现象描述： 线上机器的程序文件（包括TOMCAT自身）使用APP账号作为属主运行，同时禁止了APP账号的BASH。登录系统使用了统一认证，这样每个人都有自己的账号登录系统。...在Linux系统下，新建目录的权限是777减去umask码值，新建文件的权限是666减去umaks码值，由于linux默认的umask是0022，所以一般新建目录和文件的默认权限分别是755和644。...[root@localhost ~]# umask 0022 但是，在部署tomcat后，发现tomcat的日志文件catalina.out的权限是640(即"rw-r-----"),新生成的日志文件权限全都是...640，开发者使用其他用户登录后对这些日志文件均不可读！...的filePermissions设置引起日志文件不可读现象。
明确性能测试需求在选择工具之前，需要明确以下需求：目标：例如负载测试、压力测试、基准测试。范围：涉及的系统（如 Web 应用、数据库、API）。指标：需要测量的内容（如响应时间、吞吐量、并发用户数）。...推荐常用性能测试工具根据不同的需求，选择合适的工具：（1）Web 应用性能测试Apache JMeter开源工具，支持多种协议（如 HTTP、HTTPS、FTP），适合 Web 应用性能测试。...社区支持：是否有活跃的社区或官方支持。4. 结合多种工具单一工具可能无法满足所有需求，可以结合多种工具使用。例如：使用 JMeter 测试 Web 应用性能。使用 sysbench 测试数据库性能。...生成性能测试报告确保工具能够生成符合需求的性能测试报告。# 示例：使用 JMeter 生成 HTML 报告jmeter -g result.jtl -o /path/to/report7....查看日志排查问题如果工具运行异常，可以通过日志排查原因。# 查看工具日志cat /var/log/jmeter.log journalctl -xe | grep sysbench
一个很好的例子是 Milvus，一个具有分布式和云原生架构的开源向量数据库。 向量数据库已成为生成式 AI 领域的重要组成部分。让我们探讨这些数据库如何专门设计来满足 AI 驱动应用程序的独特需求。...扩展向量数据库的技术 有几种策略用于扩展向量数据库。这些技术解决了垂直和水平可扩展性问题，为管理不断增长的数据量和复杂性提供了一种全面的方法。...诸如分层可导航小世界 (HNSW)图或乘积量化之类的索引方法通过减少查找相似向量所需的比较次数来显着提高查询性能。优化查询以最大限度地减少资源消耗并提高执行速度也是必不可少的。...组织可以通过集成分布式计算框架来处理更复杂的查询和更大的数据集，从而更容易地扩展其向量数据库以满足不断增长的需求。 负载均衡和复制：负载均衡和复制是扩展向量数据库的关键组成部分。...高性能对于实时处理大量数据的应用程序至关重要，例如欺诈检测或个性化推荐。 平衡 CAP 优先级 向量数据库的新CAP定理强调不可能同时优化成本效益、准确性和性能，从而导致三难困境。
检查报告生成工具首先确认使用的报告生成工具是否正确安装并运行。...调整报告生成命令根据工具的不同，使用正确的命令生成报告。...检查权限问题确保当前用户有权限访问测试结果文件和生成报告。...排查工具配置错误如果报告生成失败，可能是工具配置错误导致的。JMeter检查测试计划配置文件 test_plan.jmx ，确保路径和参数正确。...自动化生成：将报告生成脚本加入定时任务，定期生成报告。8. 查看日志排查问题如果报告生成失败，可以通过日志排查原因。
不知大家在开发过程中有没有常常会遇到数据精度问题呢，类似下面这样的： <?php $a = 0.57; echo intval(floatval($a) * 100); 预期输出结果57，实则56。...看来问题的关键点就在于：小数的二进制表示可能是个无限循环小数。...，小数部分不可能为0.有效位的小数用二进制表示却是无穷的。...这样，就引出了另一个关键的问题：舍入 对于二进制，待处理部分有没有达到前一位的一半，达到就进位，没达到就舍去。（暂且当作 0 舍 1 入） 双精度浮点数能表示多少精度呢？...半精度（16bit）：11 位有效数字 单精度（32bit）：24 位有效数字 双精度（64bit）：53 位有效数字 四精度（128bit）：113 位有效数字 可见, 这个问题的关键点就是: 你看似有穷的小数
