基于Selenium的Web自动化框架
首先我们来看一下之前是如何书写页面模式中的类的：
单元测试Mockito笔记
Mockito是Java生态系统中最受欢迎的单元测试模拟框架之一，以其简洁易用的API和强大的模拟能力赢得了广大开发者的青睐。Mockito允许我们在不实际依赖外部资源的情况下对代码进行彻底且高效的单元测试，极大地提升了测试覆盖率和代码质量。Mockito是一种模拟框架，其核心概念是在测试过程中创建
spring--单元测试
spring--单元测试 JUnit5
Postman获取token
问题描述登录接口中带有token参数，其他接口需要带上token才能正确访问，利用接口查询用户信息时手动在headers中更新token信息并不方便。解决方案在登录接口中设置一个名为“token”的环境变量，value为登录接口跑通之后responseBody中返回的token值。当其他接口需要用到
不同性能，不同机器，不同线程池参数 压力测试对比实验
通过对比这两种配置，可以看到Tomcat线程池和Java线程池配置在概念上是相似的，但Tomcat的配置还包括了针对网络连接特有的参数。这些设置帮助优化Tomcat作为Web服务器处理HTTP请求的能力，而Java线程池的配置则更为通用，适用于多种并发任务处理场景。: 当所有可以使用的处理请求的线程
postman请求访问：认证失败，无法访问系统资源
使用postman时，没有传入相应的token，就会出现这种情况，此时需要把token放进去
如何在Java中进行单元测试？
单元测试是指对软件中的最小可测试部分（通常是一个函数或方法）进行验证的一种测试方法。其目的是确保每个单元在隔离状态下按预期工作。JUnit是Java中最流行的单元测试框架，它提供了丰富的注解和断言方法，使得编写单元测试变得简单和高效。JUnit是一个开源的Java单元测试框架。使用JUnit，我们可
使用selenium控制已经打开的浏览器，应该如何实现。
这段代码的关键在于chrome_options.add_experimental_option("debuggerAddress", "127.0.0.1:9222")，它指定了Selenium应该连接到哪个地址上的Chrome实例进行调试。--user-data-dir="C:\selenium_
Appium：Appium-Python-Client与Selenium版本不兼容导致的问题
本文主要记录Appium-Python-Client与Selenium版本不兼容导致的两类问题：No module named 'appium.webdriver.common.touch_action及AttributeError: 'NoneType' object has no attribu
go test单元测试详解
go test单元测试详解
【Neo4j 】学习笔记：GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识
GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识
自然语言处理NLP--LDA面试题
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种生成概率模型，用于发现文档集合中潜在的主题分布。它假设每个文档由若干个主题生成，每个主题由一组词生成，通过贝叶斯推断方法估计文档中主题的分布以及主题中词的分布。
vue3 选项式生命周期API 和 组合式生命周期API 执行先后顺序
vue3 选项式生命周期API 和 组合式生命周期API 执行先后顺序
XSS: 原理 反射型实例[入门]
xss原理，结合实例讲解
springboot websocket 知识点汇总
以下是一个详细全面的 Spring Boot 使用 WebSocket 的知识点汇总1. 配置 WebSocket添加依赖 进入maven官网, 搜索spring-boot-starter-websocket，选择版本, 然后把依赖复制到pom.xml的dependencies标签中在这里插入图片描
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别。
mysql第一次作业
【代码】mysql第一次作业。
Linux入侵排查
当企业发生黑客入侵、系统崩溃或其它影响业务正常运行的安全事件时，急需第一时间进行处理，使企业的网络信息系统在最短时间内恢复正常工作，进一步查找入侵来源，还原入侵事故过程，同时给出解决方案与防范措施，为企业挽回或减少经济损失。针对常见的攻击事件，结合工作中应急响应事件分析和解决的方法，总结了一些 Li
让AI语言模型自由飞翔：LangChain框架的奇妙世界
今天，我将为大家揭开一项令人激动的技术——LangChain。想象一下，如果能将人工智能的强大能力与我们日常使用的数据和工具无缝连接，那将开启怎样崭新且无限的可能！
大语言模型系列-Transformer
Transformer模型的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而有效地处理序列数据。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，通过编码器-解码器架构实现了并行化计算，大大提高了训练效率。
