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2-6 链表逆序
2-6 链表逆序 我只介绍两种常用方法吧，非递归方法 和 递归 方法 我觉得够用就行 1、非递归方法： 将第二个元素后面的元素依次插入到头结点后面， 最后再把原始第一个元素放到原始第二个元素后面，整个链表就能够反转了
1K10发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-6 R语言基础 缺失值
> is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
44020发布于 2020-09-16 - 来自专栏ypw
题目 1675: 算法2-3~2-6：Big Bang
题意：题目的意思就是insert 是在一个地方插入一个字符串，然后delete是删除一个字符串，show是展示当前存在的所有字符串，然后search 是查找字符串然后输出字符串存在的序号。
45440发布于 2021-03-04 - 来自专栏ceshiren0001
Agent Skills 入门：技能包如何让测试 Agent 真正落地？
你写清楚“第一步读什么、第二步拆什么、第三步输出什么格式、遇到异常怎么处理”，Agent才知道该怎么干活。今天这篇文章，我从零拆一个测试人最常用的Skill——测试用例生成。看完你就能自己写第一个。 一、为什么测试Agent总是“落不了地”？过去一年，很多团队都在尝试用AI做测试。但真正跑起来的没几个。问题出在哪？不是模型不行，是你给它的东西，根本不是一个“能力单元”。 用大白话说：Skill就是把“资深测试工程师怎么做一件事”的完整经验，封装成一个Agent能随时调用的能力包。它和MCP的区别是什么？ MCP给Agent提供手，Skill给Agent提供操作手册。没有Skill，Agent有手也不知道怎么干活。三、技能包如何让测试Agent真正落地？ 测试人的经验，值得被封装成Skill。你今天花30分钟写一个“测试用例生成”的Skill，以后每一个项目都能复用。别只写提示词了。写一个SKILL.md，让Agent真正替你干活。
11400编辑于 2026-10-05 给 Coding Agent 加上质量门禁：测试如何进入 Agent Loop
文件发生修改后，根据预设规则触发对应的测试；测试通过，Agent就继续执行后续任务；测试失败，Harness将失败结果重新送回模型，让Agent进入下一轮修复循环（RepairLoop）。 这样才能兼顾验证强度和Agent的执行效率。失败结果的反馈回路测试进入AgentLoop后，并不代表测试跑起来就够了。对于Agent而言，测试结果本身也是上下文输入。 当测试结果开始参与控制Agent的下一步动作时，这些反馈本身是否可靠，也成了Harness需要管理的问题。测试本身的可信度还有一个更棘手的问题，就是Agent可能同时拥有业务代码和测试代码的写权限。 Agent可以为新功能补充测试，但关键的验收测试、回归测试，或是隐藏测试都由独立的Harness和CI管理。 如果Agent修改已有测试文件，则触发额外检查，判断是否删除断言、增加Skip、扩大Mock范围，或者放宽原有测试条件。变异测试也可以用来检查测试本身是否足够有效。
25810编辑于 2026-08-19- 来自专栏k8s技术圈
Kubernetes 动态创建 Jenkins Agent 压力测试
另外，由于 Jenkins Agent Pod 配置的是软亲和，当 CI 节点资源不足时，也可以调度到其他节点。 2. 使用 Kubernetes 提供的动态 Pod 作为 Jenkins Agent 用于构建流水线，具体配置可以参考顶部的文档链接。 2.5 测试用的 Pipeline Demo Demo 采用的是一个 Java 项目，克隆代码、执行单元测试、镜像构建。由于镜像内容都一样，这里就没有推送镜像，同时也减少了外部依赖。 测试策略 为了更好的测试 Jenkins 在 Kubernetes 上执行流水线的性能，在上面的配置中，我提供了足够 400 条流水线并发执行的资源。 在执行测试之前，执行 20 次流水线对节点进行预热。 主要进行五组测试，分别为 50、100、200、400、800 条流水线并发。
2.4K20发布于 2020-12-01 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-6)
代码清单2-6 ret = 0; for(i = 1; i <= N; i++) { j = i; while(j % 5 ==0) { ret++;
28240编辑于 2022-11-30 - 来自专栏软件测试
Prompt、Agent、测试智能体:测试的新机会,还是新焦虑?
