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测试

AI 时代程序员核心竞争力重新定义：当 80% 的代码可以自动生成

AI 时代的程序员竞争力，不是消失了，而是向上移动了。移动到了需求理解、系统权衡、质量把控、团队协作这些层次。这些层次从来都重要，只是过去被大量编码工作遮住了。现在，AI 帮你清除了遮挡物，让真正的工程能力无处可藏。这是一次洗牌，也是一次机会。

xh2277659985
2026-04-09 19:45:00

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 29

#人工智能 #AI #java +3
软件在环（SIL）测试方案及康谋aiSim实现路径

康谋aiSim提供高效、灵活的SIL测试体系，解决自动驾驶算法验证中的效率瓶颈与资源限制问题。

爱分享的康康
2026-04-08 13:41:17

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 8

#测试
RAG系统评估全指南：从三元组框架到实操落地

摘要：检索增强生成（RAG）技术已成为企业级AI应用的核心方案，但其落地效果依赖科学评估。本文提出基于RAG三元组的评估框架，从上下文相关性（检索质量）、忠实度（生成可靠性）、答案相关性（用户价值）三个维度构建全链路评估体系。通过分层评估（检索评估聚焦精确率/召回率等指标，响应评估量化端到端表现）精准定位问题根源，如检索噪声或生成幻觉。该框架为开发者提供标准化评估方法，确保RAG系统在金融、医疗

 uncle_ll
2026-03-06 23:30:00

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 10

#人工智能 #linux #测试
DRBD+HeartbeatV1+MySQL安装配置实例(转...正在学习)

fm:http://snda.itprofly.com/showtopic-54.aspxDRBD+HeartbeatV1+MySQL安装配置实例（在RHEL 5.3上测试OK)1.系统说明与架设结构说明：此方案解决两台做DB sever的机器做成软raid，实现数据的安全备份，同时也实现在两台机器上数据的同步与mysql服务HA。采用第三方软件DRDB和Hear

chengg0769
2010-09-16 01:57:00

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#mysql #服务器 #网络 +2
大模型研发微调的工作流程

本文档系统介绍大模型微调开发和测试的全流程，涵盖从需求分析到持续运营的8个关键阶段。重点包括：明确微调目标与资源准备、数据收集清洗与增强、微调方法选择与超参数设置、训练执行与验证评估、全面的功能性能测试与安全测试、模型压缩与推理优化、灰度发布与全量上线策略，以及持续监控与迭代优化。文档提供了完整的微调技术路线，强调数据质量、评估全面性和部署稳健性，为实际项目提供系统化指导。

‎Melody.
2026-02-09 13:27:11

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 18

#人工智能 #测试 #AI
Python 单元测试进阶：深入掌握 unittest 框架，提升代码质量与可维护性

本文介绍了Python标准库unittest框架的核心使用方法，旨在帮助开发者构建健壮的测试体系。主要内容包括： unittest框架的核心价值：标准化、面向对象设计、丰富的断言方法和生命周期管理功能，是Python工程师必备技能。测试生命周期管理：详细讲解setUp()、tearDown()等关键方法的使用场景，以及如何保证测试的原子性。断言方法详解：列举了assertEqual、asser

一晌小贪欢
2026-01-29 11:44:12

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 13

#python #单元测试 #开发语言 +2
迈向智驾高阶验证：康谋高保真HIL仿真解决方案，重塑测试价值

为高阶智驾而生的HIL测试，你是否仍困于“仿真失真、升级昂贵、场景覆盖难”？本文介绍高保真HIL仿真解决方案，以aiSim为核心实现传感器仿真与真实数据误差<0.02，助力客户测试成本降30%、效率提50%

康谋自动驾驶
2026-01-26 10:16:09

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 26

#仿真 #自动驾驶 #汽车 +1
测试知识点

缺点：测试后置（1.测试前面存在的问题推迟到测试才发现，导致项目大面积返工，失去及早修复的机会；2.必须留够足够的时间给测试活动，否则导致测试不充分，给用户的体验就会差）；隐式等待1000ms：driver.manage().timeouts().implicitlyWait(Duration.ofMillis(1000));一个接口可以是一个事务，多个接口也可以是事务，一个流程可以是事务，事务代

