Azure DevOps Server：使用Postman批量删除测试用例

Azure DevOps Azure DevOps 博客等级 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 1.7k累计阅读 1.7k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 码龄6年
关注
VIP免费 原创 最新推荐文章于 2026-07-31 14:07:45 发布 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Azure Storage Explorer深度实战：连接、上传与组织的工程化指南 Azure存储服务是云原生应用的核心数据底座，其Blob、File Shares等资源需通过REST API进行安全、可靠、可审计的交互。理解底层认证机制（Azure AD/RBAC、SAS Token、连接字符串）、传输原理（分块上传、MD5校验、并发控制）及元数据管理（Metadata/Tags/Immutability）是保障数据完整性与合规性的技术基础。Storage Explorer作为桌面级客户端，将这些复杂能力封装为可视化操作，兼顾开发效率与企业安全要求，广泛应用于CI/CD产物同步、AI训练 阅读详情

手动删除测试用例

在Azure DevOps Server 中，使用网格功能，可以快速批量的将本地Excel文件中的测试用例导入到服务器中，这个功能为测试人员带来了巨大的便利性。

但是如果不小心，由于误操作重复批量导入了批量测试用例，如果采取手动方式一条一条的去删除测试用例，估计会把测试人员折腾疯了；这是因为在删除测试用例的过程中，系统会提示用户确认(如下图1)，并且没有批量删除的功能(如下图2)。

图1：删除测试用例，需要人工确认

image

图2：系统不允许批量删除测试用例

最低0.47元/天 解锁文章
标签
#java #软件测试 #python #大数据 #linux
Azure SQL Database云数据库选型与生产级落地实践 云数据库是现代应用的数据底座，其核心价值在于将运维复杂度转化为业务敏捷性。Azure SQL Database作为PaaS模式的代表，通过自动备份、跨故障域高可用、无感弹性伸缩等机制，实现开箱即稳的工程体验。它并非单纯替代本地SQL Server，而是重新定义了数据库的责任边界——让团队聚焦数据建模、查询优化与安全治理，而非补丁更新、IO调优或备份巡检。在SaaS多租户、电商大促、IoT海量写入等典型场景中，结合弹性池、服务层级（General Purpose/Business Critical/Hyper 阅读详情

相关推荐

Azure ML端到端MLOps流水线：从训练到生产级API部署

机器学习模型上线并非仅完成训练，而是涵盖数据版本管理、可复现训练流水线、模型注册治理、Web API服务化及可观测运维的完整工程闭环。其核心在于解决环境漂移、协作断层与运维黑洞三大痛点，依托Azure Machine Learning构建契约式Pipeline与Managed Online Endpoint，实现A/B测试、自动扩缩容、灰度发布与一键回滚。本文聚焦Model Train/Test/Deploy Pipelines与Cloud Endpoints两大关键技术实践，为算法工程师和MLOps团队提

weixin_33859231的博客 346

MuleSoft驱动的企业级AI编排：LLM集成的生产就绪实践

API网关是企业系统与大语言模型（LLM）安全协同的关键枢纽。在SOA/ESB架构演进中，AI Orchestration并非简单调用模型，而是以策略驱动、治理为底线的API中心化编排范式——它解决身份联邦、上下文注入、输出校验、审计追溯与熔断限流等生产刚需。相比LangChain或Agent框架，该模式更适配金融、制造等强合规行业，支撑合同审核、工单分类、RAG增强等典型场景。本文聚焦MuleSoft作为AI中枢的落地路径，涵盖安全加固五步法、DataWeave高阶解析、分层架构设计及等保三级合规实践，为

weixin_30736301的博客 418

C#/.NET开发者系统学习指南：从语言基础到架构实战

C#作为面向对象的编程语言，其核心在于类型安全、内存管理和丰富的语法特性，为构建企业级应用提供了坚实基础。在.NET平台上，通过公共语言运行时（CLR）实现跨语言互操作和自动内存管理，结合ASP.NET Core等框架，开发者能够高效构建高性能的Web服务。掌握C#异步编程、LINQ查询和依赖注入等技术，不仅能提升代码的可维护性和性能，还能应对微服务、云原生等现代架构需求。本文聚焦于一套整合了C#语言核心、.NET平台框架、Web开发实战及架构设计模式的系统性学习资料，通过涵盖Entity Framewor

weixin_30292843的博客 385

MuleSoft企业级AI编排：LLM集成的合规、治理与生产实践

AI Orchestration（AI编排）是企业将大语言模型规模化接入现有IT架构的核心范式，其本质是以API为中心、策略为驱动、治理为底线的能力调度体系。不同于AI Workflow或AI Agent，它聚焦于模型调用前后的身份认证、流量治理、敏感数据脱敏、全链路审计与SLA保障等工程化刚需。在金融、制造、基建等强合规行业，MuleSoft凭借原生支持SAP/Oracle集成、开箱即用的审计日志、标准化可观测性及事务上下文透传能力，成为LLM落地生产环境的关键中枢。本文详解如何通过分层LLM架构（基础语

