综上所述，为了避免在测试过程中遇到问题，需要在测试前进行充分的规划和准备，采取合适的解决方案来确保每个测试用例都能够独立运行，并产生准确的测试结果。
上篇文章讲了下关于终端自动化的一个探索《终端自动化测试探索之路》，今天来聊聊关于自动化质量评估的维度，包括UI和接口。
代理（Layer 2 Tunneling Protocol）是一种广泛应用于虚拟专用网络连接的协议，它提供了安全的数据传输和远程访问。然而，使用代理时可能会遇到各种常见问题。本文将对代理的常见问题进行汇总与分析处理，帮助您解决潜在的连接问题，确保稳定可靠的体验。
因为公司的东西不方面截图嘛，就简单描述一下，有一个direct query直连starrock的看板，突然报错了。有一个图表无法加载，powerbi给出的报错信息是没有数据访问权限，请联系数据集所有者。
IP不稳定是指IP地址在使用过程中出现频繁断开、连接异常或访问速度不稳定等现象。这种情况可能由多种原因引起，下面我们将对其中一些常见的原因进行分析。
5G的高速率、低时延、高移速、高容量是车辆实现无人驾驶的通信网络基础。当前很多科技公司都在联合运营商大力研发无人驾驶技术。 📷 在小编看来，无人驾驶最重要的是安全和稳定，5G网络能否提供稳定、高速、可靠的数据传输业务是关键，稍有的信号中断或传输不稳定可能就导致不可预估的恶果，在这方面，采用移动通信网络作为支撑存在以下问题： 1、5G基站的故障告警问题。无人驾驶要求数据的传输时刻不能中断，而基站的告警和故障会导致网络中断和不稳定，会对数据传输产生直接的影响。如何保持基站的长时间正常工作的状态是一大问题。 2、
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保护服务的稳定性。
在使用动态代理IP时，常常会遇到代理超时的问题。网络环境的不稳定性以及代理IP的质量问题，都可能会引起代理超时。这种情况下，代理服务器无法在规定时间内响应我们的请求，导致请求失败。
在之前的文章《自动化质量评估维度》中，我们探讨了衡量自动化稳定性的误报率指标，今天重点针对移动端UI自动化过程中导致误报的几个难点进行展开分析并给出相应的解决方案。
从2019年末，新冠疫情突然爆发，至今已持续了2年多。从不明病毒爆发，到武汉封城，再到现在防疫常态化，大规模核酸检测成为我们重要的防疫利器，而核酸检测系统的稳健和性能直接影响人们的工作和生活。
最近发布了的一些变更给了流水线编辑者新的工具以改善在 Blue Ocean 中的流水线可视化，有一个备受瞩目关注的工单JENKINS-39203，这会导致当流水线的构建结果为不稳定时所有的阶段都被设置为不稳定的。这个缺陷导致无法快速地识别为什么构建是不稳定的，使得用户必须查看完整的日志和 Jenkinsfile 才能弄明白究竟发生了什么。
今天我要和大家分享一些关于Postern的问题分析和解决方案。如果你是一位关注网络和隐私保护的用户，使用Postern在网络世界畅游可能是你的首选。然而，有时候我们可能会遇到一些问题，影响了我们的使用体验。本文将一一分析解决这些问题，让你畅享无限的网络体验！
最近在某个“群”， 经常看到吐槽某分布式数据库的“流言蜚语”，主要提到一些问题， 如系统不稳定，系统运行缓慢，等一些问题，细究大部分问题不在分布式数据库，而在于本身使用者不具备使用分布式数据库的最基本的“能力”。
我们已经确定了导致松散性的三个原因。我们可以在此基础上建立我们的反击策略!当然，当你遇到不稳定的测试时，牢记这三个原因，你已经收获颇丰。你已经知道应该寻找什么以及如何改进测试。然而，除此之外，还有一些策略可以帮助我们设计、编写和调试测试，我们将在下面的章节中一起看一下。
Charles是一款非常优秀的代理工具，能帮助我们完成抓包、弱网测试等工作。其本身操作并没有很复杂之处，这里对Charles的诸多操作做一下整理和记录，作为操作手册以备忘。整理的内容只是Charles的一部分功能，后续会随时进行补充。
这篇论文探讨了在放大Transformer模型时遇到的一系列训练不稳定性问题，并提出了研究和预测这些不稳定性的方法。作者指出，尽管将Transformer模型扩展到更大的规模已经在从聊天模型到图像生成等多个领域取得了显著进展，但并非每一次训练尝试都会成功。在训练大型Transformer模型时，研究人员报告了一些不稳定性，这些不稳定性会减缓或破坏学习过程。
有一个寓言故事，这些天我经常想起。这则寓言是在我小时候告诉我的。它被称为伊索的 "狼来了的男孩"。它讲述了一个在村子里放羊的男孩。他觉得无聊，就假装有狼在袭击羊群，向村民们求救--但他们失望地发现这是一场虚惊，便不再理睬这个男孩。然后，当狼真的出现，男孩呼救时，村民们认为这又是一场虚惊，没有前来救援，羊群最终被狼吃掉了。
GAN（生成对抗网络）是尖端的深度生成模型，以制作高分辨率、逼真的照片而闻名。GAN 的目标是从目标数据分布中生成随机样本，而只有一小部分可用的训练样本。这是通过学习两个函数来完成的：生成器 G 将随机输入噪声映射到生成的样本，判别器 D 尝试将输入样本分类为准确（即来自训练数据集）或假（即不是来自训练数据集）（即，由生成器生成）。
一般情况下没有特别的需要，在工作或者是平时开发学习中都会采用虚拟机来学习Linux技术，但可能就经常会遇到这样一个问题哈，请看：网络节点没了？联网的图标也没了？？
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