 小徐头发多不怕秃
2026-01-20 13:36:52

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 13

#测试
AI时代代码质量提升实战指南：别让效率成为质量的敌人

摘要 AI代码生成工具在提升开发效率的同时，也带来了代码质量参差不齐、技术债务积累等新挑战。本文基于DevOps和DORA模型等工程管理理念，提出了一套AI开发模式下的质量保障方案。文章揭示了AI代码存在的理解盲区、死代码堆积、质量不稳定等实际问题，并提出了质量内建、左移测试、持续反馈等系统性解决方法。通过建立质量门禁机制、完善代码审查流程、优化测试策略等具体措施，帮助团队在享受AI效率红利的同时

 wasp520
2025-12-26 08:42:34

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 29

#人工智能 #测试
大模型能力测试与数据集

能力维度推荐数据集通用知识 & 语言理解MMLU（英）、C-Eval / CMMLU（中）数学推理GSM8K（基础）、MATH（进阶）、AMO-Bench（顶尖）代码能力安全对齐TruthfulQA + AdvBench + HHH人工评估中文综合SuperCLUE 或 AGIEval + CMMLU效率性能自建压力测试 + MLPerf💡最佳实践采用“自动评测 + 人工盲测 + 真实场景灰度”

C7211BA
2025-12-17 14:12:11

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 26

#测试
SpringBoot测试之mock--mock-MVC

有几篇文章需要深入理解：https://blog.csdn.net/zai_xia/article/details/83419104https://blog.csdn.net/blueheart20/article/details/45174399Postone 打平参数接口@RestController@RequestMapping(value = "junit")public ...

吧啦蹦吧
2019-11-07 17:30:40

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#测试
大模型时代，测试工程师如何突围？

你好，我是陈磊，阿里云和华为云的 MVP，曾经在京东中台做测试架构师，这些年我一直沉浸在软件测试的浪潮里。欢迎你来到我的新专栏《AI 重塑测试开发系统实践》。回想上一个极客时间专栏《接口测试入门课》，那已经是六年前的事儿了，转眼间，测试世界像坐了火箭一样，飞速迭代。尤其是最近两年，大模型的横空出世，不仅颠覆了代码生成和自然语言处理，还悄然渗透到我们测试的每个角落，剑指“手工活儿堆积如山”的痛点。这

 CSDN学习
2025-12-09 10:52:05

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 13

#测试
软件测试从业者警惕 35 岁危机：转战网络安全赛道，解锁越老越吃香的职业新方向

摘要：测试岗位常面临35岁危机，而网络安全岗位却越老越吃香，核心原因在于：经验壁垒高：网安依赖实战经验积累（漏洞挖掘、应急响应等），难以被新人或AI替代；政策红利与薪资优势：国家重视网络安全，岗位需求激增，薪资普遍高出测试岗30%，职业路径清晰；技能可迁移：测试人员的问题排查能力、系统逻辑理解等可直接应用于渗透测试等网安领域。学习建议：零基础路线：1个月掌握初级网安技能（渗透测试、操作

 千·寻
2025-12-08 15:34:17

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 25

#web安全 #安全 #网络安全 +2
仅存活 15 天？DeepSeek 限量版模型 Speciale 上线，测完我沉默了...

DeepSeek 再次刷新纪录！V3.2 正式版与实验性 Speciale 模型同步上线。不仅在编程、数学和 Agent 领域追平 GPT-5 和 Gemini 3.0，更通过“解除思考链限制”探索 AI 推理极限。本文带你拆解背后的 DSA、GRPO 黑科技！大家好，我是me现在的 AI 圈，简直是一天一个样。前两天我们还在惊叹 Gemini 3.0 的跨时代能力，后脚咱们国产的“卷王” Dee

