采访嘉宾 | 步绍鹏、周乐 编辑 | 凌敏 在软件测试领域，“猴子测试”一直是一种广受欢迎的方法，但其也存在着动作随机的局限性。...有一次团队内部闲聊中，小伙伴们聊到强化学习在游戏领域的应用（当时 flappy bird 还很火），很有意思，我们顺势想到是否可以将这种像人一样玩游戏的感觉移植到软件测试中。...同时，借鉴软件测试经典理论中提到的 Monkey Test 概念（即对被测应用输入一系列的随机输入，如同让猴子随机敲击键盘或者胡乱点击手机屏幕，然后观察软件在该情形下的表现），我们也进一步探索了 Smart...其中，如何让“猴子”能“理解”被测应用，是一个关键问题。随着大语言模型技术在工业界的普及，利用该技术赋能这个“猴子”也是我们目前探索实践的重心。...总之，大模型是一种强有力的工具，可以为软件开发带来巨大的价值和影响。但是，我们也需要注意其潜在的问题和限制，并合理地使用它。 InfoQ：您在实际的研发过程中是否应用过大模型，使用体验如何？
TTP协议的接口测试中，使用到最多的就是GET请求与POST请求，其中POST请求有FORM参数提交请求与RAW请求，下面我将结合HttpClient来实现一下这三种形式： 一.GET请求: GET请求时...，参数一般是写在链接上的，代码如下： 1 public void get(String url){ 2 CloseableHttpClient httpClient = null; 3...POST请求的表单提交方式,代码如下: 1 public void post(String url, Map params){ 2 CloseableHttpClient...POST请求的RAW参数传递: 1 public void post(String url, String body){ 2 CloseableHttpClient httpClient =
，这只“猴子”一旦启动，就会让被测的Android应用程序像猴子一样活蹦乱跳，到处乱跑。...您可以使用Monkey以随机但可重复的方式对您正在开发的应用程序进行压力测试。 ...猴子什么都不懂， 只知道乱敲 通过Monkey程序模拟用户触摸屏幕、滑动Trackball、 按键等操作来对设备上的程序进行压力测试，检测程序多久的时间会发生异常 4、Monkey 用来做什么 ...，使用Java诧言写成，在Android文件系统中的存放路径是： /system/framework/monkey.jar； （2） Monkey.jar程序是由一个名为“monkey”的Shell...按照选定的不同级别的反馈信息，在Monkey中还可以看到其执行过程报告和生成的事件。 9、Monkey启动步骤 1、检查设备连接状态（以夜神模拟器为例） ?
1 存在的问题 BCI 系统通过分析一个人的大脑信号并将该神经活动转换为命令来工作，允许用户仅使用他们的思想来控制计算机光标等数字设备。...实验范例和训练基线 BCI LSTM 解码器 在论文中描述的一项实验中，研究人员首先记录猴子伸手去拿物体时的一段神经数据。如上图的实验范例：猴子坐在视频屏幕前，抓住控制光标位置的平面操纵手柄。...猴子对屏幕上随机放置的一系列目标进行接触动作，同时我们使用植入的电极阵列记录初级运动皮层的神经活动。 研究人员利用这数据训练一个深度学习尖峰合成器，如下图b，训练基线 BCI LSTM 解码器。...使用用于微调的相同少量真实神经数据（在步骤 2 中）和大量合成尖峰序列（在步骤 2 中）的组合，为另一个会话或主题训练 BCI 解码器。...归一化位置活动图，构建为作为位置函数的神经活动直方图 “这是我们第一次看到人工智能通过创建合成尖峰序列来产生思维或运动的诀窍。这项研究是使BCIs更适合实际使用的关键一步。”
该传感器能够通过无线连接到安装在耳后的外部设备上，后者通过电池供电，并通过iPhone应用程序进行控制。...屏幕下面的金属吸管连着奶昔，只有在盯着屏幕的时候才能吸到奶昔，这样就能让Pager专注屏幕，边吃边「工作」。同时，工作人员也在记录Pager神经元的放电，通过记录哪些神经元在放电来预测手的动作。...2002年的研究人员能够让猴子随意在计算机屏幕上移动光标，当时该技术还可用于瘫痪者身上，帮助其以类似方式控制屏幕。这项技术背后的想法其实可以追溯到1960年代。...猴子可能只是通过移动光标，将屏幕上的一个小球来匹配目标。猴子佩奇（Pager）在视频中展示的行为和希尔斯说的完全吻合。但是马斯克2021年开始又再次炒作猴子。...作为安全测试的一部分，神经接口设备涉及将其植入动物测试对象（通常是灵长类动物）中，并将其放置较长时间以测试其寿命 - 就像任何芯片一样将不得不终生留在人类患者的大脑中。「这个过程快不得。