weixin_34289454的博客 347

人工势场法三大致命缺陷？我用ROS+Gazebo做了组对比实验

本文通过ROS与Gazebo仿真实验，深入剖析了人工势场法（APF）在机器人路径规划中的三大经典问题：局部最小值、目标不可达和路径震荡。文章不仅复现了这些缺陷，还对比测试了虚拟目标点法、改进斥力场及运动平滑等主流改进方案，为工程选型提供了基于数据的实用建议。

dapp9builder的博客 219

基于Autoware制作高精地图（一）

基于Autoware制作高精地图（一） ​开始进入正题，也是最近在忙的一件事，制作高精地图。 高精地图的制作大概分为以下四个流程（不一定完全正确）： 1.构建点云地图； 2.点云地图标注； 3.制作OpenDrive地图； 4.地图存储索引。 这篇文章主要讲解如何构建点云地图。 首先我们要有一段自己录制的激光雷达点云数据，这里推荐大家采用Velodyne16线激光雷达，因为这里我们构建的点云底图是三维的，而采用Velodyne而不是速腾聚创（rslidar）等其他品牌的原因是Autoware里面有一个选项是

weixin_44570248的博客 7800

为ESXI Host添加v3700 FC存储

物理环境： ESXI Host version 5.1.0 Brocade SAN Switch v3700 Storage 存储和ESXI Host分别用光纤线连接在SAN交换机上 1.查询ESXI Host 的WWN号： 2. SAN交换机上查询存储的WWPN号 SAN交换机： 3.建立zone，添加到cfg文件中 brocade8Gb

haoshuwei531024的专栏 7563

基于 openEuler 24.03 LTS 源码编译安装 Zabbix 7.4

Zabbix是一款开源的企业级分布式监控系统，支持网络、服务器、应用等多种IT资源的监控。核心功能包括数据采集、告警通知、可视化展示等，采用Server/Agent架构，支持多种操作系统。本文详细介绍了在openEuler 24.03系统上部署Zabbix 7.4.2的完整流程，包括环境准备、MySQL配置、PHP/Apache安装、Zabbix编译安装等步骤，为构建企业级监控系统提供了实践指导。

广然笔记 1193

【Python】SimpleITK使用笔记

1. 概念 1.1 nii格式 1.2 SimpleITK 1.3 SimpleITK 图像 2. 基本操作 2.1 常见属性 2.1 读取和保存图像 2.2 SimpleITK图像数据和Numpy矩阵数据之间的转换

See_Star的博客 7900

机器人学习-matlab四足机器人控制仿真

《机器人学，机器视觉与控制》学习笔记 使用工具箱版本9.10 题目与解决思路： 【1】. 通过减少复位期间的抬腿高度来缩短复位的轨迹 Z轴向下，为了减小复位器件的抬腿高度，应当缩小△Z，故可以将示例程序中zu值调大。 【2】. 增加腿的步幅 腿的步幅可由改变x方向上腿前进和后退运动的极限来达到，令xf = 7; xb = -xf;即可。 ...

weixin_44609769的博客 5540

两组相机（或三维点）对齐方法介绍及实现代码（求解相似变换，包含旋转R、平移t、尺度s）

  这个变换用于将生成的稀疏重建场景对齐到真值上。由于SfM（Structure from Motion，运动恢复结构）求解的结果是尺度未定的，所以重建场景与真值之间不仅会相差一个旋转与平移，还会存在尺度缩放。待求解的问题可以描述为：已知一组相机（个数为m）的位姿真值Rgt、tgt和预测位姿Rpred、tpred，现要将预测值对齐到真值上。它们之间会相差一个相似变换Msimilarity，包括尺度s、旋转量R、平移量t，可以根据如下步骤进行求解：    1 求解旋转R   首先计算所有m个相机的位姿差异总和

zeeq的博客 3928

可编程逻辑控制器（PLC）系列：Mitsubishi MELSEC-Q_（8）.MELSEC-Q系列PLC故障诊断与维护

MELSEC-Q系列PLC的故障诊断与维护是一个系统性的过程，需要工程师具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。通过了解故障类型、使用诊断工具、遵循诊断步骤，可以有效地定位和解决故障问题。同时，定期的检查与保养、备份与恢复、优化程序和配置，以及提供良好的运行环境，可以减少故障的发生，提高系统的可靠性。希望本文能够帮助工程师在故障诊断与维护过程中更加得心应手，确保MELSEC-Q系列PLC的稳定运行。

2401_87715305的博客 1248

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
上一篇： Visual Studio Code：在操作系统文件夹或文件上出现Open with Code菜单
下一篇： Azure DevOps Server 拉取请求模板(Pull Request Template)
点赞 1
评论 0
书签 书签 2
Azure DevOps
Azure DevOps
博客等级 码龄6年 219粉丝 296原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值