安全测试前置实践2-安全渗透测试
本文我们将以围绕系统安全质量提升为目标,讲述在功能安全测试&安全渗透测试上实践过程。望通过此篇文章,帮助大家更深入、透彻地了解安全测试。
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4年前
Android单元测试之四:仪器化测试
Android单元测试之四:仪器化测试仪器化测试  在某些情况下,虽然可以通过模拟的手段来隔离Android依赖,但代价很大,这种情况下可以考虑仪器化的单元测试,有助于减少编写和维护模拟代码所需的工作量。  仪器化测试是在真机或模拟器上运行的测试,它们可以利用Androidframew
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4年前
PaddlePaddle预训练模型大合集,还有官方使用说明书
PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时,也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中,我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期,在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型,丰富扩充了预训练模
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4年前
Spring Boot Mock单元测试学习总结
单元测试的方法有很多种,比如使用Postman、SoapUI等工具测试,当然,这里的测试,主要使用的是基于RESTful风格的SpringMVC的测试,我们可以测试完整的SpringMVC流程,即从URL请求到控制器处理,再到视图渲染都可以测试。下面我主要总结下SpringBoot基于Mock的方式对控制层Controller和服务层Serivce的单元
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4年前
Docker与自动化测试及其测试实践
<h2Docker与自动化测试</h2<p对于重复枯燥的手动测试任务,可以考虑将其进行自动化改造。自动化的成本在于自动化程序的编写和维护,而收益在于节省了手动执行用例的时间。简而言之,如果收益大于成本,测试任务就有价值自动化,否则受益的只是测试人员的自动化技能得到了提升。利用Docker的快速部署、环境共享等特性,可以大大减少自动化的成本,使很
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1年前
大模型数据集:揭秘AI背后的魔法世界
一、引言在人工智能的奇幻世界中,大模型数据集如同神秘的魔法书,蕴藏着无尽的智慧与力量。它们为AI注入了生命,使其具备了理解和改变世界的能力。今天,就让我们一起揭开大模型数据集的神秘面纱,探索其背后的魔法世界吧!二、大模型数据集:智慧的宝库大模型数据集就如同
【专项测试系列】-缓存击穿、穿透、雪崩专项测试
作者:刘须华一、背景概述: R2M缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩,在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库,导致数据库资源占满,引起数据库故障。平时
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1年前
大模型数据集:构建、挑战与未来发展
一、引言随着深度学习技术的迅速发展,大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集,这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大