在 AI 系统中重现这种元学习结构或者叫元强化学习对于实现快速、一次性学习卓有成效（详见我们的在 OpenAI 的论文及工作）。但是元学习这一过程具体的实现机制在神经科学中依旧是未解之谜。...在 Jane Wang 团队新发表在《自然》神经科学子刊上的论文中，他们在 AI 研究中使用元强化学习架构来探究大脑中的多巴胺在人类学习过程中起到的作用。...在这次训练过程中，猴子学会了一种策略来选择奖励关联物品：它第一次会随机选择，然后基于奖励反馈选择特定物品，并不在乎在左侧还是右侧。...当 Jane Wang 团队使用虚拟计算机屏幕和随机选择的图像模拟一个非常相似的测试时，他们发现他们的元强化学习代理程序的学习方式就像 Harlow 实验中的猴子一样，即使换新图像代理程序也能像猴子一样适应...然而，在 Jane Wang 团队的实验中，神经网络的权重被冻结了，这意味着权重在学习过程中不能被调整，然而，元强化学习代理程序仍然能够解决并适应新的任务。
我们把数据存储在csv的文件中，然后写一个函数获取到csv文件的数据，在自动化中引用，这样，我们自动化中使用到的数据，就可以直接在csv文件中维护了，见下面的一个csv文件的格式： ?...下面我们实现读写csv文件中的数据，具体见如下实现的代码： #!...已百度搜索输入框为实例，在搜索输入框输入csv文件中的字符，我们把读写csv文件的函数写在location.py的模块中，见location.py的源码： #!...unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(BaiduTest) unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite) 在如上的测试代码中...，我把url,以及搜索的字符都放在了csv的文件中，在测试脚本中，只需要调用读取csv文件的函数，这样，我们就可以实现了把测试使用到的数据存储在csv的文件中，来进行处理。
一般性的，数据存储在excel中，也是一种选择，但是必须安装对应的库，要不python是无法操作excel文件的，安装的第三方库为为xlrd，安装命令为： pipinstall xlrd 安装过程见截图...我把读取excel中的数据写成一个函数，先导入xlrd的库，然后创建book,以及获取sheet对象，依次获取sheet对象中的数据，在如上的excel数据中，如果我想获取“请你填写密码”，那么直接调用该函数...//*[@id='TANGRAM__PSP_8__error']").text 把测试代码写在baiduTest.py的模块中，见该模块的测试代码： #!...).loadTestsFromTestCase(BaiduTest) unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite) 这样，我们就实现了把测试中使用到的数据...，存储在excel中，然后利用xlrd模块来读取excel中的数据，达到测试代码与数据的分离。
古人把猴子视为马的守护神，常于马厩内养猴子以留住马匹，并让猴子表演猴戏作祭祀之用，因此猴子又有“马留”的别称，此名称至今仍保留在粤语中。日本于奈良时代从中国传入猴戏。...，它的使用方式也是很简单方便的，只要我们按照monkey的脚本规范写好脚本，之后将它保存到手机中，然后运行monkey的时候使用-f 命令指定脚本就行。...在源码中，所有我们上面介绍的 API 都是以一个 static final 的形式被声明。...2、通过 adb push 将其上传到待测试的设备中。...push到设备中，从下图可以看到成功的push进去了。
（一）Monkey简介 Monkey意指猴子，顽皮淘气。所以Monkey测试，顾名思义也就像猴子一样在软件上乱敲按键，猴子什么都不懂，就爱捣乱。...同时，Monkey还对测试中的系统进行监测，对下列三种情况进行特殊处理（自动停止）： (1)如果限定了Monkey运行在一个或几个特定的包上，那么它会监测试图转到其它包的操作，并对其进行阻止； (2)如果应用程序崩溃或接收到任何失控异常...(1)Monkey程序由Android系统自带，使用Java语言写成，在Android文件系统中的存放路径是： /system/framework/monkey.jar； (2)Monkey.jar程序是由一个名为...//获取Monkey命令自带的帮助，在cmd中执行命令： adb shell monkey –help //边测试边打印log adb shell monkey -p com.tencent.WeChat...在Monkey事件序列中，该类事件数目占总事件数目的百分比），--pct-touch ｛+百分比｝用于调整触摸事件的百分比(触摸事件是一个down-up事件，它发生在屏幕上的某单一位置)。