赋范大模型技术社区
2025-12-02 17:42:16

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 19

#人工智能 #深度学习 #DeepSeek +2
AI 驱动的代码审查与测试用例生成：iFlow CLI在提测阶段的应用实践

提效结果。

iFlow_AI
2025-12-01 10:38:18

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 17

#测试用例 #测试
Agent的一些测试策略

一个“带推理能力的自动化系统”在不确定环境中能否持续、稳态地达成目标。传统软件测试自动化流程测试状态机测试安全测试AI 测试分布式系统容错测试。

chao_789
2025-11-28 10:00:09

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 23

#python #测试
操作教程｜在MeterSphere中通过AI生成测试用例

AI技术介入软件测试已经成为一种必需。

FIT2CLOUD飞致云
2025-11-25 15:09:12

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 20

#测试用例 #测试
PlayWright结合MCP

python --version（3.8以上的）昨天面试官问我conda venv和pip的区别和优劣势。。。但然也可以给所有的浏览器安装 playwirght install。

妮妮喔妮
2025-11-24 11:03:46

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 28

#测试
深度解析：双模态仿真测试解决方案

端到端自动驾驶架构兴起，传统仿真真实感不足，而3DGS重建又只是无法交互的“三维录像”？本文深度解析康谋aiSim与World Extractor构建的双模态仿真方案，通过混合渲染技术，打造静态高保真、动态全泛化的数字孪生环境，实现高效的闭环验证！

康谋自动驾驶
2025-11-24 11:02:00

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 11

#汽车 #测试 #仿真 +1
AI测试落地实践：从0到1构建高效测试体系，附避坑指南

摘要：本文为测试团队实施AI测试提供了完整指南，重点解决测试工作中的三大痛点：迭代节奏慢、脚本维护难、跨端覆盖不全。提出了六大落地阶段：制定策略、角色转型、工具选型、技能培训、标杆试点和效果推广。强调AI测试不会取代测试人员，而是通过解放重复劳动，让测试人员专注更有价值的探索性测试和风险分析。文章包含实用的工具选型标准、角色转型方案以及试点推广策略，为测试团队AI转型提供了系统化实施路径。（149

编程小饴
2025-11-19 22:30:00

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 26

#人工智能 #测试
Java全栈开发面试实录：从基础到微服务的实战解析

面试官你还有什么想问的吗？应聘者面试官：我们会持续关注新技术，比如云原生、AI集成和微服务架构。希望你有机会加入我们。应聘者面试官：好的，我们会尽快通知你结果。在这次面试中，应聘者展示了扎实的Java全栈技能，涵盖了从基础语法、设计模式、Spring Boot、Vue3、微服务、数据库、测试、缓存、日志等多个方面。他能够清晰地解释概念，并提供具体的代码示例，展现了良好的工程实践能力。例如，在Spr

叫我阿柒啊
2025-10-29 19:57:30

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 22

#微服务 #数据库 #测试
AI辅助性能测试：从负载分析到瓶颈识别

性能测试是软件质量保障的重要组成部分，它通过模拟不同负载条件下的系统行为，评估系统的性能表现、稳定性和可靠性。然而，随着软件系统规模的扩大和复杂度的提升，传统的性能测试方法面临着诸多挑战，如测试场景设计复杂、负载模拟不准确、性能瓶颈难以识别、测试数据分析困难等。

安全风信子
2025-09-23 07:12:30

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 24

#人工智能 #测试
AI驱动的测试报告分析：从数据中挖掘测试洞察

在软件测试过程中，测试报告是记录测试过程、结果和发现的重要文档。传统的测试报告往往以静态表格和图表为主，难以从大量数据中挖掘有价值的洞察和趋势。随着人工智能技术的发展，AI驱动的测试报告分析为解决这一问题提供了新的可能性。

安全风信子
2025-09-23 07:11:19

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 9

#人工智能 #测试
测试数据生成：AI如何自动创建高质量测试数据集

在软件测试中，测试数据的质量直接影响测试效果。高质量的测试数据能够帮助测试工程师发现更多潜在的缺陷，提升测试覆盖率，确保软件质量。然而，传统的测试数据生成方法往往面临耗时耗力、覆盖不全、缺乏多样性等挑战。

