读者提问： 『性能测试准备测试数据，我是从数据库中把数据提取出来，放在 TXT 中，是否需要直接从数据库中访问数据，这两者得到的性能测试结果差异大吗，应该以哪个为准呢 ？』...阿常回答： 数据量较小的情况，数据放在 TXT 中或是从数据库中读取，区别不大。 数据量较大的情况，从 TXT 读取内存消耗会很大，会影响性能，从而影响我们最终对服务器性能的判断了。...另外，数据放在 TXT 中可能会存在数据格式转换的问题，直接读取数据库反而方便一点。 阿常碎碎念： 总结以上，数据量小两种方式皆可，数据量大建议读取数据库。
有数据，不妨测试一下，非常有趣： 1.各个信用等级的逾期率 其他的都比较符合预期，但A的偏高，我也很纳闷，把数据调出来，从高到低排是这样的： 借的量巨大，一旦逾期，在整个逾期率的计算中必然拖累整体。...看来数据没啥毛病。将来对选择标的进行模拟时，如果加上金额限制，同样没啥问题。如限制借款上限为6000，则逾期率就降低很多： 2.性别，女人比男人靠谱 3.借期，6月和12月是主体，但6月明显逾期率低。
Ecshop的后台是很强大的，我们只需要把ecshop的所有测试商品删除就可以了。...请看详细教程： 1、删除ecshop测试商品数据 在登入后台，找到商品列表，勾选所有的产品，选择“回收站”，再点击确定就可以了。...（注意有测试页面一般都是有两页） 使用同种方法可以完全删除商品列表，商品分类，用户评论，商品类型，标签管理，虚拟商品列表下的所有数据。...3、删除ecshop测试文章（含文章分类，列表） 将所有文章分类，文章列表，文章自动发布，在线调查下的东西全部删除就可以了。 最后，清除一下缓存。
如何构建知识引擎首先我们现在处于一个大模型的时代， 所以一个类似 GPT 这样的大模型加入到产品中在大厂已经是比较普遍的现状了， 各个大厂都有训练自己的大模型。...事实上，我们很多时候用这个模型来生成测试数据。用户直接上传问答形式的数据：用户可以直接上传问答形式的数据，这样可以免去了使用问答模型。 不过使用这个方式的就更少了。...如何针对这些模型进行测试可以看出对话机器人是由 N 多个模型组合在一起的系统。 知识引擎也是由多个模型组合在一起才完成的内容检索。 那么我们来看一下要如何测试这些模型。...所以重要的是准备各式各样的测试数据， 然后统计相关的指标。...在测试数据中除了需要覆盖各种不同行业场景的数据外， 还需要注意在测试的时候针对问题的长文本和短文本的指标统计， 因为在文档匹配领域里， 我们是通过把问题和文档切片都进行 embedding 后，根据一定的相似度算法来计算问题和文档切片的匹配程度
【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。... /** * java bean 测试 */ @Test public void testJavaBean(){ Person mock = ...，也可以自己给定配置与规则去生成，缺点，上文也说了，生成的数据没有太多实际意义，简单数据还好，如果像姓名、地址等有现实意义的数据，就不太合适了。...如果对于这些数据有比较严格的要求，推荐另一个项目yindz/common-random: 简单易用的随机数据生成器。[3]这个项目对于本地化数据，做了很多处理，基本够用。
测试前台获得的数据可使用ajax，在代码中加debugger打上断电之后，查看获得的data数据。
前段时间，知识星球里有同学问到：自动化case越多，测试数据越多，数据的管理成本也越来越高，是否需要一个数据池来专门管理测试数据？...这篇文章，我想聊聊自动化测试数据管理的方式，是如何迭代和不断演进的。 先看下面这张图，我将自动化测试成熟度演变分为如下几个阶段，关于如何管理数据，我会从下述几个阶段分开描述。...当然，对于自动化测试需要的测试数据，大家也开始接受了数据和脚本分离，通过csv文件来存储测试数据。...这样做的好处是测试场景变化后，只需要修改测试数据即可，提高了测试脚本的可维护性，也便于多人维护同一批测试数据。...为了便于测试数据的统一管理，也考虑到测试数据的持久化问题，大家开始引入数据库来进行测试数据存储，这样做进一步的降低了脚本和数据的耦合性，脚本就是不同的测试场景和case，数据作为公共部分被引入即可。
观点：测试数据质量与你拥有多少数据无关，而与你如何为其建立数据质量测试有关。 客观的讲，当下有能力、有意愿去构建数据质量测试的企业少之又少，甚至绝大部分企业并未意识到数据质量需要测试。...但是我们如何评估数据质量以确定数据可用？我们如何知道数据质量的构成呢？...根据质量ios标准、经典软件测试理论，我们在考虑定制数据质量checklist时，应该至少包括下面的内容： 可利用性：数据的可利用性如何？这些数据是你实际拥有的吗？ 可访问性：数据可以访问吗？给谁？...可用性：这些数据你的团队可以直接使用？ 结构化：这些数据是否都是结构化的？其结构是否合理？是否易于使用？ 可靠性：数据的可靠性如何？我们可以相信它？它合适我们的目的？...一致性和完整性：数据的一致性如何？是否完整？还有空白吗？ 一旦我们确定了对业务重要的指标，就可以考虑进行数据质量测试了，一般包含以下关键过程： 1.