Monkey意指猴子，顽皮淘气。所以Monkey测试，顾名思义也就像猴子一样在软件上乱敲按键，猴子什么都不懂，就爱捣乱。...，在Monkey中还可以看到其执行过程报告和生成的事件。...(1)Monkey程序由Android系统自带，使用Java语言写成，在Android文件系统中的存放路径是： /system/framework/monkey.jar； (2)Monkey.jar程序是由一个名为...//获取Monkey命令自带的帮助，在cmd中执行命令： adb shell monkey –help //边测试边打印log adb shell monkey -p com.tencent.WeChat...（在Monkey事件序列中，该类事件数目占总事件数目的百分比），--pct-touch ｛+百分比｝用于调整触摸事件的百分比(触摸事件是一个down-up事件，它发生在屏幕上的某单一位置)。
关于Redeye Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具，该工具专为渗透测试人员设计和开发，旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。...： 用户面板包含了从所有服务器上发现的全部用户，用户信息通过权限等级和类型进行分类，用户的详细信息可以通过将鼠标悬停在用户名上以进行修改： 文件面板将显示当前渗透测试活动中相关的全部文件，团队成员可以上传或下载这些文件...： 攻击向量面板将显示所有已发现的攻击向量，并提供严重性、合理性和安全风险图： 预报告面板中包含了当前渗透测试活动中的所有屏幕截图： 图表面板中包含了渗透测试过程中涉及到的全部用户和服务器，以及它们之间的关系信息...Python 3环境，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3。...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/redeye-framework/Redeye.git 然后切换到项目目录中
在人工智能系统中重新创建这种元学习结构，即称为元强化学习，在促进智能体快速，一次性学习方面卓有成效。然而，允许这个过程在大脑中发生的具体机制在神经科学中仍然无法解释。...在最初的测试中，给一组猴子两个不熟悉的物体以供选择，其中一个物体会有食物奖励。他们将这两个对象显示六次，每次放置都是随机的，所以猴子必须知道选择哪个对象才会有食物奖励。...然后展示了两个全新的物品，再次只有一个会有食物奖励。在这次训练过程中，猴子制定了一种策略来选择奖励关联对象：第一次随机选择，然后基于奖励反馈选择特定对象，而不是通过左侧或右侧位置来选择。...当研究者使用虚拟计算机屏幕和随机选择的图像模拟一个非常相似的测试时，研究者发现研究者的元学习RL智能体似乎以类似于Harlow实验中的动物的方式学习，即使呈现的是从未出现过的全新图像。...然而，在研究者的实验中，神经网络的权重被冻结，这意味着它们在学习过程中不能被调整，然而，元学习RL智能体仍然能够解决并适应新的任务。
-d：卸除设备。 -e ：启动加密编码。 -f：寻找第一个未使用的循环设备。 -o ：设置数据偏移量，单位是字节。...loop设备介绍 在类UNIX系统中，loop设备是一种伪设备（pseudo-device），或者也可以说是仿真设备。它能使我们像块设备一样访问一个文件。...在使用之前，一个loop设备必须要和一个文件进行连接。这种结合方式给用户提供了一个替代块特殊文件的接口。因此，如果这个文件包含有一个完整的文件系统，那么这个文件就可以像一个磁盘设备一样被挂载起来。...至此，顺便可以再理解一下loop之含义：对于第一层文件系统，它直接安装在我们计算机的物理设备之上；而对于这种被挂载起来的镜像文件（它也包含有文件系统），它是建立在第一层文件系统之上，这样看来，它就像是在第一层文件系统之上再绕了一圈的文件系统...实例 创建空的磁盘镜像文件，这里创建一个1.44M的软盘： dd if=/dev/zero of=floppy.img bs=512 count=2880 使用losetup将磁盘镜像文件虚拟成块设备：
