<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[dsydly的博客]]></title><description><![CDATA[一点一滴积累，一步一步前进]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; dsydly]]></copyright><item><title><![CDATA[压测知识体系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/163294310</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/163294310</guid><author>dsydly</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 10:17:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近面试被问到压测，但是自己平时工作内容中很少有压测，了解的比较少，关于压测知识整理一套体系。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI时代测试方向AI for Testing和Testing for AI]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162973999</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162973999</guid><author>dsydly</author><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 17:38:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI环境下的测试行业发展方向]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[消息队列MQ详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/163040644</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/163040644</guid><author>dsydly</author><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 13:06:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[消息队列全称是Message Queue，翻译过来就是消息队列，本质是个队列，先进先出，用于暂存消息的容器。1）Producer 消息生产者：负责产生和发送消息到 Broker；2）Broker 消息处理中心：负责消息存储、确认、重试等，一般其中会包含多个 queue；3）Consumer 消息消费者：消费者是消息的接收方，它负责从消息队列中获取消息，并处理或消费这些消息。点对点模式：每个消息只能被一个消费者接收和处理订阅发布模式，广播模式：多个消费者可以订阅主题，并接收和处理消息。服务存在的问题，耦合、同]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Agent、Skills、LLM底层交互]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162666079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162666079</guid><author>dsydly</author><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 14:48:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Agent与Skill、LLM之间是如何交互的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[智能体中的记忆模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162557246</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162557246</guid><author>dsydly</author><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 17:26:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.智能体中的短期记忆与长期记忆是如何实现的
2.WorkBuddy框架中的记忆系统是怎么样的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通俗易懂大白话理解prompt/memory/Agent/RAG/MCP/Skill等]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162557034</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162557034</guid><author>dsydly</author><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 17:23:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[从而对他的记忆进行压缩，进而减少上下文的长度。此时，原本只会词语接龙的LLM，此时变成了可以对话，可以不断追问的员工了。后来发现了一个问题，大模型没有上网查询资料的能力，要么不知道，要不胡说八道，说的内容都是过时的消息，那给大模型准备个电脑不就可以了，不可以，大模型只会词语接龙，其它任何逻辑都无法独立完成，怎么办？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Skills高效扩展Agent能力]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162555803</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/162555803</guid><author>dsydly</author><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 16:36:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[Skills 是 Anthropic 于 2025 年 10 月推出的一项创新功能，它允许用户通过创建包含指令、脚本和资源的文件夹来扩展和定制 Agent 的能力。核心功能：将重复性工作流程（如代码规范、报告格式）打包成可复用的指令，让 Agent能自动、可靠地完成任务，无需每次都重复提醒。工作原理：一个 Skill 就是一个带说明书 (SKILL.md) 的文件夹。Agent只在需要时才会加载完整的指令，平时只记忆一个简短的描述。这种设计极其节省 Token，让你可以安装大量 Skills 而不影响性能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis数据结构与常见命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/154341246</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/154341246</guid><author>dsydly</author><pubDate>Tue, 27 Jan 2026 21:06:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[负责业务中涉及redis的很少，主要是算法一些数据是灌到redis中，搜索引擎去读，这些逻辑很少会改动，测试redis的场景很少，对redis了解不是很多，将一些基础的知识进行汇总。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java设计模式-工厂模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/155822416</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/155822416</guid><author>dsydly</author><pubDate>Mon, 05 Jan 2026 11:40:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[AnnotationConfigApplicationContext实现了ApplicationContext，并可以创建各种不同的bean，可以一次性创建和管理多个相关 bean，体现了抽象工厂模式的产品族思想。工厂模式（Factory Pattern）是一种创建型设计模式，主要用于将对象的创建过程封装起来，客户端无需关心具体的创建细节，只需要通过工厂类获取所需对象。在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库中容易混淆的关键字alter/update...]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/155563694</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/155563694</guid><author>dsydly</author><pubDate>Thu, 04 Dec 2025 14:19:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[总结：DROP = 删除表（结构+数据） DELETE = 删除数据（保留结构，支持条件） TRUNCATE = 清空数据（保留结构，重置ID）是 DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）命令，用于。是 DDL（Data Definition Language，数据定义语言）命令，用于。（表、数据库、视图、索引等），包括结构和数据。UPDATE(修改表数据)常见操作。，保留表结构，重置自增ID。truncate常见操作。