使用 Appium 时，会遇到又慢又不稳定的情况。Appium 使用的底层工具可能会限速，在功能测试中，许多环境问题也会导致自动化测试不稳定。其实有一些方法可以避开这些问题。本篇文章是系列中的一篇，后面也会有相应文章讨论稳定性和速度。
在编写Python爬虫程序时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中，504错误是一种常见的网络错误，它表示网关超时。是指客户端与服务器之间的网关通信过程中，服务器在规定的时间内没有返回响应，导致请求超时。此类错误通常发生在网络故障或服务器负载过高的情况下下。
在这篇文章中，作者介绍了CI/CD可观测性的概念和重要性。通过使用可观测性，团队可以提前解决问题，做出更明智的决策，并增加对软件发布的信心。文章还提到了CI/CD系统中常见的问题，包括不稳定性、性能回归和配置错误。为了解决这些问题，作者介绍了GraCIe，这是一个基于Grafana构建的应用插件，旨在提供对CI/CD系统的易于理解的方式。GraCIe利用Grafana Tempo、Grafana Loki和Prometheus的功能，通过使用OpenTelemetry，可以与几乎任何CI/CD平台无缝集成，为用户提供无与伦比的洞察力。作者还展望了未来，希望CI/CD供应商能够朝着一个共同的标准发展，实现遥测数据的普遍可访问性。
DNS 在 Kubernetes 集群中扮演着核心角色，它负责解析服务和 Pod 的名称，使得集群内的组件能够相互通信。如果 DNS 出现问题，可能导致服务间的通信失败，影响整个集群的稳定性和性能。
在微服务架构中，微服务之间的数据交互通过远程调用完成，微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，那么对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，导致“雪崩效应”。 服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务熔断，不再有该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
主页 · alibaba/Sentinel Wiki · GitHubA powerful flow control component enabling reliability, resilience and monitoring for microservices. (面向云原生微服务的高可用流控防护组件) - 主页 · alibaba/Sentinel Wiki
前言 机器学习的过程往往被人戏称为“炼丹”，这大概要归功于其中难以估量的不确定性。 在道观(实验室)里，我们可以放心的让算法在丹炉(GPU)上无休无止的炼(跑)下去，而仅仅追求模型的低误分率及高精度(丹药的纯度)。而在工业界，除却误分率这种直观的表现以外，我们更在意一个模型是否稳定。 到底什么是稳定？千人千面。而是否高阶的炼丹师有独特手法更稳定的练出“金丹”，降低失败率呢？让我们带着疑问进入今天的正片环节:) 计算的稳定性(Computational Stability) 计算稳定性特指模型运算性能
Hystrix是什么？ hystrix对应的中文名字是“豪猪”，豪猪周身长满了刺，能保护自己不受天敌的伤害，代表了一种防御机制，这与hystrix本身的功能不谋而合，因此Netflix团队将该框架命名为Hystrix，并使用了对应的卡通形象做作为logo。 在一个分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，如何能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，这个就是Hystrix需要做的事情。Hystrix提供了熔断、隔离、Fallback、cache、监控等功能，能够在一个、
近期，一场因安全公司CrowdStrike更新失误引发的全球性微软Windows蓝屏事件，再次将这一问题推到了风口浪尖。今天给大家分享电脑蓝屏的原因，回顾并反思此次微软蓝屏事件，解析常见的蓝屏代码，以及提供一些实用的解决方案。希望对大家能有所帮助！
代理IP质量不佳：低质量的代理IP可能会频繁掉线，因为它们可能被许多用户同时使用，或者它们的速度和稳定性可能不足以支持您的应用程序或任务。
张三：“我写的软件好奇怪啊，在网络好的时候一点问题也没有，但是信号差的时候明显卡顿，看来我只能一直蹲在卫生间、电梯或者地铁（信号差）调bug了”。
我们的系统主要功能是从亚马逊获取数据，存入数据库中，最后做数据分析。这期间最大的一个问题是：跨境网络传输，网络不稳定，请求会发生大量的5**错误，导致某一些用户的数据获取不到，因为一直失败重试，又恶性导致触发亚马逊服务限流。
今天稍微复杂点的互联网应用，服务端基本都是分布式的，大量的服务支撑起整个系统，服务之间也难免有大量的依赖关系，依赖都是通过网络连接起来。 （图片来源：https://github.com/Netfli
该状态持续很久，访问该服务也返回错误，但在注册中心界面，该服务却一直存在，且为UP状态，并且在大约十分钟后，出现一行红色大字：EMERGENCY! EUREKA MAY BE INCORRECTLY CLAIMING INSTANCES ARE UP WHEN THEY’RE NOT. RENEWALS ARE LESSER THAN THRESHOLD AND HENCE THE INSTANCES ARE NOT BEING EXPIRED JUST TO BE SAFE.