DeepMind的研究人员通过模拟重建神经科学领域的6个元学习实验来测试他们的理论——每个实验都要求一个agent执行任务，这些任务使用相同的基础原则（或同一套技能），但在某些方面有所不同。...我们重建的一个实验叫做Harlow实验，这是20世纪40年代的一个心理学实验，用于探索元学习的概念。在原版的测试中，一组猴子被展示两个不熟悉的物体，只有其中一个会给他们食物奖励。...在这个训练过程中，猴子发展出一种策略来选择能得到奖励的物体：它学会了在第一次的时候随机选择，然后，下一次根据奖励的反馈选择特定的对象，而不是从左到右选择。...meta-RL 的架构 当我们使用虚拟的计算机屏幕和随机选择的图像来模拟一个非常相似的测试时，我们发现，我们的“元强化学习智能体”（meta-RL agent）似乎是以类似于Harlow实验中的动物的方式在学习...在AI中，这意味着类多巴胺的奖励信号在神经网络中调整人工突触的权重，因为它学会了解决任务的正确方法。然而，在我们的实验中，神经网络的权重被冻结，这意味着在学习过程中权重不能被调整。
不过，像这样的脑机接口可广泛用于病人之前，必须通过临床测试，来能证明植入式设备是安全有效的。 而人体实验对Neuralink来说，将是一个重要的里程碑。...毕竟，自2016年正式成立以来，Neuralink至今只在动物的身上做过测试。 虽然早在2019年就向FDA提出过申请，但却一直未有下文。...2021年4月，在机器学习软件的帮助下，Neuralink的设备将大脑活动转化为计算机指令，让这只猴子可以用「意念」愉快地玩耍。 马斯克表示，你可以理解为，把一块头骨替换为智能手表。...紧接着，最动人心魄的一刻来了，屏幕上开始展示植入手术的视频。 可以看到，病人α躺在手术床上。 目标的手术区域，就是这里。 标数字的部分，就是手术中即将植入的位置。...值得注意的是，在此过程中，团队并未使用植入芯片的猴脑，而是将大脑的合成神经活动传输到服务器的芯片上。通过此方法可以对大脑活动进行模拟。 通过这种方法，可以提高速度，和神经网络的准确性。
这是有史以来第一次，「人类以外的智慧生物」在社交网络上用意念发了推： 他是 Noland Arbaugh，一名因潜水事故导致肩部以下瘫痪已八年的 29 岁美国男子，本周刚刚公开亮相。...研发人员还展示了 Noland 第一天可以使用 BCI 设备来操纵鼠标玩游戏的记录视频： 还有 Noland 在使用 BCI 设备玩更多游戏： 近一个小时的见面会视频详细讲述了 Noland 的个人感受...植入后，N1 植入体在外观上是不可见的，其目的是记录大脑信号，并通过无线方式将信号传输到解码运动意图的应用程序中。...在 Neuralink 最近的一场直播中，Noland Arbaugh 借助脑机接口设备重温在线国际象棋和杀时间大作游戏《文明 6》，迅速吸引了近两千万人围观。...美国动物保护组织 PCRM 曾对 Neuralink 提起诉讼，指控其「虐待」试验中使用的猴子。 相比于动物，人类受试者参与试验在伦理方面会带来更大的挑战。
从材料中，PCRM指控Neuralink与加大戴维斯分校违反美国《动物福利法案》中的9条，所违犯法条包括研究者须将实验动物的精神与肉体痛苦尽可能最小化、实验用动物须被日常照料观察、在对动物使用麻醉药时须有专业兽医在场提供建议等...PCRM方面表示，既然使用了政府资金资助的场地设施与设备资源，那么实验相关信息就欠缺私属财产性质。加大戴维斯分校的发言人否认了隐瞒指控，称校方完全遵守了相关的公共信息公开法律。...这一次马斯克打造的神奇设备只有硬币大小，用手术植入头骨，充满电可用一整天。 手术时，把一个硬币大小的头骨弄出来，用「超级胶水」一粘。然后手术结束后就可以到处走了。...屏幕下面的金属吸管连着奶昔，只有在盯着屏幕的时候才能吸到奶昔，这样就能让Pager专注屏幕，边吃边「工作」。 同时，工作人员也在记录Pager神经元的放电，通过记录哪些神经元在放电来预测手的动作。...2022年1月，马斯克发布招聘消息称，需要一名临床实验主任，以监督该公司长期以来承诺的对其医疗设备的人体试验。 这则招聘释放了一个重大信号，Neuralink芯片人体测试即将开启。
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