04 2023 档案
摘要：Matplotlib易于使用，是Python中了不起的可视化库。它建立在NumPy数组的基础上，旨在与更广泛的SciPy堆栈一起工作，并由几个图组成:线图、条形图、散点图、直方图等。 快速入门 import matplotlib.pyplot as plt # initializing the da
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摘要：python字符串面试笔试题 1: 以下代码的输出是? s = 'foo' t = 'bar' print('barf' in 2 * (s + t)) A.True B.Fasle +运算符连接字符串，而*运算符创建多个副本。 2 *(s + t)的结果是'foobarfoobar'，它确实包含字
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摘要：简介 本章介绍应用程序编程接口（API application programming interface）和 API测试。API测试是软件测试活动的一个重要方面（在典型的基于服务的软件开发过程中）。它包括测试应用程序的业务组件，通常表示为API，然后再开发UI。一个微服务处理单一需求的API。 什
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摘要：题外话 测试入门 很多受过高等教育的大学生经常问要不要去报测试培训班来入门测试。 答案是否。 高等教育的合格毕业生要具备自学能力，如果你不具备自学能力，要好好地反省一下，为什么自己受了高等教育迷恋于各种入门级别的培训？是没有毅力还是不知道学习方法？ 没有毅力的话，要自己多看些励志的书，多想想社会的残
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摘要：快速入门 In [1]: import time # 获取当前时间 In [25]: time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S", time.localtime()) Out[25]: '2018-06-17_20-05-36' # 停顿0.5秒 In [26]: time.
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摘要：什么是全栈开发人员？ 全栈Web开发人员是一名技术专家，可以在任何应用程序的前端和后端工作。这个人应该熟悉3层模型的每一层。 3层由 表示层（处理用户界面的主前端部分）， 业务逻辑层（任何处理数据验证的应用程序的后端部分） 数据库层 全栈开发人员不一定掌握所有技术。但是，专业人员应该在客户端和服务器
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摘要：Apache JMeter™和Locust都是是最受欢迎的性能测试工具。 JMeter和Locust - 简介 JMeter是久经考验的性能框架之一，其第一个版本大约在20年前发布。 它是用纯Java语言编写的。 最初，JMeter开发用于执行Web和FTP应用程序的负载测试。 但是，现在它允许测试
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摘要：快速入门 准备 安装 推荐安装anaconda，默认带pytest # pip3 install pytest ... $ pytest -h # 查看帮助 ... 参考资料： https://pytest.org https://pypi.org/project/pytest 第一个实例(通过）
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摘要：Selenium历史 Selenium为浏览器自动化提供了先进的功能，从业者通常用它来实现网络应用的端到端测试。Selenium由三个核心组件组成： WebDriver, Grid, 和 IDE。 Jason Huggins和Paul Hammant于2004年在Thoughtworks工作时创建了
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摘要：什么是边缘人工智能，它是如何工作的？ 边缘人工智能（Edge AI）是一种制作人工智能工作流程的范式，其范围从集中式数据中心（云）到网络的最边缘。网络的边缘指的是终端，甚至可以包括用户设备。 边缘人工智能与更常见的做法形成对比，即人工智能应用程序完全在云中开发和运行。这种做法，人们已经开始称之为云人
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摘要：参考资料 ISO25010 IEEE 829 29119 书籍 《Performance Testing An ISTQB Certified Tester Foundation Level Specialist Certification Review.epub》 目前市面上介绍性能测试的最佳书。
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摘要：基于人工智能的系统，也称为神经网络（NN Neural Networks），和其他应用程序一样是 "系统"，因此需要测试。本文将指导你测试AI和基于NN的系统，并理解相关概念。 测试人工智能系统的不同之处是什么？ "传统 "的软件是建立在内部确定的算法基础上的。例如，对于将摄氏度转换为华氏度的系统，
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摘要：## 什么是数据库测试？ 数据库测试检查被测数据库的模式，表，触发器等。 它可能涉及使用负载/压力测试创建复杂查询并检查其响应性。 它检查数据的完整性和一致性。 数据库测试在软件测试中很重要，因为它确保接收到并存储到数据库中的数据值和信息有效或无效。 数据库测试有助于避免数据丢失，保存中止的交易数据
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摘要：NumPy简介 NumPy是Python中的一个开源库，它有助于数学、科学、工程和数据科学编程。它是一个非常有用的库，可以在Python中进行数学和统计操作。它对多维数组和矩阵乘法有完美的效果。它很容易与C/C++和Fortran集成。 对于任何科学项目，NumPy都是需要了解的工具。它用于处理N维
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