如何才能保证A和B节点传输消息的可靠性呢？这在计算机理论里被称为“两位将军问题”。 第二个问题是节点的可信性。我们要如何保证几个节点之间是可以信任的。...更想深一点，这个节点发出的消息是错误消息，如何确认这个消息是错误的，甚至发现这个消息是伪装的。对这个问题的最好概况被称为“拜占庭将军问题”。...拜占庭将军问题被认为是容错性问题中最难的问题类型之一。 这两个问题在工程上解决的核心思路都是成本。...两位将军的问题选择了三次握手的TCP协议，以一定的不可靠性换得整体分布式系统的数据传输的可信性(这也是有最终解法的，那就是量子纠缠效应)；拜占庭将军问题的解决是依赖于提高节点当“间谍”成本，从而让这个节点不得不放弃当...量子纠缠理论：处于量子纠缠态的两个粒子，无论相隔多远都能够彼此同步。 当然在大部分情况下，企业内部使用分布式系统是不需要考虑这两个问题的。
一个作为标准自动编码器实现的注入流（图1c），具有一维瓶颈，通过最小化平方重建误差，在一维子集上生成数据。由于问题的对称性，代码跨越区间[0, 2π)，重建是半径约为RM ≈ 5.88的圆上均匀分布。...当编码器和解码器为独立模型时，自洽公式（10）至（12）往往只能近似满足，偏差程度是模型不准确的重要指标。...不可压缩流避免了有效行列式计算的复杂性，不可压缩流的设计使得 对于所有 x 和 z，因此 我们得到 不可压缩流可以通过将 g(z) 限制为等距（例如，x = Q · z + µ 以及 PCA、逆傅里叶变换或小波变换中的正交矩阵...然而，在实践中，这并不十分成功，因为PCA的基本假设——数据分布近似为高斯分布——很少得到满足。...当考虑有限代码 Z ∈ {1, ..., K} 时，自动编码器无法生成整个空间 X 的问题变得更加明显。
XSS是一种注入脚本式攻击，攻击者利用如提交表单、发布评论等方式将事先准备好的恶意脚本注入到那些良性可信的网站中，当其他用户进入该网站后，脚本就在用户不知情的情况下偷偷地执行了，这样的脚本可能会窃取用户的信息...、修改页面内容、或者伪造用户执行其他操作等等，后果不可估量。...浏览器的恶意内容通常采用JavaScript代码片段的形式，但也可能包括HTML，Flash或浏览器可能执行的任何其他类型的代码。...基于XSS的攻击方式几乎是无限的。...总结 XSS攻击的后果是不可估量的，而往往他又是容易被人忽视的。结合上面提到的几点，检查一下自己的Web App是否有上面的漏洞。
没有经过测试的代码是不可靠的代码。 unittest 是一个单元测试框架，单元测试完成对一个模块、一个类或一个函数的运行结果进行检验的测试工作。...单元测试是对一个程序最基础的组成部分进行正确性验证，只有所有的单元测试不存在问题才能保证整体程序的正确性。 一个优秀的程序不仅能够写出优秀的功能代码，也要能够写一手优秀的测试代码。...通过编写测试代码，不仅使当前的代码设计能够满足预期的功能需要，在将来对代码进行修改时，也能够保证修改后代码的输出结果是正确的。...test case：测试用例，作为一个单独的测试单元，提供实际的测试逻辑，检测特定的输入所对应的输出结果是否与预期一致。 test suite：测试集合，将多个测试用例组合起来，统一进行测试。...在 setUp 函数中创建了 Flask 对象，通过 tempfile 创建临时文件用于数据存储，在 Flask 的运行环境中生成数据表、加入默认的用户，同时获取登录 Token 用户后面的 API 测试认证
【测试】 Java如何优雅的生成测试数据 前言 在日常的测试中，我们经常需要提前准备一大堆测试数据，用来验证业务逻辑。当然对于简单的数据类型完全可以通过 JDK 自带的 Random 类来实现。...但是对于一个比较复杂的类，或者参数的格式有特殊要求的时候，Random 就不适用了，这个时候就需要借助一些能够生成测试数据的框架。...但是与此同时，大家也发现了，虽然我们可以的的确确的生成了一个 Person 类，也给它的每个属性都填充了值，但是生成的数据只是根据类型简单生成的，比如 age 字段被填充的是 5863。...如果数据有现实含义，没有规则的随机就很容易出现乌龙。 要解决这个问题，我们就要限制随机数据的范围，可以通过它的配置功能实现。...其实java-faker 已经考虑到这个问题。而且只要改一行代码就可以了。
