生物关节运动，实现了角色动画的高效制作与灵活控制。其核心原理在于将角色拆分为独立部件，通过骨骼层级关系驱动部件变换，结合关键帧插值算法生成流畅动作。这项技术的工程价值在于大幅降低动画制作门槛，提升内容生产效率，尤其适用于游戏开发、影视预演、广告设计等需要快速原型迭代的场景。本文聚焦于如何利用SIFT特征匹配、RANSAC几何验证等CV算法实现部件自动对位，并结合动画12原则的程序化实现，构建从单张角色立绘到
MySQL 高频面试题全解：索引失效、MVCC 与间隙锁、深度分页优化（2026 招聘 JD 真题复盘）
按 2026 招聘 JD 与一线面经整理 12 道 MySQL 高频题：B+树索引原理、聚簇索引与覆盖索引、最左前缀与索引失效真实场景、MVCC 与 ReadView、间隙锁与死锁实战、深度分页优化、慢 SQL 六步排查、count(*)、主从延迟、分库分表与两阶段提交，每题附可直接复述的工程化答案。
OPTISYSTEM实战指南：线性调频连续波激光雷达系统仿真设计
本文提供了一份基于OPTISYSTEM软件的线性调频连续波激光雷达系统仿真实战指南。文章详细阐述了从软件界面熟悉、核心参数设置，到发射端、信道模型、相干接收端完整系统搭建的全过程，并介绍了性能优化与高级仿真技巧，旨在帮助读者快速掌握利用OPTISYSTEM进行低成本、高效率激光雷达系统设计与验证的方法。
Spring 高频面试题：用一次用户注册串起 IoC、AOP、事务和 MVC
学 Spring 时，我最容易混淆的是这些「看起来一样」的操作：调用业务方法和向容器取 Bean，调用目标对象和调用代理，方法正常返回和事务成功提交。把它们放进同一个例子里，很多面试题就能顺着调用路径推出来。假设我们要实现一个注册接口：前端发来，Controller 接收用户名，Service 在数据库里创建用户和默认资料。下面用这条链路理解 Spring 的几个核心机制。代码是用于讲解的片段，省略了导入、依赖声明和数据库实现。
从GEFCom到UCI：手把手教你构建电力负荷时空预测模型（Python版）
本文详细介绍了如何从GEFCom到UCI数据集构建电力负荷时空预测模型（Python版），涵盖数据集解析、时空特征工程、模型架构设计及工业部署优化。通过多任务图神经网络(MTGNN)实现高精度预测，并结合边缘计算和在线学习机制提升实际应用效果，为能源管理系统提供可靠解决方案。
ArcGIS基础：CAD数据转换为GIS数据（符号化显示、数据转换、线转面、空间连接）
1、符号化显示： CAD数据加载进来有很多列表，包含了点【point】、线【polyline】、面【polygon】、标注数据【Annotation】等数据，本次实验我们需要用到的是面数据，也就是.dwgPolygong格式的数据。如下图所示： 把数据加载进来，然后在2处打开属性表，查看CAD数据的属性表，打开后可以发现【layer】图层表示就是地块的用地性质，它就是符号化显示的依据。 我们在数据上右键【属性】，打开图层属性，找到【符号系统】，选择类别中的【唯一值】，然后在【值字段】下拉选择【layer】，
【让 AI 生成的测试用例变成 pytest API 自动化脚本】
我们需要对前面使用的 JSON 格式做一次扩展。之前的用例主要用于表达业务测试意图，现在需要补充接口执行信息。"title": "未登录用户创建订单","body": {},"json": {、HTTP 401 和都只是本 Demo 的接口契约示例，不代表任何真实项目的实际定义。真实项目中，接口路径、认证机制、业务错误码都应该来自 API 文档或经过确认的接口契约。部分内容作用测试信息记录测试目的请求信息描述如何调用接口预期信息描述如何判断结果。
2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程（一）
文章围绕进程和线程展开介绍。先是将进程类比为房子，线程类比为居住者，阐述其基本概念，如进程占用内存，线程可共享内存。接着讲解同步相关内容，介绍了互斥，线程通过互斥锁来控制对特定资源的访问，像使用浴室一样。还提到优先级，线程按优先级和等待时长来决定获取资源顺序。此外，说明了信号量，以厨房为例，区分计数为 1 和大于 1 的信号情况，且指出信号量可当互斥锁用，但互斥锁是特殊用途信号量，二者存在区别，最后提及后续会介绍其他同步机制。
