GPT-3是“暴力美学”的一次胜利，其最大拥有1750亿参数，训练数据达到5000亿个词，它的训练是一个无监督任务，它生成的内容已经相当接近人类的创作了，但是GPT-3并不是以对话的形式交互的，GPT-3依赖于小样本学习和零样本学习输出优质结果，使用门槛较高。ChatGPT是由OpenAI在GPT-3基础上利用有监督微调和人工反馈强化学习的方式训练的聊天机器人，ChatGPT能在三个月时间达到月活过亿的原因之一是，其使用方式简单（问答或者多伦对话），人机交互的方式与人和人之间交互方式非常相近。但它不是无所不能的，ChatGPT的“涌现能力”对于文案创作者来说是一种福音，但是对于技术人员来说并不是一件好事，比如利用ChatGPT写代码、寻找漏洞修复建议和代码审计等等，这些是不允许“涌现”出现的。本文提供一种方法能在智能客服、信息检索、专业问答等场景下避开这个问题，此方法的上限取决于你手头拥有的资源。该方法将AI做事的方式更像人类。ChatGPT使用问题实时性差ChatGPT的一大优点就是使用方式简单，完全可以把它当做一个无所不知的“人”，直接问就可以。但是我们把ChatGPT当做搜索引擎用的时候，我们很多情况下需要一个实时信息。我们知道，ChatGPT是用过去的数据训练的，所以它的知识是有时间限制的。比如我想知道全球最新的国家人口排名。使用ChatGPT获取的结果：这个结果先不谈准不准确，它给的是2021年的数据。ChatGPT在回答事实性的问题的时候，所回答的知识是有年限的，它不能给出这种没见过的类似具体数字的回答。使用

${__RandomString(32,0123456789qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm,)}该组件一定要放入并发线程组中，才能模拟每次发起请求是不同的用户BeanShell

在微信里可以直接分享到朋友圈；而小程序就只能生成带小程序码的图片发到朋友圈，不如H5便捷；但是对于分享到好友或群，小程序提供了卡片式的分享界面，信息多而且看起来很高端，这个效果H5

点击“蓝字”关注我们吧！前言在移动商业广告的测试的工作中，经常会需要对广告请求进行捕获和分析，常使用的有两个测试工具：fiddler,Charles,这两个工具都可以对广告请求进行抓包，断点调试，请求替换，构造请求等，但是这两个工具都有一定的局限性。首先，fiddler只能在windows上运行，charles虽然可以在mac,windows上运行，但是收费。其次，在商业广告请求中经常会对接口协议进行加密处理，使用fiddler和charles就不容易解决了。最后，商业广告测试中需要对广告请求协议的各种字段进行校验，但业务涉及到多字段修改的情况下，再利用fiddler和charles逐一校验判断显然很浪费时间。经过调研和实际应用，我们发现mitmproxy这个工具非常灵活，它是基于Python开发的开源工具，提供了Python

点击上方蓝字关注我们！前言经常听到研发面试基础题或者说基本功都包括算法题目，那常用的算法都有哪些？小白们也很熟悉的：冒泡，归并，简单选择，归并，堆排序。那它们区别是什么呢？需要好好梳理一下了。今天咱们就先瞅瞅感觉比较抽象的堆算法吧。01堆排序基本思想什么是堆？堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右子结点的值，称为小顶堆。堆排序（Heap

点击上方蓝字关注我们！背景在兼容性测试中，对于一个App进行兼容性测试，需要安装，冷启动，热启动，卸载四个步骤，在这四个步骤都正确的情况下，才确定App兼容这款手机。在国内，Android手机的型号，品牌有很多，各个品牌厂商封装代码不同，给兼容性测试带来了很大的影响，尤其在Android6.0以后，Android为了用户安全引入权限弹框，Android8.0以后oppo,vivo等手机需要用户输入账户，密码才可以安装，为确保兼容性测试的正确执行，需要引入一种辅助处理机制，点窗助手。该SDK是基于Google的Uiautomator开发的，所以只适用于Android系统。本方案采用云端拉取弹框数据，动态修改代码运行参数，完美的解决了兼容性测试中弹框导致的测试失败的问题。Technology核心技术与架构图云配置是在云端拉取弹框配置数据，动态固化到本地，uiautomator监听OnAccessibilityEventListener，拉取固化本地数据，进行弹框处理。架构图如下图所示：整体方案主要分为四个部分：1.数据更新固化机制：Android终端通过http请求，拉取云端数据，固化到本地。2.组件比对模型：Uiautomator监听OnAccessibilityEventListener事件回调，通过判断当前的界面是否弹窗，拉取本地数据，进行和弹窗比对。3.比对成功后的处理：比对成功后，根据操作类型，去做相对应的操作4.异常机制预警：比对失败，或者操作失败，邮件预警。技术优势01弹框匹配数据动态更新，无需停止服务02断网也可以处理弹框03组件比对速度快，弹窗定位精准04一个弹框，多操作05支持多种操作，操作结果成功率比较高06支持正则匹配查找07完美解决AccessibilityNodeInfo点击产生的问题Implementation技术实现1.启动心跳服务，拉取云端数据2.数据固化3.配置服务启动参数4.监听UiAntomation.OnAccessibilityEventListener5.判定弹框6.精确比对弹框是否匹配数据7.组件操作：8.异常预警效果展示来呀！来呀！关注我吧！！