安全风信子
2025-09-23 07:10:08

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 7

#人工智能 #测试
AI驱动的测试环境管理：智能环境配置与维护

在软件测试领域，测试环境管理是确保测试有效性和可靠性的关键环节。然而，传统的测试环境管理面临着诸多挑战，如环境配置复杂、环境部署耗时、环境一致性难以保证、环境资源利用率低、环境维护成本高等。随着人工智能技术的快速发展，AI驱动的测试环境管理正在成为解决这些挑战的有效途径。

安全风信子
2025-09-23 07:18:43

 986

 19

#人工智能 #测试 #自动化
LLM-06垂直领域大模型之模型评估测试与合并导出

文章摘要：本文介绍了垂直模型训练后的评估体系架构，包括多层级评估框架设计和自动化评估流水线实现。评估框架包含性能、安全性、鲁棒性、效率和领域适配性五个维度，通过权重计算综合评分。自动化评估流水线支持异步并行执行各类评估任务，包含模型加载、任务调度、结果汇总和报告生成功能，并实现完善的日志记录系统。文中提供了Python代码示例，展示了评估框架类结构和自动化评估管道的关键实现逻辑。

dijk
2025-09-22 11:23:11

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 3

#测试
测试的用例设计

摘要：测试用例是一组包含测试环境、数据、步骤和预期结果的系统验证集合。设计方向涵盖性能、功能、界面、易用性、安全性和兼容性测试等。常用设计方法包括：等价类划分（有效/无效类）、边界值分析（边界及次边界值）、正交法（通过AllPairs工具生成代表性组合）、场景法（基本流与备用流结合）和错误猜测法（基于经验）。以邮箱注册为例，正交法可减少用例数量；而场景法则通过业务流程串联功能点，确保全面覆盖。这些

 王饼
2025-07-11 11:45:56

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 20

#测试
自愈式自动化测试：提升测试效率的智能方法

自愈式自动化测试是一种结合AI与机器学习的智能测试方法，能自动检测和修复常见测试失败问题。其核心技术包括机器学习驱动的脚本优化和动态测试用例修复，通过分析历史数据预测失败模式并自动调整。优势在于提升30-40%测试稳定性，降低50%以上维护成本，并能区分产品缺陷与环境问题。实施需搭建支持ML的测试框架，收集历史数据，并采用渐进式推广策略。主要挑战是确保修复后测试的准确性，需通过双重验证机制解决。该

 陶子666
2025-09-08 23:09:55

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 8

#测试 #自动化
互联网大厂Java求职面试实录：核心技术栈与内容社区场景深度解析

本文通过严肃的面试官与搞笑程序员谢飞机的对话，真实还原互联网大厂Java求职面试过程。以内容社区与UGC场景为线索，涵盖Java核心语言版本、构建工具、Spring生态、数据库ORM、微服务、安全、消息队列、缓存、测试、监控、日志、AI及大数据技术，循序渐进，帮助读者系统掌握技术与业务结合。

gaga
2025-09-01 13:04:32

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 3

#微服务 #数据库 #安全 +1
互联网大厂Java求职面试实录：核心技术栈与智慧物流场景深度解析

本文通过严肃的面试官与搞笑程序员谢飞机的对话，展现互联网大厂Java求职面试的真实场景。以智慧物流业务为背景，涵盖Java核心语言版本、构建工具、Spring生态、微服务、安全、消息队列、缓存、测试、监控、日志、AI技术等，循序渐进，助力读者系统掌握技术与业务结合。

gaga
2025-09-01 12:04:38

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 3

#微服务 #数据库 #安全 +1
互联网大厂Java求职面试实录：核心技术栈与在线教育场景深度解析

本文通过严肃的面试官与搞笑程序员谢飞机的对话，展现互联网大厂Java求职面试全流程。以在线教育业务场景为背景，涵盖Java核心语言版本、构建工具、Spring生态、微服务、安全、消息队列、缓存、测试、监控、日志、AI技术等，层层递进，助力读者系统掌握技术与业务结合。

gaga
2025-09-01 11:04:34

 397

 3

#微服务 #数据库 #安全 +1
互联网大厂Java求职面试实录：核心技术栈与智慧医疗场景深度解析

本文通过严肃的面试官与搞笑程序员谢飞机的对话，展现互联网大厂Java求职面试过程。以智慧医疗业务场景为线索，涵盖Java核心语言版本、Spring框架、微服务架构、数据库ORM、测试、安全、消息队列、缓存、日志监控及AI技术，层层递进，帮助读者系统掌握相关技术。