【鸿蒙专题与实战】测试体系：单元测试、组件测试与 UI 测试
本文系统讲解鸿蒙开发中的三层测试实践：底层单元测试（用Hypium框架，优先覆盖纯函数、边界与异常）、中层ViewModel逻辑、顶层仅测3-5条关键UI路径。强调测试应“越往下写得越多”，因单元测试快且成本低，而UI测试慢易出错。通过实例说明断言拆分提升定位效率，结合覆盖率报告（hvigorwtest --coverage）发现盲区，核心是“用覆盖率找漏测，而非追求数字”。附五步落地清单：建测试文件、按优先级补用例、精简UI测试、生成报告、定位未覆盖行。下一篇将开启实战项目：从需求到上架全流程。
Unity3D Lua与C#的相互调用与性能剖析详解
在游戏开发中，经常会遇到Lua与C#之间的相互调用的情况。本文将详细介绍Unity3D中Lua与C#的相互调用的方式，并对其性能进行剖析。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！一、Lua与C#的相互调用方式Lua调用C#在Unity3D中，可以通过Lua调用C#的方式来实现Lua与C#的相互调用。具体步骤如下：（1）首先需要在Unity3D项目中导入Lua的相关库，例如tolua或者xlua。
2022-8-3----Android10.0(MTK)-----SN_Writer 写入 SN 注意事项
SN_Writer、写入SN
MySQL 的四种隔离级别到底隔离了什么：MVCC、间隙锁与幻读
对账差异源于事务隔离级别误解：默认“同一事务内查询数据一致”不成立。因脚本中两次查询分属不同事务，读取了不同时刻的数据。问题本质是“不可重复读”——可重复读级别下，首次快照读生成的ReadView保证后续读取一致；而读已提交则每条语句重生成视图，易受并发修改影响。关键在于区分快照读与当前读，避免混用。此外，长事务、间隙锁、索引缺失等也常引发隐性问题。验证时应通过会话实验直观感受级别差异，排查需结合连接上下文与实际执行日志，而非仅依赖配置文件。
ADAS工作原理解析：如何通过智能技术提升驾驶安全
ADAS通过集成传感器、摄像头、雷达、SoC计算单元以及高效的数据融合技术，提供了一系列主动和被动安全功能，如自动刹车、车道保持、自适应巡航控制等。这些功能共同作用，不仅减少了交通事故的发生，还大幅提升了驾驶员的驾驶体验和安全性。随着技术的进步，ADAS的功能将越来越智能，最终迈向全自动驾驶的未来🚗💨。
Day26 XD安全学习笔记--PHP 应用&模版引用&Smarty渲染&MVC 模型&数据联动&RCE 安全
本节课聚焦PHP模板引用漏洞，通过自定义模板与第三方Smarty模板案例，演示了直接和间接的RCE风险。如在标题或HTML中插入<?php phpinfo(); ?>可执行任意代码。强调框架、模板、组件易混淆，建议结合白盒分析与插件工具识别其边界。掌握历史漏洞原理，能复现并防范此类问题。
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
谈SpringMVC与Spring WebFlux的区别与适用场景
Spring MVC是“稳健的老师傅”，适用于 90% 的常规业务场景。是“精密的特种兵”，适用于对并发和资源利用率有极致要求的特殊战场。在现代开发中，最明智的做法是：在网关和关键的高并发节点使用 WebFlux，而在普通的业务微服务中继续使用 Spring MVC。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
Python 测试实战：用 pytest fixture 管理测试依赖与生命周期
在工业边缘、设备接入、数据采集这类项目中，测试难点往往不是写一个assert，而是准备一个稳定、可复用、可清理的测试环境。数据库连接、消息队列、网关配置、临时目录、异步客户端、设备模拟器、环境变量，如果每个测试都自己拼装一遍，测试代码很快会比业务代码更难维护。解决的正是这个问题：它把测试前置条件、依赖注入、资源复用和清理动作集中管理，让测试用例聚焦业务行为。本文从 Zenova EdgeOS 实战角度梳理 fixture 的核心机制、scope 选择、参数化、异步测试、组织方式和常见陷阱。如果你正在评估。