在某技术社区的测试专场,一位有十年经验的测试总监分享了他们团队的实践:"我们引入测试智能体后,三个月内测试效率提升了5倍,团队规模从15人缩减到6人。"台下掌声雷动,但散场后我听到两种截然不同的声音。 这个场景折射出当下测试行业的核心困惑:从Prompt工程到Agent编排,再到测试智能体,这些新技术究竟是测试人员的机会,还是威胁?问题的本质不在于技术本身,而在于我们如何理解这场变革的底层逻辑。 某金融公司的测试架构师老王,在使用测试智能体时,工作方式发生了根本改变。 某金融公司的测试总监王总,从一开始就将智能化定位为"组织能力建设"。他推动建立了"测试智能体中台",将团队积累的Prompt模板、Agent编排模式、决策规则全部沉淀到平台。 帮助建立智能化测试知识库,让团队在你的经验基础上持续进化,这是从个人贡献者到能力建设者的跃迁。真正的测试工程师,从来不是"测试用例的编写者",而是"产品质量的守护者"。
52811编辑于 2026-01-17 - 来自专栏IT技术圈
练习2-6 计算物体自由下落的距离 (5分)
一个物体从100米的高空自由落下。编写程序，求它在前3秒内下落的垂直距离。设重力加速度为10米/秒
2K10发布于 2021-02-24 多模态 Agent 如何规划 UI 测试路径
多模态 Agent 如何规划 UI 测试路径 文章封面 UI 自动化的难点，表面看是脚本维护成本高，深层看是测试设计无法持续跟上系统变化。 多模态 Agent 的价值，不是把脚本换一种写法，而是让系统具备持续感知页面、动态规划路径、执行后反馈修正的能力。目标也从“写自动化脚本”升级为“生成可回放、可审阅、可纳管的高质量测试用例”。 因此，真正要解决的是三个问题： 机器能否自己看懂页面当前状态 机器能否自主决定下一步测什么 生成的路径能否直接回放并纳入测试资产 Agent 测试闭环：感知、决策、执行、反馈 多模态 Agent 的核心思路 Agent 没有人类测试者的先验偏见，因此可能执行一些人认为“不会有人这么干”的操作。 第三，概率与确定性必须分层。模型只适合做不可判定的事；凡是可判定的，都应该通过规则、标准和工程机制固化下来。 结语：让自动化从回放工具变成有记忆的探索系统 基于多模态 Agent 的 UI 自动化路径规划，关键不在于让模型替人点页面，而在于重构测试设计方式：人定义目标，系统感知状态，Agent 规划路径，工程约束负责校验
17410编辑于 2026-10-05- 来自专栏刷题笔记
2-6 两个有序序列的中位数 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101025378 2-6 两个有序序列的中位数 (20 分) 已知有两个等长的非降序序列S1
80030发布于 2019-11-08 Agent + MCP 架构下的功能测试模式变革
当业务需要新增“信用卡分期”功能测试时,测试工程师不需要从零写脚本,而是: 定义测试场景的DSL描述 Agent自动识别需要哪些能力(创建账户、绑定信用卡、发起分期、验证账单) Agent调用对应的MCP ,Agent自动重新组合测试流程,所有场景无缝适配。 智能化的能力编排 Agent不是简单执行预定义的脚本,而是根据测试意图动态规划执行路径。 例如,测试“用户购买VIP会员”这个场景: Agent理解测试意图:验证购买流程的完整性和支付后的权益生效 Agent查询可用的MCP能力:账户创建、商品浏览、下单、支付、权益验证 Agent生成执行计划 拥抱智能编排尝试用Agent来描述测试意图,而不是手写详细的执行步骤。让机器处理执行细节,人专注于测试策略和质量目标。 4.
50810编辑于 2026-04-15- 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-6：去掉亲缘关系近的个体
这是使用plink学习GWAS中质控的最后一篇，后面是使用GLM和MLM模型进行建模，以及对结果的整理和可视化。
3.5K30发布于 2020-05-13 业务链路驱动的 Web UI Agent 测试
业务链路驱动的 Web UI Agent 测试 文章封面 Web UI 测试的重点可以从“按脚本点完页面”转向“在真实页面状态下完成并验证业务目标”。 从脚本自动化转向业务链路 传统 UI 自动化常沿着测试范围、测试点、环境与数据、脚本编写、调试、执行、缺陷回归、页面变更后的维护逐步推进。 业务链路驱动把更稳定的业务目标和验收条件放在中心，由 Agent 根据页面观察推进执行；人仍负责质量判断与高风险决策。 五层架构与执行闭环 系统按职责分为任务接入、任务调度、Agent 编排、浏览器执行、数据与结果五层。 感知、规划、执行、验证与运行时护栏构成的执行闭环 运行时护栏先于自主恢复 Agent 可以提议操作，但高风险写操作必须经过确认。
9310编辑于 2026-10-06AI Agent不按套路出牌，测试圈慌了
有个做了六年自动化测试的同事，最近跟我吐槽了一件事：他给一个AI Agent写了一条一模一样的测试指令，早上跑一遍，下午跑一遍，结果居然不一样。 测试用例的全部意义，就建立在这条公理之上——因为结果是确定的，我们才能写出断言，才能判断"通过"还是"失败"。 但AI Agent打破了这条公理。 四种正在被验证有效的新方法论 第一种，对抗性测试。既然Agent会自主决策，测试的重点就要从"验证正确路径"转向"主动构造刁钻场景，看Agent会不会被带偏"。 当Agent做出一个决策，测试人员需要有能力回溯"它为什么这么选"，而不只是看结果对不对。这要求测试工程师学会阅读Agent的思考链路和调用日志，把"黑箱"尽可能变成"灰箱"。 对想要入门的测试工程师，一条相对务实的路径是：先别急着重写整套测试框架，而是挑一个团队里已经在用的AI Agent功能，从"行为一致性评测"入手——设计十组语义相近但表述不同的输入，跑上二三十次，记录每次的决策路径和最终结果