delete常见操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[服务RejectedExecutionException问题对Semaphore的思考]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/153477629</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/153477629</guid><author>dsydly</author><pubDate>Wed, 29 Oct 2025 19:32:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[服务拒绝报错时，以为是服务负载太大导致，查看cpu和gc情况，并没有异常，定位到方法后，让AI分析方法中存在的异常，存在严重的信号量泄漏问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多页面localStorage覆盖问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/152116235</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/152116235</guid><author>dsydly</author><pubDate>Fri, 26 Sep 2025 20:03:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.背景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring-AI项目中参数配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/152027919</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/152027919</guid><author>dsydly</author><pubDate>Wed, 24 Sep 2025 11:36:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 Spring AI 框架中，advisors 参数是一个强大的增强机制，允许您在大模型调用过程中添加额外的处理逻辑和上下文信息。它的设计灵感来自于 Spring AOP（面向切面编程）的概念，允许在不修改核心代码的情况下扩展功能。：1 - 模型上限（如 GPT-4 为 8192，DeepSeek 可能有不同限制）第二种情况：ChatClient Bean 定义中设置默认模型。：0.0 - 2.0（通常不超过 1.0）第一种情况：代码中指定了模型。Advisors 的作用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring-AI简单实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150420873</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150420873</guid><author>dsydly</author><pubDate>Tue, 23 Sep 2025 21:14:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[该项目从著名的 Python 项目（例如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并非这些项目的直接移植，该项目的成立基于这样的信念：下一波生成式 AI 应用将不仅面向 Python 开发人员，还将遍及多种编程语言。，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，各大公司在Spring-AI的基础上都有一套快速开发AI应用的框架。3.2 Spring-AI Ailibaba创建会话。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis框架详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150420823</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150420823</guid><author>dsydly</author><pubDate>Sun, 14 Sep 2025 22:10:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[比如哨兵B和C判定主节点“主观下线”（即自身认为主节点可能下线）后，会相互询问对方是否也认为主节点下线，哨兵C表示认同，而哨兵A则判定主节点在线且不认同其他哨兵的观点。为了减少一个哨兵节点对主服务器判断的失误，所以，为了减少误判的情况，哨兵在部署的时候不会只部署一个节点，而是用多个节点部署成哨兵集群（最少需要三台机器来部署哨兵集群），通过多个哨兵节点一起判断，就可以就可以避免单个哨兵因为自身网络状况不好，而误判主节点下线的情况。有序集合类型：元素依然是唯一的，不允许重复，但是每个元素是有顺序的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[本地部署DeepSeek实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150608675</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150608675</guid><author>dsydly</author><pubDate>Fri, 22 Aug 2025 20:37:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近想通过Spring-AI来整个大模型的应用，调用其它公司的大模型平台都需要申请API Key、Secret Key，模型调用都需要按调用次数/Token 收费，有个别平台有免费试用期和免费额度。如果想免费调用大模型，最好是自己本地部署运行开源模型，减少资金消耗。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用例完备性1:用例模板]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150420923</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/150420923</guid><author>dsydly</author><pubDate>Thu, 21 Aug 2025 20:27:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[除了参考需求文档和技术方案文档之外，很多人是根据经验，采用探索式方法发现更多的用例，其实对于测试人员来说，负责的业务迭代特点和迭代方向都比较固定，用例有一部分功能是可以固化形成模板。例如我自己负责的业务方向是搜索引擎，业务特点是高并发低延迟，迭代方向主要是增加入口流量、增加供给、提高转化率。服务端的用例比较相似，所以根据以往的用例设计总结出一套用例模板。如何保障需求测试前写的用例是完善的，无遗漏的？只有这样，才能在有限的测试资源下，最大限度地降低软件上线后的质量风险。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算法题1:前缀和解法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/149840475</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/149840475</guid><author>dsydly</author><pubDate>Thu, 14 Aug 2025 14:58:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[对数据计算前缀和过程中，可以将前缀和放入Map中，Map的key存储前缀和，value存储前缀和的个数，Map中找到sum[j]-goal的值时，value个数则代表满足条件的子数据个数。前缀和：是一种常用的预处理技术，它可以在O(1)时间内快速计算数组任意区间的和。在Java中，可以通过创建一个新的数组来存储前缀和，然后利用该数组快速获取任意区间元素的和。根据和找子数组，只需要计算出每个数组对应位置的前缀和，如果sum[j]-sum[i]==goal，那么从i到j之间的数组就是满足条件的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[美团NoCode-零代码应用生成平台使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/149770422</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/149770422</guid><author>dsydly</author><pubDate>Mon, 11 Aug 2025 20:58:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[NoCode-零代码应用生成平台平台功能：NoCode 是一款无需编程背景和经验，通过自然语言和对话形式，即可快速生成应用的平台。可帮助不同角色以"零代码"的方式创建个人提效工具、产品原型、可交互页面等，降低开发门槛，实现创意释放。核心能力包括“对话即成页面”、“精准定位修改”、“打通内部系统”和“一键部署分享”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MCP学习与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/149402794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dsydly/article/details/149402794</guid><author>dsydly</author><pubDate>Sun, 10 Aug 2025 23:47:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[MCP的全称是Model Context Protocol，即「模型上下文协议」，目的是为LLM提供标准化的上下文信息传递方式，从而实现AI智能体与外部数据及工具的结合。是Anthropic推出的AI万能插座。标准化AI模型接入协议，通过自然语言描述工具调用逻辑，实现模型与外部数据/工具的交互。]]></description><category></category></item></channel></rss>