测试是为了更高效的完成功能实现。...pytest 是基于 unittest 实现的第三方测试框架，比 unittest 更加的简洁、高效，并且可以完美兼容 unittest 的测试代码，无需对其做任何的修改。...在 Python 编程必不可少的测试框架「unittest 篇」 中讲述了 unittest 测试框架的使用，在这里我们将上一篇中的测试使用 pytest 重新实现，来观察 unittest 和 pytest...整体实现上更加的简单明了。 在测试文件中可以直接将使用装饰器 @pytest.fixture 标记的函数以同名参数的方法传入测试函数中，即可在测试函数中使用相应的功能。...，并且同步测试了 unittest 的测试用例。
那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。...通常情况下，压力测试时系统负载应接近但不能超过阈值，并发测试时的系统负载最高不能超过阈值的80%，稳定性测试时，系统负载应在阈值的50%左右。...测试过程中如果发现此类情况，可以从ulimit、系统开启的线程数、分配的内存等维度定位问题原因 CPU的us和sy不高，但wa很高：如果被测服务是磁盘IO密集型型服务，wa高属于正常现象。...但如果不是此类服务，最可能导致wa高的原因有两个，一是服务对磁盘读写的业务逻辑有问题，读写频率过高，写入数据量过大，如不合理的数据载入策略、log过多等，都有可能导致这种问题。...同一请求的响应时间忽大忽小：在正常吞吐量下发生此问题，可能的原因有两方面，一是服务对资源的加锁逻辑有问题，导致处理某些请求过程中花了大量的时间等待资源解锁；二是Linux本身分配给服务的资源有限，某些请求需要等待其他请求释放资源后才能继续执行
同样不可抹去的还有另一项区块链顽皮之作：美联储前主席伯南克的点阵画像。...在价值传递的方面，区块链可谓是非常出色，这皆因为区块链的不可更改性，这保证了区块链数据的真实性及不可篡改性，使得在一个去中心化的比特币点对点网络，完全不需要任何第三方的可信机构，就能完成价值的传递及转移...但正在这区块链的“不可编辑”带来了问题。...人为失误 “不可编辑”的特点也容不得人为失误了，尤其是金融领域，金融数据的记录，相当程度上必须要由人来记录，而人为失误不可避免，一旦失误，将永远无法弥补，使得犯错的成本极高。...如果区块链不可编辑，只能通过追加合约来解决未来所有类似交易问题。 但这样的话，故障或设计缺陷仍然存在，这将导致被黑客攻击漏洞的风险。
那么作为一个测试工程师，需要掌握哪些区块链知识呢，接下来小编就来带领大家进入区块链的大门。 学过C语言的同学都知道一个数据结构 —— 链表，区块链的结构就类似于单向链表。...这就是中心化存储带来的的信任问题。存储这些数据的数据库我们可以看成是中心化账本。当然这么重要的数据天猫肯定是分布式存储的，但即使是分布式，也是阿里一家的分布式，是中心化的分布式存储。...去中心化分布式账本 设想下如果这些销售数据是公开的，事实产生的每笔交易记录所有人的数据库里（当然不可能，数据是机密），人人都能查到总销售额到底是多少，那么信任问题就解决了。...按照规则一个区块存储只能几十条交易记录，这就需要很多个区块，新的交易记录会被矿工打包到的新区块中，就像链表那样，新的区块头部信息包含前一个区块的Hash，这个Hash是经过不可逆的加密，一旦生成就基本不可能被窜改...imToken使用的是12位助记词，一套助记词就可以管理不同的链上的资产（比特币、以太坊、EOS） 备份好助记词，至此你就拥有了只属于你自己的区块链身份 下一篇 咱们来说说如何进行区块链上的应用测试
四边形quad 矩形rect 正方形square 三角形triangle 贝塞尔曲线bezier 曲线curve 还有一些外界输入源 图片image 视频video 有了这些武器弹药，我们就可以在生成艺术的领域中闯关了...颜色也是有搭配的学问的。在色彩搭配中，要了解对比色、互补色、相邻色等概念，合理的选择颜色，使用到我们的作品中，使得作品的整体色彩更加和谐。 在这里，小菜推荐三个自己常用的色彩搭配网站。...theme=light 在这篇学习笔记中，小菜提到了 ColorScheme 库以及如何在代码中使用 https://coolors.co/generate 网站生成的推荐色。...噪波函数随机出来的值，相比多次 random() 值，更具有连续性。 生成艺术中，会有确定和不确定的成分在里面。随机，就是不确定。随机中的连续，就会给不确定增加了一些确定。...最后附一个之前用噪波函数处理图片的一个例子（噪波函数形成的流场笔刷绘制出图片） 以上就是我们在用 processing 或者其他工具进行生成艺术创作的时候常常用到的方法和思路。
