在软件开发过程中，测试用例的生成是至关重要的一步。测试用例是用于验证软件功能、性能和安全性的具体测试方法，是确保软件质量的关键手段。随着人工智能（AI）技术的发展，基于 AI 的测试用例生成技术逐渐成为未来趋势。1.1. 测试用例的重要性1.1.1. 测试工作的基础测试用例是测试工作的基础，是测试工程师执行测试的重要依据。测试工程师需要根据测试用例的设计要求，执行测试用例，记录测试结果，并对测试结
前言EvoSuite是由Sheffield等大学联合开发的一种开源工具，用于自动生成测试用例集，生成的测试用例均符合Junit的标准，可直接在Junit中运行。得到了Google和Yourkit的支持。 使用evosuite支持三种方式运行：本地jar包、maven插件、idea插件 本文说下maven插件的方式 配置方式要使用EvoSuite，就要在Maven工程的pom.xml文件中引入Evo
在使用 swagger 来编写接口文档时，需要告诉前端枚举类型有哪些取值，每次增加取值之后，不仅要改代码，还要找到对应的取值在哪里使用了，然后修改 swagger 文档。反正小黑我觉得这样做很不爽，那有没有什么办法可以让 swagger 框架来帮我们自动列举出所有的枚举数值呢？
承接上篇文章 《一站式解决使用枚举的各种痛点》 文章最后提到：在使用 swa
把人工智能比作水果，我们知道，吃水果的方法有很多。可以把机器学习比作 一种吃水果的方法。如果用刀切这种方法。深度学习又是机器学习的一个分支：测试什么一般这些项目都要测试什么，要进行什么类型的测试；1. 模型评估测试 模型评估主要是测试 模型对未知新数据的预测能力，即泛化能力。 泛化能力越强，模型的预测能力表现越好。而衡量模型泛化能力的评价指标，就是性能度量(performance measure)
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2024-04-28 08:57:19
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在软件测试领域，自动化测试用例的生成正逐渐被AIGC（人工智能生成内容）所改变。通过利用AIGC技术，我们可以快速生成准确的自动化测试用例，提高测试效率，减少手动测试带来的误差。接下来，我将分享关于“AIGC生成自动化测试用例”的一些重要策略和实施步骤。
## 备份策略
在这个过程中，我们需建立健全的备份策略，以确保生成的测试用例如有意外情况发生时能够快速恢复。备份策略应包括存储架构的设计和备
用例图主要用来描述角色以及角色与用例之间的连接关系。说明的是谁要使用系统，以及他们使用这个系统干什么。一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示这些元素之间的各种关系，如泛化、关联和依赖。它展示了一个外部用户能够观察到的系统功能模型图，帮助开发团队以一种可视化的方式理解系统的功能需求。一、用例图所包含的元素1.1参与者(Actor)–与应用程序或者系统进行交互的用户、组织或者外部
前言上篇文章相信大家已经了解了pytest在cmd下结合各种命令行参数如何运行测试用例，并输出我们想要看到的信息。那么今天会讲解一下pytest是如何收集我们写好的用例？我们又有哪些方式来运行单个用例或者批量运行用例呢？下面将为大家一一解答！Pytest收集用例原理首先我们按照如下目录结构新建我们的项目 [pyttest搜索测试用例的规则]
|[测试用例目录1]
| |__
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2024-05-05 22:10:20
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引言随着人工智能技术的快速发展，AIGC（AI-Generated Content）逐渐成为人们关注的焦点。从社交媒体上的自动生成回复到新闻报道的自动化撰写，AIGC正在改变我们创造和消费内容的方式。本文将深入探讨AIGC技术中的一个核心领域——基于Transformer架构的语言模型，并提供一个简单的Python实现，展示如何训练一个文本生成模型。AIGC的基本概念定义：AIGC指的是利用人工智
原创
精选
2024-10-20 10:42:01
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AI一键生成文案的原理涉及自然语言处理（NLP）和机器学习技术。这种技术的核心是基于大量文本数据的模式识别和生成，通常使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等来实现。模型训练： AI模型通常使用大量的已标记文本数据进行训练。这些数据被输入到深度学习模型中，模型逐渐学习文本的模式、语法、语义等信息。文本生成： 当模型经过训练后，它可以根据输入的
在当今迅速发展的技术环境中，"aigc 组件生成"已成为关键的研究领域，容纳了一系列智能生成内容的技术，能够大幅提升工作效率与创造力。本博文将详细探讨这一技术的背景、原理、架构、源码分析以及应用场景，并展望未来的发展趋势。
### 背景描述
随着人工智能技术的飞速进步，内容生成算法日益成熟，特别是在自然语言处理和计算机视觉方面的应用。通过训练模型，能够实现富有创意的文本生成和图像合成，从而简化