会数据库是作为一名测试的基本能力，大家可以根据下面的导图来定制自己的学习路线，同时也罗列了一些测试工作中常用的几种情况及可能的面试题，可以看下面的是我导图。都是干货！ ?...关系型数据库 很多人都知道数据库比如Mysql、Orcale等，但是说到关系型数据库都不知道什么意思，其实我们所了解的常用数据库都是关系型数据库。...常见的关系型数据库有：MySql、Orcale等，这种类型的数据库的特点就是容易理解、使用方便、容易维护 重点：关系型数据处理事务的时候要遵循四大基本原则ACID: 原子性、一致性、隔离性、持久性...举例：我已经更新的数据，在服务器宕机或者断电的情况下，重启，数据不会改变 其实，对于测试同学来说，数据库的四大基本原则知道概念就可，像第一范式、第二范式、BC范式、引擎层和server层各功能等...那redis就是 关于数据库的介绍差不多就这么多，下一讲说一下如何使用数据库
下面就从工作和面试以及如何自学等几个方面来聊聊...... 首先，日常工作中，如果你是侧重于做服务端测试，也就是接口测试为主，那么基本上每时每刻都会使用到数据库。...性能测试或者自动化测试通过脚本产生大量数据时，查看数据库是否批量有效存储。 前端数据库框字段报错时，可能是数据库参数类型设置错误，打开数据库查看字段参数类型是否正确。...除此之外，就是一些理论知识，比如什么是数据库索引，事务，数据库三大范式，或者有没有使用过存储过程等等。当然，对于初级来说，这些内容属于加分项。一般，只要你能熟练的写出sql语句，就不错了算是。...既然说了这么多数据库如何重要，那么应该如何自学呢？接下来干货来啦！...，每一个测试人都应该掌握，当然除此之外，还有进阶的部分，如果你想成为高级测试工程师，乃至测试架构师，对数据库做性能测试必不可少。
因为笔者最近负责项目的后端开发，所以笔者写完之后就像这来测试我写的这些接口是不是可用，但是又因为我们的项目是前后端分离的，所以不像自己之前那样只要发布到服务器上，就能直接利用页面进行测试，并且前端页面也还没有写好...，写的有点慢（小声哔哔），于是被同事介绍使用了一下了postman这个接口测试工具。...但是因为是前后端分离的项目所以我们数据的交互都是通过json进行传输的，所以上述的方法并不适合我们，所以接下来介绍json格式的借口测试 首先设置Content-Type为application/json...之后便是找到我们json数据输入的相应页面，4即为我们需要输入的json数据 ? json数据的测试流程大致就是这样
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?
