应用程序需要某种配置。根据应用程序环境，您可能需要更改不同的设置，例如切换调试模式、设置密钥以及其他特定于环境的事物。下面介绍在flask中如何去管理这些配置信息。

在近些年互联网快速迭代的开发模式下，接口自动化测试成为了服务端质量保证的重要手段。但随着系统复杂性逐渐增大，任何一行代码的改动或一个配置文件的修改都有可能引起整个系统的崩溃或者带来巨大的损失。仅仅依赖沉淀的自动化测试脚本或人工测试已经很难完全覆盖到业务的特殊场景。在此背景下，基于流量回放技术的自动化测试应运而生。

流量回放测试技术，就是用流量录制回放的方式把实际流量的镜像分发到测试服务器上，用来验证新的代码修改是否对原有系统造成影响以及新功能是否可用。本文将主要介绍流量回放技术在测试中的应用以及目前常用的流量回放相关工具，希望给未接触过流量回放技术或对流量回放技术有兴趣的同学有所帮助。

热更新速度分析：speed-measure-webpack-plugin，它可以看到每个loader和插件的执行耗时，这样就让你知道优化你的webpack构建速度你的注意力该集中在哪里。

感知哈希是使用指纹算法生成各种形式的多媒体的片段、哈希或指纹。感知哈希是一种局部敏感哈希，如果多媒体的特征相似，则它是类似的。

最近团队需要对外采webrtc服务性能做验收，验收合格才能进入下一步，所以要求做一下压力测试。如何对webrtc服务进行压力测试是一个很有难度和挑战的工作，因为webrtc客户端实际使用上产生的压力瓶颈主要来源对象是码流而非传统的HTTP并发请求。因为业务要求服务至少能支持提供300路并发，于是准备300路webrtc连接验证下SFU服务器压力情况，这里分享进行压测的思路及方式和一些可以说的结论。

在计算机中，浮点数和定点数是常用的数值表示方法，用于处理和表示实数（包括小数）的数值。它们在计算机中具有不同的特点和应用场景。浮点数广泛应用于科学计算、金融计算等需要大范围和高精度的任务中。然而，浮点数在表示和计算过程中存在精度等问题。在接下来的介绍中，我们将探讨浮点数的内部表示、常见问题以及处理这些问题常用的解决方案。此外，本文还总结了一些通用的浮点数测试用例，希望可以帮助大家更好地理解和验证浮点数的精度特性。希望通过阅读本文，大家能对浮点数有更清晰的认识和应用。

微前端架构旨在解决单体应用在一个相对长的时间跨度下，由于参与的人员、团队 的增多、变迁，从一个普通应用演变成一个巨石应用后，随之而来的应用维护难，成本越来越大的问题。

Java是一种当前广泛使用的编程语言，它可以用于开发各种类型的应用程序，包括桌面应用程序。Java的跨平台性和易于学习的特点使得它成为开发桌面应用程序的理想选择，然而软件都有出现漏洞的可能性，一旦出现漏洞利用，影响广泛，例如前些年著名的apache log4j2漏洞。

在预研一种对用户侧Java程序进行监控和防护的方式过程中，遇到的问题是Java编译的代码是字节码，在jvm中运行，不是可以执行的CPU指令，无法以常规windows hook方式对程序进行注入和拦截。最终经过探讨，以asm+ JavaAgent方式来实现，后续本文将针对JavaAgent技术进行说明。

通常在软件测试过程中，我们会关注测试用例的代码覆盖率。理想情况下，测试用例应该能够覆盖所有业务代码的函数、方法和模块，从而实现100%的代码覆盖率。然而，达到理想目标并不意味着测试用例已经健全。接下来，笔者将向您介绍一种称为“变异测试”的方法，它可以帮助我们实现目标覆盖率并补充测试用例。

随着互联网进入移动互联时代，公司的移动业务增多，推送服务的需求越来越大，公司自主研发了一套基于Miop协议的push服务。

MIOP (Message I/O Protocol) 协议是基于 TCP 的通信协议，用于手机端（C）与消息推送服务端（S）的通信 。

MIOP 链接由设备端发起，且双方可以随时交换信息。

Push服务依赖Miop协议，广泛应用于移动业务，用户量较大，且持续占用Tcp连接，应对百万级用户使用，需要验证服务承载能力，以及高并发情况下，验证服务的稳定性，以及数据准确性。

最近在做一个 AIGC 项目，后端基于 Koa2 实现。其中有一个需求就是调用兄弟业务线服务端 AIGC 能力生成图片。

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，承接核心的业务数据，在业务中占有非常重要的地位。

机器学习的测试主要是测试现有模型准确性，这就涉及到几个关键词：

◆数据集：供模型训练时使用的，提供训练、测试以及预测用的数据集合；

◆算法类别：即算法归类，如：二分类，多分类，文本分类，聚类，回归，图像检测，图像分类，推荐等；

◆算法框架：用于模型训练的框架，如PyTorch，XGBoost，Onnx，Sklearn，Bert，Tensorflow等；

◆算法：机器训练模型的算法，例如深度自然语言学习算法文本分类、机器翻译、相似度计算等；物体检测算法YOLO、CenterNet等，基于sklearn框架回归类算法随机森林、决策树等。

我被问得最多的问题之一是如何在微前端中处理 CSS。毕竟，样式始终是任何UI片段所需要的东西...

"交互"这个词的本质暗示了人与环境之间的关系。无论是从科学角度还是从直觉角度，都有数以百计的设计决策是由某些个体执着于最微小的边缘而做出的，这样当他们开展工作时，就不需要有其他顾虑了。

自ChatGPT横空出世以来，各行各业的工作者从一开始的完全怀疑，到将信将疑，再到热烈拥抱和强烈抵制的冰火两重天，我们在新闻中见证了好莱坞编剧大罢工，见证了压力、狂热和久违的“ALL In”像一颗兴奋的火种在国内各大公司迅速蔓延， 百团大战、千播大战之后还没过多少年头，万模大战就此拉开序幕。历史就是这样，不会简单重复，但总是惊人相似。

大模型，一定会经历大浪淘沙的过程，但无论谁胜出，都不会影响大局，我们真正进入了这个全新时代。人类社会发展规律就是先进生产力不断取代落后生产力的过程，如何利用大模型的能力，提升自己的生产力才是关键。而利用大模型，有些人觉得回答很惊艳，还有一部分人觉得just so so，其实关键在于会提问，也就是Prompt，ChatGPT 效果好不好完全取决于你的 Prompt。就像有人说的，提出正确的问题，往往等于解决了问题的大半。所以提问其实是一个技术活儿，这点无论是日常沟通，解决问题，还是利用搜索引擎，都是相通的。

本文写作的主要目的是简单介绍下 Prompt，方便大家更好地用 Prompt 和 ChatGPT进行交互，笔者也会给出一些不同任务类型的案例供大家参考。