随着科技的发展，使用AI一键生成图片可以带来无限的创作可能性和乐趣，让人们在艺术创作和探索的过程中获得新的体验和享受。它不仅可以帮助我们释放创造力，还可以扩展艺术的边界，更加开放和包容不同的艺术形式和表达方式。AI一键生成图片的趣味性在于它能够给人们带来全新的艺术体验，让人们重新认识和探索艺术的魅力。给大家分享4种能够一键生成图片的方法，一起来看看吧。方法一：智能抠图助手这是一款专业的抠图工具，能
什么是生成器？通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且， 创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后 面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的lis
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2024-04-11 13:49:04
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简介WaveNet利用神经网络系统对原始音频波形（Raw SoundWave）建模该网络。基于WaveNet生成的音频质量优于目前所有的文本转语音（Text-to-Speech,TTS）系统，将计算机输出音频与人类自然语音差距缩小50%。最常用的TTS方法是拼接式语音合成（Concatenative Synthesis）：先录制单一说话者的大量语音片段，建立一个大型语料库，然后简单地从中进行选择并
AIGC（人工智能生成内容）技术最近在音乐创作领域取得了显著的进展。这种生成音乐的方式，不仅可以为音乐创作带来新的灵感，还为相关产业开辟了新的可能性。然而，如何有效地利用这一技术，设计出可以生成高质量音乐的系统？在此博文中，我们将详细回顾这个过程。
关于AIGC生成音乐的背景信息，可以通过如下流程图来理解其发展历程和趋势：
```mermaid
flowchart TD
A[音乐创作]
（一）软件功能实现两个功能：根据主题生成歌词和辅助写歌词根据用户给定的主题生成一段歌词，歌词表达要流畅，语句通顺，押韵提供相关的词语和句子供用户选择，使用户在帮助下完成歌词创作核心模型主题生成首句模型-相似度计算 + 基于SIF加权的word2vec模型首句生成整段歌词模型-基本的Seq2Seq模型和双向Decoder + beam search的改进模型(二) 核心模型A. 主题生成首句模型--
# Python生成正交表用例的应用与实现
在软件开发和测试中，验证产品的质量是最重要的环节之一。正交表作为一种有效的实验设计工具，可以帮助我们在有限的测试资源下，尽可能全面地覆盖测试用例。而Python凭借其简单易用的特性，可以很方便地生成正交表用例。本文将详细介绍正交表的概念、实现方式以及实际的代码示例。
## 一、正交表的概念
正交表是一种多因素实验设计技术，通过合理的组合不同的因素和
# Fuzz 用例生成优化
在软件测试领域，模糊测试（Fuzz Testing）是一种用于发现程序漏洞的强大技术。它通过向程序输入大量随机或半随机的数据，观察程序的行为以识别潜在的问题。本文将介绍如何利用 Python 实现模糊测试用例的生成和优化。
## 什么是 Fuzz 测试？
Fuzz 测试的主要目标是使用不符合预期格式的数据来测试程序的健壮性和边界条件。通过这种方式，可以有效地发现和
在写测试用例的时候，你是不是经常会遇到以下难题：缺少边界测试用例： 在编写测试用例时，有时候会忽略某些边界情况，这可能导致无法发现软件中的潜在问题。无法覆盖所有的场景： 测试用例的数量可能非常庞大，从而导致无法覆盖所有的场景。测试用例重复： 测试用例写完之后，却发现一些测试用例之间存在重复。从而导致浪费时间和资源，同时降低了测试效率。除此之外，我们一定还会遇到其它各种问题，那么，我们应该怎么借助C
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2023-12-19 15:35:43
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如何使用Python生成图片
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python生成图片。随着人工智能和数据科学的发展，生成图片已经成为了一项非常有趣且有实际应用的技术。通过使用一些开源的Python库，我们可以轻松地生成各种各样的图片，从简单的几何图形到复杂的艺术作品。
## 2. 整体流程
下面是生成图片的整体流程，我们将使用表格形式展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-01-18 17:19:31
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aigc 动画生成软件逐渐进入了我们生活的方方面面，它使用先进的生成对抗网络技术来生成高质量的动画图像。这篇文章将详细介绍如何搭建一个aigc动画生成软件环境，配置并验证测试，最后引导你解决常见问题以及扩展应用。
## 环境准备
在搭建aigc动画生成软件之前，首先需要准备好环境。确保你的计算机满足相应的硬件和软件要求。
### 前置依赖安装
1. 安装Python