gaga
2025-09-01 10:04:35

 385

 3

#微服务 #数据库 #安全 +1
互联网大厂Java求职面试实录：核心技术栈与电商场景深度解析

本文通过严肃的面试官与搞笑程序员谢飞机的对话，展现互联网大厂Java求职面试过程。以电商业务场景为线索，涵盖Java核心语言版本、Spring框架、微服务架构、数据库ORM、测试、安全、消息队列、缓存、日志监控及AI技术，层层递进，帮助读者系统掌握相关技术。

gaga
2025-09-01 09:04:32

 352

 3

#微服务 #数据库 #安全 +1
AI的最大危险：提效的终点是创造力的坟墓?//TODO:重新定义我

当AI开始模仿人类编程风格，我们遭遇了一场身份危机。本文揭示了程序员在AI时代面临的深层困境：我们引以为傲的"工匠精神"正被AI温柔地解构。作者通过关闭AI工具的实验，发现人类已不习惯从零开始的思考。文章质疑传统"创造即价值"的信念，提出人类真正的独特性可能在于能容忍不完美、保持同理心、敢于质疑和暂停的能力。

liupengfei123456
2025-08-28 23:12:00

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 7

#人工智能 #职场和发展 #测试 +2
AI正在重写测试的定义：代码生成的尽头是测试驱动的开始

AI代码生成引发的效率革命，正将软件开发推向“消化不良”的窘境，其症结在于测试流程的严重滞后。我们不能再寄望于加速下游的传统测试，而应从根本上重塑其在流程中的位置。核心观点是：测试必须从“后验”的质量检验者，进化为“前置”的需求定义者。通过创建详尽的“预检清单”——包含验收标准、边界条件与异常路径——来充当AI的“考纲设计师”，在代码生成之前就划定质量的边界。这种“测试驱动AI”的新范式，将测试的

 liupengfei123456
2025-08-28 00:03:33

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 24

#人工智能 #测试 #前端 +1
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

 oscar999
2025-08-15 22:20:38

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 25

#devops #运维 #测试
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

oscar999
2025-08-14 22:17:46

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 10

#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

 oscar999
2025-08-10 21:17:00

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 16

#人工智能 #测试
matlab添加工具箱

1. 如何添加工具箱？以下是添加工具箱的方法：（论坛很多人转载过，这里就不作区分了，下面的举例也一样）如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，则需要把新的工具箱（以下假设工具箱名字为svm）解压到toolbox目录下，然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中，最后用which newtoolbox_co

chamyto98
2010-03-09 16:38:00

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#matlab #测试
迭代取中法、乘同余法及混合同余法产生随机数方法

在用计算机编制程序时，经常需要用到随机数，尤其在仿真等领域，更对随机数的产生提出了较高的要求，仅仅使用 C 语言类库中的随机函数已难以胜任相应的工作。现实中，用投色子计数的方法产生真正的随机数，但电脑若也这样做，将会占用大量内存；虽然用噪声发生器或放射性物质也可产生真正的随机数，但操作不可重复。而用数学方法产生随机数则最适合计算机，这就是周期有限，易重复的“伪随机数”。（注：这里生成的随机数所

 Sugite
2012-01-11 17:04:30

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 4

#测试
大规模汉语标注语料库的制作与使用

大规模汉语标注语料库的制作与使用段慧明松井久仁於徐国伟胡国昕俞士汶引言富士通研究开发中心和北京大学计算语言学研究所从1999年4月起，以人民日报1998年上半年的语料为对象，合作制作大规模汉语标注语料库。富士通研究开发中心已使用这个标注语料库的部分成果，尝试研制汉语切分系统。1999 年11月4日，富士通研究开发中心在北京举行了题为《大规模汉语标注语料库的制作与使用》的研讨

 surpaimb
2006-07-15 14:20:00

 1.2w

 1

#自然语言处理 #测试 #全文检索
IBM SPSS Modeler 【4】神经网络模型的测试验证

2、神经网络模型的测试验证（1）在以上步骤的基础上，导入新的样本数据作为测试数据。在同一个流中，利用“可变文件”导入 “Demos”文件夹下的“GOODS2n”数据作为测试数据。（2）同样地，还是利用“输出”下的“表”来查看一下“GOODS2n”里面存的数据，如图 30 所示，这里的数据跟“GOODS1n”几乎一样。为了对“GOODS2n”中