这篇文章，继续分享工作笔记中关于性能测试的内容。 上一篇文章聊了如何快速上手压测工作的几个切入点和注意事项，这些内容可以帮助我们更快介入项目。...但实际工作中，前期的准备工作也是很繁琐的，其中测试环境和测试数据的准备是前期准备阶段的主要工作。 这篇文章，以实际的一些场景出发，来聊聊如何准备测试环境和测试数据。...流量染色技术的应用实践，可以参考这里：得物染色环境落地实践 测试数据 聊完测试环境的准备工作后，聊聊测试数据的准备。当然，从某种程度上来说，测试数据也可以归纳到测试环境这个大的范畴中。...在独立的性能测试环境中，也需要准备对应的铺底数据，因为SQL执行过程中，空表和大表对性能的影响还是很大的。...以上就是关于测试环境和测试数据准备过程中需要注意的事项。 下篇整理的笔记内容，会聊聊如何设计一个简单可用的压测平台。
所以大模型可以根据海量的训练数据，找出数据之间的规律从而推理出用户想要的答案。 但这个答案涉及的知识范围无法脱离训练数据的基础。...也就是说大模型可以根据训练数据得出人类的语言习惯，内容组织的方式， 它知道输出什么样的内容是人类容易理解的， 但是它自己掌握的知识范围没办法超出训练数据包含的范围。...它没有专业的知识（比如你问宝马 5 系的发动机要如何更换，它需要到知识引擎中检索对应文档），或者无法回答实时变动的问题（比如苹果今天的股价是多少， 它需要发送到搜索引擎中检索答案）。...测试人员利用大模型 RAG 进行效果的评估当我们了解到大模型 RAG 的原理后，其实也就猜到测试人员也是可以利用这个方法来开展一些工作的。...在我以前的文章中介绍过这种大模型的评测工作是非常消耗人力的， 其中一个非常消耗人力的地方就是即便我们已经有了标注好的数据（就是问题和答案都是已知的），我们也很难去自动化的去测试。
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...对于非常大的数组或在多进程环境下共享数据时，这种方法非常有用。 因为mmap_array只是中间数据，应该记得运行一次，清理一次，防止占用内存。...但还需要注意个问题，如果你运行的是超级大的栅格数据，固态硬盘的容量应该是不够保存的，因此每次运行完栅格数据后，都应该及时转移数据到机械硬盘。...使用多线程，但如何才不能爆内存了？可以通过调整分块的大小，分块越小，内存占用越小，能带动的的线程数量越多。 但是分块的大小不是越小越好，会有一个阈值。...下面是我的技巧总结： （1）使用多线程提高计算速度； （2）测试自己的电脑瓶颈在哪，比如内存、还是硬盘速度、cpu速度？cpu有空余，增加线程数量；内存有空余，数据切片大一些。
对于大数据测试工程师而言，如何高效正确的验证经过大数据工具/框架成功处理过的至少百万兆字节的数据将会是一个巨大的挑战。...整体而言，大数据测试大体可以分为三大步骤： 步骤一，数据预处理验证 在进行大数据测试时，首先要预hadoop前验证数据的准确性等等。...JVM参数，如何设置最优的jvm参数，heap size、GC机制等等 Map Reduce，我们应该选择什么样的sort、merge等算法？ 消息队列，消息队列长度会怎么样？...小结 随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向 大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的 大数据应用测试的三大阶段： 数据验证 Map Reduce...验证 数据处理结果验证 架构测试也是非常重要的一个测试类型，糟糕的架构可能直接导致您的大数据项目的失败 性能测试三大节点： 数据提取、存储效率 数据处理效率 子组件工作效率 大数据测试不同于传统的测试
这也为在某些场景下测试人员利用模型的能力来辅助测试场景带来了可能性（毕竟从头训练一个新模型的成本太高）模型评估指标接下来终于要说到如何测试模型了， 在这个领域里模型其实没有 bug 一说， 我们通过会说一个模型的效果好或者不好...那我们要如何评估模型呢。 下面以分类模型为主。分类模型就是需要模型帮我们判断这条数据属于哪些分类，比如是信用卡欺诈行为或者不是，这就是二分类。...尤其在大模型的测试中，通常会评估大模型生成的答案，和预期的答案之间的相似程度。 实际上这种用模型测试模型的方法，在大模型场景中也算是不少见了。 那接下来我们聊聊大模型的测试场景。...用模型来测试模型对于这种大模型场景或者生成式场景来说， 测试人员不可能枚举出所有的问题和答案，这个太不现实了。...但是测试人员在这里还是可以做一些事情的。 我们可以去总结一些特定的场景。 比如我在将大模型数据的时候，一开始的那个内容审核的场景或者叫安全场景。
01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元，较2017年4700亿元同比增长15%； 2019年有望达到6216亿元，并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15%...报告引用中国信息通信研究院“2015-2019年中国大数据产业市场规模趋势”数据。...02 大数据顶层设计 2018年，全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策，十多个地方已经设置了省级大数据管理机构，30多个省市制定实施了大数据相关政策文件...03 大数据技术创新 国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力，一批大数据以及智慧城市方面的独角兽企业快速崛起，大数据领域的专利申请数量逐年增加。...05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地，开展大数据方面的实践探索，区域布局持续优化。
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