API新版jdk官方自带httpClient,支持发送同步、异步的http请求完全支持Linux容器（包括docker）许多运行在Java虚拟机中的应用程序（包括Apache

2.可选属性：在属性名字后面加一个?符号3.字符串索引签名索引类型可索引类型具有一个索引签名，它描述了对象索引的类型，还有相应的索引返回值类型。比如：a[0]

点击上方蓝字关注我们！介绍JAR文件是基于ZIP文件格式的一种文件格式，用来将许多文件整合成一个文件。一个JAR文件本质上是包含可选目录META-INF的zip文件，可以通过命令行jar工具或者在Java平台上使用java.util.jar中的API来创建。JAR文件的命名没有严格的要求，可以是特定平台上的任意合法文件名称。在很多场景中，JAR文件不仅仅用来对java

Clients会告知Manager，即可显式指定version，或者只请求最新的version。该Manager会为该Servable返回一个handleTensorflow

函数如果想增加切片的容量，我们必须创建一个新的更大的切片并把原分片的内容都拷贝过来。可以使用append()方法向切片中追加元素，使用copy()方法复制切片。2、指针Go

点击上方蓝字关注我们！背景当mysql的一个大表总数达上亿时，mysql性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。Tidb是分布式newsql数据库，兼容了大部分mysql协议和操作，业务不需要调整，数据库性能也能保证。Tidb介绍1开源分布式的关系型数据库TiDB

点击上方蓝字关注我们！图像匹配的应用及背景图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。应用：遥感（制图更新），计算机视觉应用程序，医疗用图像注册。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。本文主要内容1.模版匹配2.特征匹配3.深度学习去找目标模版匹配原理模板匹配是基于像素的匹配，用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和

点击上方蓝字关注我们！近期使用Jenkins帮业务团队搭建过一次Pipline，并将测试流程加入到了Pipline中，将搭建过程的做了简单记录。考虑到项目的保密性，该文章仅演示搭建步骤和工具使用，文中的代码均为伪代码。JenkinsPipeline简介与安装01了解Jenkins的人相信对pipeline都有所耳闻，pipeline是Jenkins2.0推出的一套Groovy

到子进程配置的日志里边。查看当前路径然后配置supervisord.conf：因为是练习项目所以我把配置文件和日志文件都放在了/home/yz/supervisor_study/logs

GestureDescription.Builder().addStroke(new

点击蓝字关注这个神奇的公众号～什么是装饰器装饰器实际上是在保留原有代码结构的前提下，为代码增添了某种功能Python装饰器有以下四种类型1.函数装饰函数

为什么是“可靠shell”呢？大家可能都有过shell语言在某些情况下造成的“灾难”，也许是因为我们使用了非预期的变量、产生了非预期的返回，却没有及时判断处理导致了不可预知的问题。

点击蓝字关注这个神奇的公众号～测试找BUG总结1、对业务模块的理解要全面、深刻。即：对此次新功能或者功能改进相关的业务要理解透彻。好处：1）对此次需求的合理与否可做出判断。2）对相关联的其他测试点需进行测试，以防之前的相关功能失效或开发将相关功能误改坏。2、对整体流程要理解透彻。好处：如测引擎算法时，相关需求的改动要看整体流是否走得通，看逻辑是否正确。3、提测多了以后，要善于总结哪些是开发的易错点、易遗漏的点，发现后不仅要在测试时予以测出，还要告知开发此处易错，帮助开发分析原因。如：若是因为对此处业务理解不到位，测试可以写一些清晰易理解的说明文档给开发，以帮助开发弄懂和理解业务；若是代码方面的技术漏洞，比如：在更新的时候会报空指针，则要告知开发增加此处的判断非空，并形成代码规范。4、若是开发新人，则测其开发的功能时，要格外重视，无论是业务方面还是代码逻辑方面，测试点都要细和全面。当测试人员手中有多个测试任务并行时，要提早进行测试此需求。原因：此为易出错的地方，也应在测试早期就着重测试，尽早测试完成，不要因为需求简单或者自己对此需求熟悉而留到最后，因为新开发人员的修改bug速度较慢，且改完后可能引出新的bug，再次发现bug并修复是需要时间的，可能会因为此而延期；若无法延期，带着小bug匆忙上线，可能线上会出现未预期的bug的风险。5、

背景在UI自动化测试中，界面控件识别是基石。在计算机视觉领域中，有很多经典的目标识别模型，我们尝试将YOLO模型迁移至自动化测试领域界面控件识别中。迁移训练后的模型需要部署到生产环境，TensorFlow

自动化测试的最后需要对测试数据进行校验，得出测试结论。前面已经提到，mock服务器会将捕获的sdk请求和打点数据，并且写入数据库。为了达到校验准确性，需要进行如下三个方面校验：