 苏菲兔子和魔法师小麦
2016-04-09 05:38:56

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 2

#神经网络 #测试
Ubuntu下安装opencv

系统: Ubuntu 10.04(1) 安装依赖包 $ sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev (2) 下载OpenCV-2.0.0

Veini
2010-05-29 23:17:00

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#ubuntu #vim #测试
Imatest图像处理软件 Imatest Master

商品名称厂商型号市场价格52RD价格Imatest图像处理软件 Imatest MasterImatest LCC(美国)version - 3.8恰询恰询详细介绍Measure device sharpness (MTF), perceptual sharpness (SQF

yuyin86
2012-09-17 19:52:59

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 1

#图像处理 #测试
回归测试（Regression Test）

从年前开始做一个产品新build的regression测试，因为是第一次接触产品，之前没有时间去了解功能，着实花了很多时间，连续加班半个月，还是有点累人的。在这里总结一下这大半个月的工作，从中学到知识得到成长。51Testing软件测试网P4{结合实践，我希望对regression有更加透彻的理解，以帮助日后的工作：51Testing软查了一些资料，先从原理来理解。Regress的英语

 caiqcong
2009-05-12 18:43:00

 4064

 1

#测试
KNN(K-Nearest Neighbor)算法Matlab实现

KNN（K-Nearest Neighbor）算法即K最邻近算法，是实现分类器中比较简单易懂的一种分类算法。K临近之所以简单是因为它比较符合人们直观感受，即人们在观察事物，对事物进行分类的时候，人们最容易想到的就是谁离那一类最近谁就属于哪一类，即俗话常说的“近朱者赤，近墨者黑”，人们自然而然地把这种观察方式延伸到数据分类处理领域。K-NN算法就是基于欧几里得距离推断事物类别的一种实现方法。

SoldierHans
2017-04-16 13:30:44

 5w

 32

#算法 #matlab #测试
运放的噪声

<br />问：有关运算放大器的噪声？<br /><br />答：首先，必须注意到运算放大器及其电路中元器件本身产生的噪声与外界干扰或无用信号并且在放大器的某一端产生的电压或电流噪声或其相关电路产生的噪声之间的区别。 <br />干扰可以表现为尖峰、阶跃、正弦波或随机噪声而且干扰源到处都存在：机械、靠近电源线、射频发送器与接收器、计算机及同一设备的内部电路(例如，数字电路或开关电源)。认

 小驹德尔驾
2010-12-06 10:31:00

 3871

 1

#制造 #测试
IBM测试分类-AVT，BVT，CVT，FVT，GVT，TVT，SVT，PVT

名词解释AVT,accessibility test,确保那些视觉有缺陷,或者听觉有缺陷的人,可以跟正常人一样使用这个系统,这个是基于美国政府的要求.AVT的测试工具主要是JAWS,ScreenReader等.也有一些firefox的插件.BVT,build available test ~测试build是否可用，主要是进行些简单的功能测试，如:能否启动，能否登录等CVT,component

hpf911
2011-12-22 16:49:29

 2.1w

 1

#测试 #测试工具
AI大模型在测试领域应用案例拆解：智能分析在自动化测试中的探索与应用

在软件测试流程中，自动化测试结果的分析工作量往往被忽视，尤其是当一个企业内部有数万自动化用例执行，即使90%的成功率，遗留的失败用例确认分析耗时也依旧很可观。本次就是介绍大模型在自动化测试结果分析方面的具体实践案例。

公子公子~
2025-03-26 08:11:01

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 6

#测试 #人工智能
基于HALCON的模板匹配方法总结

基于HALCON的模板匹配方法总结很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配

 史瓦辛彬
2012-02-09 10:17:40

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