号外号外！微信 Mars 已于2016年12月28号的微信公开课上，正式公开了源代码，加入了开源阵营。相信很多小伙伴已经看到了 Mars 的代码，在这里热切的期望小伙伴们多给 Mars 提pr & Issues，共同促进移动网络技术的发展。开源只是一个开始，我们也将继续在 WeMobileDev 的公众号上，分享 Mars 的技术细节与未来规划。 前言 Mars 是微信官方的终端基础组件，是一个使用 C++ 编写的业务无关、跨平台的基础组件。目前在微信 Android、iOS、Windows、Mac、WP
当我们需要访问被限制或被封锁的网站时，代理http是一个常见的解决方案。它通过将我们的请求经过一个中间服务器来实现访问限制网站的目的。
UI 自动化是质量保障的一种重要手段，我们从分层测试金字塔模型可以看出，质量保障更多的应该依靠底层的单元测试和接口集成测试，UI 自动化测试占比是非常小的一部分，众所周知，UI 层的自动化测试稳定性差，成本高。然而我们团队经过一年多的 UI 自动化测试的实践与优化，发现我们 UI 层自动化测试相对性价比是最高的，脚本的稳定性也非常好，误报率降到了 1% 左右，每次上线前能帮助我们回归系统的一些核心业务流程，下面将跟大家分享一些关于我们 UI 自动化测试的实践经验。
针对"GUI自动化测试稳定性问题"这个问题，最典型的情景就是：同样的测试用例，在同样的测试执行环境下，测试的结果有时是Success，有时是Fail，这严重降低了GUI测试的可信度，同时也是GUI层面的自动化测试位于金字塔最顶端的原因之一。
细菌的异质性耐药（heteroresistance）通常是指某个单一分离菌株，在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群，也即有些细胞对该药物敏感，而另一些细胞则存在耐药性，这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难，使实验室最小抑制浓度（minimum inhibitory concentration, MIC）数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么，这背后又有怎样的生态与进化规律？这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
神经记录的不稳定性可导致临床脑机接口(BCI)失控。在这里，研究人员展示了低维神经流形(描述神经元之间特定关联模式的低维空间)的对齐可以用来稳定神经活动，从而在记录不稳定的情况下保持脑机接口的性能。研究人员在存在严重和突然的记录不稳定的情况下，通过皮层内BCIs在线控制光标时，以非人类灵长类对稳定剂进行了评估。稳定的BCIs在不同的不稳定条件下，经过多日恢复了有效的控制。稳定器不需要了解用户意图，并且可以超越监督的重新校准。即使在神经活动中几乎没有关于光标移动方向的信息，它也可以稳定BCI。该稳定器可应用于其他神经接口。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
随着数字化技术的快速发展，工业元宇宙成为了推动工业领域变革的引领者。然而，在实际建设过程中，我们不可避免地面临一系列科技和管理上的挑战。本文将深入探讨工业元宇宙在实际建设中所遭遇的困扰。
代理IP的出现让我们很多的营销工作做得更便利，对于爬虫工作者来有利于数据爬取的工作效率大幅度提升。但是我们也会遇到在使用了代理IP后出现了延迟高不稳定的情况。这是为什么呢？下面就来详细的说一说。
流行病学研究表明，胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展，而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入，与葡萄糖相比，酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里，我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物，使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性，我们另外扫描了42名成年人，使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响，一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中，大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现，60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的，葡萄糖都使网络不稳定，而酮则使网络稳定。总之，我们的结果表明，脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量，因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。
使用动态ip登录账号在一定程度上提供了额外的安全保障和匿名性，但与此同时也存在一些风险和风控挑战。本文将解密使用动态ip登录账号的真相，明确安全与风险的并存之道。
一个CDN的名称是内容传送网。目前流行的CDN理解是网站加速，CPU均衡负载，解决了跨运营商、跨地区服务器负载能力差以及低带宽导致的网站启动缓慢的问题。其基本思想是避免网络中的瓶颈与连接，避免网络中可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈与连接，使内容传输快速稳定。通过在网络中放置节点服务器，CDN系统在现有因特网的基础上形成一个智能虚拟网络，能够根据网络流量、各节点的连接、负载情况、与用户的距离和响应时间等因素，将用户的请求实时地重定向到最近的服务节点。目标是使用户能够就近获取所需内容，解决网络拥挤问题，提高用户对网站访问的响应速度。
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