SDD，BDD和TDD
SDD、TDD和BDD是三种不同的软件开发方法论，核心区别在于“驱动”的起点和关注层次不同。 TDD以测试用例驱动代码实现，BDD以业务行为场景驱动开发，而SDD则以规格说明作为单一事实来源，覆盖从需求到实现的全程对齐。
Pytest
Pytest 是简洁高效的 Python 测试框架，支持参数化、前后置钩子（模块、类、方法、函数级）及丰富插件。默认递归查找 test_*.py 等文件，可通过 pytest.ini 自定义搜索路径与命名规则。常用命令如 pytest -v 显示详情，-s 显示 print 输出。前后置函数在断言失败时仍会执行，适用于资源清理。支持插件扩展，如重试、并发、报告生成，便于持续集成。
Spring MVC 的请求链路
Spring MVC 将HTTP请求转化为Java方法调用，核心是DispatcherServlet驱动的请求链路：通过HandlerMapping定位处理器，HandlerAdapter调用方法，参数由HandlerMethodArgumentResolver解析，返回值由HandlerMethodReturnValueHandler处理。注解仅用于注册，非核心逻辑。Controller应专注协议适配，业务规则交由Service处理。排错时按“是否进入DispatcherServlet→映射是否成功→参数
【Lua 入门系列】Lua 数据文件与持久化：文件 I/O以及热更新认识、dofile、loadfile、Table 序列化与引用关系恢复
本文探讨Lua中数据持久化的核心需求，从Redis持久化机制类比引出Lua运行时数据易失性问题。通过分析独立进程与嵌入式运行时的差异，明确区分“热更新”（代码切换）与“持久化”（数据恢复）的本质区别。基于Lua标准I/O库，实现将Table数据序列化为可执行Lua代码并写入文件，解决嵌套、循环引用等复杂结构的保存难题，最终实现程序重启后数据的完整恢复。
【测AI】第24篇：pytest + Allure 搭建 AI 测试框架 —— 让 AI 测试工程化
前面 7 篇每篇都是独立脚本，跑完看控制台，关掉就没了。本篇用 pytest + Allure 把它们变成工程：一键执行、可视化报告、AI 回答可追溯。但本篇的重点不是堆代码——代码只给一套最小可运行的骨架，**重点讲 AI 测试工程的核心知识**：断言怎么设计才不误报、flaky 测试怎么治理、API 费用怎么控制、Fixture 怎么设计、测试套件怎么组织。看完你不仅能跑通框架，还能自己扩展出适合你团队的测试工程。
训练数据示例
针对“规格书生成测试用例脚本”的任务，在 LLaMA-Factory 中使用即可。关键是把“规格书内容”放进input字段，把“期望的脚本输出”放进output字段。
从瀑布到流水线：DevOps 入门与 GitLab + Jenkins + Docker 落地实践
先看清软件开发生命周期（SDLC）的全貌，再对比瀑布模型与敏捷开发，随后进入持续集成与 CI/CD 的机制内核；最后落到实操——在 GitLab、Jenkins、Docker 组成的四机实验环境里，走完源码托管、自动化构建、镜像封装与远程部署，直到参数化构建与版本回滚。概念与命令并重，既是入门地图，也是操作手册。
DNS 不是把域名翻译成 IP：递归解析、TTL 缓存、CNAME 与报文排错实战
本文通过离线Python实验，拆解DNS递归解析、缓存机制与报文结构，揭示“DNS不是全局映射表”的本质。重点解析递归器角色、TTL衰减、CNAME链处理、负缓存隔离及修改记录延迟生效等核心问题，结合实战排错案例，阐明缓存层级、事务匹配、截断处理与安全边界，强调从应用到权威的逐层排查逻辑，实现可复现、可验证的DNS教学系统。
Java EE 进阶：8.MyBatis 操作数据库(入门)（第一弹）
Java EE 进阶：8.MyBatis 操作数据库(入门)（第一弹）
【LTE L3 笔记 09】LTE物理信道-PRACH
课程来源：B站《【2022】华为HCIA-LTE无线工程师认证学习中级视频》笔记为个人整理，含课件截图，仅供学习交流。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1513
扫一扫