24300编辑于 2026-07-16- 来自专栏AI 应用架构
Agent评测为什么比传统测试难 10 倍
一、Agent评测的本质：为什么它比传统软件测试难10倍？在讨论"怎么做"之前，先搞清楚"为什么难"。Agent评测的难度不是量的增加，而是质的变化。 测试的核心是穷举路径、覆盖分支，追求80%以上的代码覆盖率。但Agent是概率性系统——给定输入A，可能得到B1、B2、B3中的任意一个，且每个都可能是"正确"的。这直接打碎了传统测试的根基。 在传统软件测试的思维下，200条比50条好，1000条比200条好。但在Agent评测中，这个逻辑是错的。4.1为什么20-55条就够了答案藏在Agent的错误模式中。 这种假设冲突在单独测试时看不出来。组件测试的盲区3：错误放大效应。 （契约测试）——你不需要启动整个系统来测试两个服务之间的交互，只需要验证它们的接口是否兼容。
95679编辑于 2026-06-09 AI Agent测试体系构建：从单元测试到端到端质量保障
二、建立Agent测试金字塔Agent测试最容易犯的错误是把所有测试都做成端到端测试。这样做成本高、执行慢，而且一旦失败，很难定位问题。 一个成熟的Agent架构应该尽可能把确定性逻辑从模型中拿出来。四、第二层：ToolCalling测试ToolCalling是Agent测试的核心。 久而久之，测试集会成为Agent系统真正的“经验数据库”。十三、回归测试不能只测试新增功能Agent最大的特殊性之一，是修改A可能影响B。 十七、PromptInjection和安全测试必须进入Agent测试体系Agent一旦拥有工具，就不再只是“聊天机器人”。 这是Agent测试从Demo走向生产的关键一步。
29511编辑于 2026-08-27- 来自专栏霍格沃兹测试开发学社
AI Agent测试实战：如何测试一个会自主决策的软件系统？
Agent实际上在做：感知→决策→行动→观察→再决策。这也是Agent测试和传统接口测试最大的区别。二、为什么传统测试方法不够用了？ 进一步可以计算：路径覆盖率节点覆盖率工具覆盖率异常路径覆盖率九、Agent测试最容易忽略的问题：死循环这是传统接口测试和Agent测试之间一个非常明显的区别。 死循环十、Agent测试还需要关注“越权调用”这是企业真正落地Agent后非常重要的一类测试。 ：Agent权限与安全测试。 十三、Agent测试和传统自动化测试最大的区别可以简单总结：展开代码语言：TXTAI代码解释传统自动化测试输入↓固定流程↓接口↓断言而：展开代码语言：TXTAI代码解释Agent测试用户目标↓Agent
28710编辑于 2026-08-12 - 来自专栏需求开发实录
Agent 场景怎么做灰度发布和 AB 测试
Agent场景怎么做灰度发布和A/B测试又是一道面试题刨出来的思考前言刷到一道题：Agent场景下如何做灰度发布和A/B测试？和传统软件的灰度有什么区别？ Agent场景下，这两个前提其实是不成立的。Agent的"版本"，不是改代码才算传统软件发版，改的是代码。Agent呢？ Agent呢？它返回200，语气流畅，但是内容是错的。错误率这个传统灰度的核心指标，在Agent场景是失效的。那现在看什么？ 大概这几类：任务完成率：任务到底完成没有用户负反馈：点踩、重新生成、中途放弃人工抽检：抽样看输出，灰度初期量小，人还看得过来离线评估：拿固定评估集先跑一遍，LLM-as-judge或者规则打分，当回归测试用成本和延迟 A/B测试的区别在哪传统A/B：切流量，跑两周，看转化率，统计显著就选哪个组。Agent的A/B有几处不一样：目标从"bug少"变成"效果好"。传统灰度是选没异常的版本，Agent是选答得更好的版本。
18200编辑于 2026-09-06 Codex 等 Agent 能写测试、跑流程，为什么回归测试还不能完全交给 AI？
最近，AIAgent在测试领域越来越受到关注。从生成测试代码，到操作浏览器执行流程，Codex这类AIAgent已经能够参与越来越多测试环节。 很多人开始思考：既然AI已经可以自己写测试、跑流程，是不是回归测试也可以完全交给AI？我的看法是，不建议把回归测试完全交给AIAgent。原因很简单，会操作网页和做好回归测试，并不是一件事。 Agent每次执行的路径可能不一样，它会根据自己的判断临场应变。做探索性测试没问题，但作为回归基线，结果无法复现，你没法说清这次通过到底是产品没问题，还是AI这次运气好。第二，失败归因困难。 Agent跑完就结束了，用例没有积累成可编辑的资产。页面一改版，你无法定位去修，只能让AI重新跑一遍试试，这本质上是在反复重新执行，而不是在维护一份测试资产。第四，断言不明确。 回归测试真正需要的是可维护资产回归测试的核心价值，是把真实操作沉淀成可编辑、可回放、可批量执行的测试用例，而不是依赖一次性的临场发挥。
17010编辑于 2026-08-06
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