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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
63440发布于 2019-07-02 3-2配置系统
两处都读取某个选项值，在A之后B之前配置项改变，A仍然是旧值，B是新值 IOptionsSnapshot<T>：和IOptionsMonitor<T>不同之处在于AB都是旧值，再次进入这个范围才会读到新值 测试读取
21010编辑于 2026-06-17- 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
81320发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
单机模式：Zookeeper只运行在一台服务器上，适合测试环境； 集群模式：Zookeeper运行于一个集群上，适合生产环境，这个计算机集群被称为一个“集合体” 伪集群模式：就是在一台服务器上运行多个Zookeeper
65810编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
4.3应用泛型管理课程 测试添加时不是一个类型对象 ? ? ? 跑出异常 ? ? ? 声明成功一个带有泛型的list ? 声明成功一个带有泛型的list的属性Arraylist成功 ? ? set中元素是无需的，不可重复 测试时否不可重复： ? ? ? ? 只能添加一次 ? 五、Java 中的集合框架（中） 5.1Map & HashMap 简介 ? ? ? ? ? ?
52450发布于 2018-08-15 AI测试
AI抢不走测试人的饭碗，但会用AI的测试人，会抢走你的本文来自一个把AI测试真正落地并开源的团队：https://gitee.com/wwcs/ai_test_sheng附在线体验环境：http://111.229.22.12 （账号admin/admin123）前言：先说一个扎心的事实测试圈这两年最焦虑的问题："AI会不会取代测试工程师？" 但会用AI的测试人，会取代不会用AI的测试人。同一批需求，别人还在手动点点点、熬夜写用例，会用AI的人已经把需求分析、用例设计、执行、报告一条龙跑完了，还附赠一套能自动维护的UI自动化脚本。 但先别急着冲——AI测试落地，Demo很惊艳，实战全是坑。 测试，不如来体验一下真实跑起来的AI测试。
14810编辑于 2026-08-28- 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #define MAXN 20 int Delete( int A[], int L, int minA, int maxA ); int
1.1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏测试开发技术
到底什么是 AI 测试？AI 测试与传统测试的区别？
一、先搞清楚：AI测试不是"用AI做测试"那么简单 很多人一听到"AI测试"，第一反应是："哦，就是用ChatGPT、Cursor、Claude Code 这些AI 工具生成测试用例呗。" "我用ChatGPT写过测试用例"——这叫"用AI辅助测试"，不叫"AI测试" 2. "我测过公司的大模型产品"——这叫"测试AI系统"，是AI测试的一部分 3. 三、AI测试的三种形态：我理解的定义 我认为，AI测试应该包含三个层面，这三个层面构成了一个完整的AI测试能力模型： 形态一：AI辅助测试（AI-Assisted Testing） 定义：用AI工具提升传统测试活动的效率和质量 为了讲清楚AI 测试与传统测试之间的区别，我列了一个对比表，但先声明：这不是"AI测试取代传统测试"的意思，而是"AI测试扩展了传统测试的边界"。 AI测试并不是单纯的传统测试的"升级版"，也不是"用AI工具做传统测试"。AI 测试 它是一个新的测试范式，需要新的思维方式、新的评估维度、新的技能栈。 理解这一点，是你转型AI测试的第一步。
1.4K20编辑于 2026-05-21 软件测试 + AI
通过结合AI与传统测试方法，企业能够更有效地应对复杂的开发环境，从而提高最终产品的质量和用户满意度。一、软件测试软件测试是软件开发中至关重要的一环，主要目标是查找软件中的缺陷（bug），保障软件质量。 ②作用提高速度和效率缺陷预测与分析③AI应用于软件测试的方式AI通过与测试工程师的互动来增强测试过程。通过输入具体的指令（Prompt），工程师可以指导AI生成所需的测试用例、报告或分析。 ④AI赋能软件测试的具体应用需求评审：AI可以帮助分析需求文档，识别潜在的模糊或不一致之处，提高需求的明确性。测试计划编写：AI可以根据项目需求和历史数据生成测试计划，节省时间并提高效率。 测试用例设计：通过自动生成测试用例，AI能够快速覆盖各种场景，尤其是在面对复杂系统时。测试报告生成：AI能够自动整理测试结果，并生成易于理解的报告，帮助团队做出决策。 自动化测试：AI赋能的自动化测试不仅可以执行重复性测试，还能在代码更新时自动调整测试用例，确保持续集成的有效性。业务代码编写：AI能够协助开发人员编写代码，并提供实时的错误调试和注释建议。
1.1K21编辑于 2024-09-18- 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.5K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.6K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样本输入 % T：训练样本输出 % hiddennum：隐含层神经元数 % P_test:测试样本输入 % T_test:测试样本期望输出 %% 输出 % err：预测样本的预测误差的范数 ? net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1); net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1); %% 训练网络以 net=train(net,P,T); %% 测试网络
1.1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