在进行接口测试的时候会需要生成一些随机数据进行测试，今天教大家使用apipost自带的mock字段变量生成随机数据进行测试。...utm_source=10009 左下角有一个红色字体的内置mock字段变量，今天我们生成随机数据就是使用这个内置mock字段变量。...选择需要生成的数据数据类型，然后进行引用就可以了 直接复制这些变量的名称然后粘贴到参数值当中。 点击发送查看数据结果，可以看到每次test传递的数据都是不一样的。...这就是关于如何使用apipost随机生成测数据的操作了。 工具下载地址： Apipost-基于协作，不止于API文档、调试、Mockconsole.apipost.cn/register?
原因 javadoc命令默认使用gbk编码 解决 执行参数增加 -encoding utf-8 -charset utf-8 如果使用idea，在生成javadoc的对话框中增加如下配置
在我们的游戏中，我们将通过向他射击一些流星来使Elon的生活更加艰难。 下载碰撞和掩码第2部分 要学习本教程，您将需要Xcode 9，您可以下载最终项目，以帮助您与自己的进度进行比较。...在碰撞掩码 Collision Mark后，添加一个新的大关流星。然后，创建一个新函数来生成流星。...// MARK: Meteor extension GameScene { func spawnMeteor() { } } 生成随机数 在Swift 4中有不同的方法来生成随机数，...要解决此问题，您需要设置一个不可见的节点来限制流星坠落。关于熔化，您需要更改此行代码并为y位置设置正确的值。 修复跳跃状态 现在我们已经设置了碰撞，我们可以修复跳跃。...stateClass is LandingState.Type { return true } return false 结论 在本节中，我们学习了如何使用arc4random_uniform(_:)在随机位置生成流星
作者：伤心的辣条 主要分享测试的学习资源，帮助快速了解测试行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。...因为只是接口的功能测试，所以目前是用postman做测试，比较简便，当然这只是接口测试的入门而已，了解的只是冰山一角，后续会努力往接口压力、接口性能、接口自动化方向靠拢。...2、接口理论 我们常说的接口就是API，接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。...： 4、测试人员执行测试用例如下： 1）打开Postman，填写接口信息，具体操作如图 注：接口文档中的URL是不带环境地址的，所以将URL复制到地址栏时，前面还要加上环境的地址，比如测试环境的地址+...： 4、测试人员执行测试用例如下： 1）打开Postman，填写接口信息，具体操作如图 注：接口文档中的URL是不带环境地址的，所以将URL复制到地址栏时，前面还要加上环境的地址，比如测试环境的地址+
编译 | 曾全晨 审稿 | 王建民 今天为大家介绍的是来自Pamela Samuelson的一篇讨论AI版权问题的文章。...Stable Diffusion生成的作品极不可能与其模型训练所用的特定图像具有实质上的相似性，这是因为Stable Diffusion的组装方式。...然而，这些诉讼目前仍处于非常早期的阶段，法院可能需要数年时间才能做出裁决。 2023年5月中旬，美国国会首次举行了有关生成AI和版权问题的听证会，期间证人对此表达了不同的观点。...该机构于2023年春季举办了“倾听会”，为利益相关方提供机会，解释他们对Stability AI案件提出的两个主要问题的观点：将版权作品用作生成AI系统的训练数据是否构成版权侵权？...生成AI系统的输出是否构成侵权的衍生作品？在2023年夏季，版权局计划允许感兴趣的各方提交书面评论，表达他们对这些问题及相关问题的观点和分析。版权局打算撰写一份报告，阐明其结论，其中可能包括立法建议。
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