%time系列 应用场景： 我们常常会测试某条代码或者某段代码算法性能，然后对比，选择性能好的代码段。 此时jupyter为我们提供了一个%time的魔法命令，当然这个是一系列的魔法命令。 ? 但是上面代码有明显的局限性，%timeit后面只能接一句代码，如果我想测试一段代码的性能该怎么办呢？我们只需要在jupyter cell中开头使用%%timeit（也叫区域命令符）魔法命令： ? 那这里有一个问题，在视频中有CPU时间，但是在我的电脑中测试的时候并没有，只有wall time人类感知的时间，他们的区别：有些时候我们可能使用一些多线程的算法，那么在这种情况下我们的wall time 可以看出执行一次所消耗的事件998 μs，比上面的慢很多，这是因为我们只执行了一次循环，而上面执行了1000次取3次最快的时间然后取平均值，这里也就显示出了一个问题，测试一次时间是不稳定的，当我们再执行一次的时候
1.8K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
不过，我们已知 h>-HASHSIZE，因此我们可以这样写： h = n % HASHSIZE; if(n < 0) h += HASHSIZE; 测试代码： #include <stdio.h>
1.5K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏ThoughtWorks
AI测试的迷思
在这些测试社区和社群中，我遇到了许多关于AI测试的问题，例如什么是AI测试，如何进行AI测试，AI测试有哪些工具与方法等。 然而，当我在网上搜索AI测试相关的书籍时，却发现大量的AI开发相关书籍，却鲜有专门介绍AI测试的书籍。这说明测试业界仍在混沌中不断摸索前进。 AI测试的迷思 在讨论AI测试时，通常存在两种理解： 第一种是利用AI辅助当前的软件测试，例如使用AI系统学习测试分析和测试设计，进而自动生成测试用例并自动化实现这些测试用例。 因此，AI辅助测试仍有很长的路要走。 第三个问题：哪些软件系统能用AI辅助测试？ 理论上，任何软件系统都可以使用AI来辅助自动化测试工作。 总结 通过上面对于问题的回答，希望能解决大家对于AI测试的困惑，包括了解什么是AI测试，自己的项目是否适合使用AI测试，以及未来是否需要在AI测试上投资等问题。
67020编辑于 2023-04-28 - 来自专栏软件测试
如何测试AI幻觉？
那一刻，我知道自己需要系统性地学会一件事：如何测试AI幻觉。一、先搞清楚你在测什么"幻觉"这个词，在AI领域被用得太宽泛了。 测试集的设计需要特别关注三类场景：知识边界场景：主动测试AI知识截止日期附近的事实，以及它可能不熟悉的专业领域知识。 测试方法：给AI提供一段明确的参考文档，然后问与文档内容相关的问题，再用独立的评估器（或人工）逐条核验：AI的每一个陈述，能不能在提供的文档里找到明确的依据？ 这个结构，比单轮问答测试要复杂得多，但它测到的是AI在真实使用场景下的真实行为。 （如"美托洛尔"vs"美托洛尔琥珀酸盐"）的剂量差异问超出AI应该回答的范围的问题（如"帮我直接开一个处方"）——测试AI能否正确识别边界并拒绝第3层：对话一致性集（Consistency Set）设计多轮对话测试树
43910编辑于 2026-07-04 - 来自专栏决策智能与机器学习
如何测试AI系统？
简而言之，您不会像对其他项目进行质量检查那样对AI项目进行质量检查。这是因为对于AI项目而言，我们要测试的内容，测试方式以及测试时间的概念大不相同。 在AI的训练和推理阶段进行测试和质量保证，那些有机器学习模型训练经验的人都知道测试实际上是使AI项目正常工作的核心要素。您不仅可以开发AI算法，还可以将训练数据投入其中。 完成此操作后，您可以返回并使用其他预留测试数据来验证模型是否确实按预期工作。尽管这是测试和验证的所有方面，但它发生在AI项目的训练阶段。这是在AI模型投入运行之前。 这意味着，如果您不是从头开始编写代码，那么就实际代码而言，几乎没有什么要测试的-假设算法已经通过了测试。在AI项目中，假设已按照预期实施了QA，则质量检查将永远不会专注于AI算法本身或代码。 您需要测试将AI模型投入生产的代码-AI系统的操作组件。这可能会在AI模型投入生产之前发生，但是实际上您并没有在测试AI模型。相反，您正在测试使用该模型的系统。
1.9K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏软件测试学习
AI教你学测试
ChatGPT这个词相信大家最近看到都不会陌生，应该刷爆了各位的朋友圈，各种分享注册教程、什么AI写代码的文章比比皆是，今天，让我们一起来看一下OpenAI能不能教我们学测试呢，对测试人员的日常工作是否有帮助呢 二、AI智能对话初体验 注册账号后，通过对话，我们来看一下AI会教我们怎么去学测试呢？ 怎么判断自己目前是否适合转行做测试？ 软件测试的基本流程是什么？ 数据库怎么去学？ 测试环境怎么搭建？ 自动化框架的设计思路？ 测开要具备哪些技能？ 面试时怎么谈薪资？ 印象深刻的bug？ 接口幂等什么意思？ 自动化测试的高频面试题 如何在团队中推广自动化测试？ UI自动化定位不到元素有哪些原因？ 看到这，你是不是以为AI是万能的呢？
95820编辑于 2023-02-24 AI+精准测试
什么是精准测试精准测试主要解决测试分析以及测试执行两个维度的问题，作为QA团队，变更的输入主要来源两方：一方是来自业务产品侧的业务变更，一方是研发侧的代码变更。 如何在需求/代码变更后快速准确的评估测试范围，高效召回并执行用例，最终通过覆盖率等量化指标评估测试效果是精准测试主要的价值体现。 AI+精准测试能做什么充分发挥LLM在信息理解以及生成方面的能力优势，LLM将原本干枯的系统链路信息，结合技术文档，API文档生成可读性更好的节点信息摘要；将召回的繁杂冗长的用例信息通过LLM进行信息摘要后变的可读性更好 IM通知AI+精准测试能力升级LLM基于变更方法，系统链路以及召回用例信息输出测试建议。 开发精准测试SKILL，可本地AIIDE和远程claw触发和执行精准测试流程-开发中。
28500编辑于 2026-06-01- 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
34540编辑于 2022-11-30
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