在去年年初换过工作开始专注做性能测试，其中有一项很大的挑战就是FunTester测试框架性能是否可以支撑公司现在的业务。之前有文章分享过如何突破职业瓶颈，其中讲到如何负责服务的QPS上升一个数量级是一个非常大的挑战。最近在这个问题上，我有了一些新的发现，分享一下自己对FunTester测试框架使用的Java+Groovy这对组合性能方面的认识。
现在 tulang 终于迈出了第一步，已实现自举，已自举实现了 compiler,std,runtime ，覆盖了上百个测试用例
当一个软件测试工程师刚刚进入行业一到三年的时间，他们通常需要掌握一些基本技能和知识，并且需要学习一些新的技术和工具，以便更好地完成自己的测试工作。以下是一些建议，帮助测试工程师在这个阶段提升自己的技能。
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力，该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准（McEval），包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比，在多语言的编程能力上仍然存在较大差距，绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral，DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术，它具备生成自然语言的能力，能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现，打破了以前自然语言处理的瓶颈，使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力，也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
时光荏苒，从毕业到现在已经10年，10年来一直从事着软件测试的工作。从一个什么都不会，到测试技术人员再到测试管理，期间有迷茫，有痛苦，有弯路，有捷径。今天对自己过去的10年测试经历做一个总结，一是给自己重新出发增加动力，二是给刚入道的、迷茫中的测试朋友一点点建议，希望你们少走弯路。 首先，谈谈测试职业规划，即做什么的问题。所谓方向比努力重要，这绝对是一句真理。如果能在刚走上测试工作岗位的时候明白这个道理，那么不出5年，你一定能成为某一测试领域的专家，那时不管是薪水、自信心都是顺其自然的事情。但是遗憾的是，
在上一篇关于字符串拼接的文章 Go语言字符串高效拼接（一） 中，我们演示的多种字符串拼接的方式，并且使用一个例子来测试了他们的性能，通过对比发现，我们觉得性能高的Builder并未发挥出其应该的性能，反而+号拼接，甚至strings.Join方法的性能更优越，那么这到底是什么原因呢？今天我们开始解开他们神秘的面纱，解开谜底。
http://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/49453303
于是吸引了大量的测试爱好者来学这方面的技术，而一谈到性能测试很多人便会想到鼎鼎大名的LoadRunner这款优秀的性能测试工具，然而到这里问题就产生了？
2020年，我写了一篇文章记录测试工程师自我提升的几个方面的文章2020年Tester自我提升，这马上年底了，到了收获的时候，下面我自己总结一下2020年在这些需要提升的方面的一些成果。
从旧式编程语言（例如COBOL）到现代语言（例如Java或C ++）的代码库迁移是一项艰巨的任务，需要源语言和目标语言方面的专业知识。
当我们说起性能测试时，当前主流的测试软件无论如何都离不开LoadRunner与JMeter这两个。本周我就简单的对这两个做下对比与说明。
在我编程的旅程中，我掌握了几种高级编程语言，每一种都有其独特的魅力和应用场景，仿佛带我进入了不同的魔法王国。现在，就让我来介绍几种令我印象深刻的语言吧。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
性能测试是软件开发和应用过程中至关重要的环节。它是评估系统性能、稳定性和可扩展性的有效手段，可以确保软件在真实环境中高效运行。在现代技术快速发展的时代，性能测试的重要性愈发显著。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
上周末分享了一篇《性能测试工程师成长必读书单》，有同学留言希望能分享关于自动化测试的学习书单。相比于性能测试，自动化测试要学习实践的内容在我看来反而比较具体，主要有如下几方面：
主要分享测试的学习资源，帮助快速了解测试行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
面向对象是目前最流行的一种程序设计和实现思想。无论从事企业级开发、互联网应用开发，还是手机软件开发，都会用到面向对象的技术。 在主流的编程语言中，C++、Java、C#、PHP、Python等都是支持面向对象的语言；在编程排行榜前十的语言中，面向对象的编程语言能够稳定占据7～8席…… 所有的这些现象，都展示了面向对象的流行程度和受欢迎程度。但即使这样，仍然存在一些歪理邪说在坊间流传！ 下面我们就对其中流传较广的两条逐个击破！ 面向对象会导致性能降低？ 面向对象语言=面向对象编程？ 本文选自李运华老师新作《编
我自己在毕业的前 2 年，其实都是做的后端业务开发，后来才转到了数据库内核开发，结合我自己的实际经历，跟大家聊一聊这两种不同类型的岗位都有什么区别。我会分别从编程语言、难易程度、工作流程、市场就业、薪资情况、稳定性方面进行全方位对比，最后也会对两种方向的选择给出自己的建议。
因为有报告显示LLVM V10编译Rust语言性能居然降低了10%。虽然LLVM的主要目的是编译Clang的C/C++，但是还有有必要让LLVM跑起来更快才行。
曾经 Fortran和C一直是高性能计算（HPC）的默认编程语言。这两种语言都提供了可以和操作系统内存以及硬件进行交互的基础类型和函数，从而在响应时间和资源使用方面产生高效的代码。然而，对这两种语言而言，如何生成可维护和可扩展的代码是一个真正的挑战。
Java HotSpot™虚拟机实现（Java HotSpot™VM）是Sun Microsystems，Inc.的高性能Java平台虚拟机。Java HotSpot技术为Java SE平台提供了基础，Java SE平台是快速开发和部署业务关键型桌面和企业应用程序的首选解决方案。Java SE技术可用于Solaris操作环境（OE），Linux和Microsoft Windows，以及通过Java技术许可证的其他平台。
在我们日常生活和工作中，软件已经成为不可或缺的一部分。然而，软件的性能问题经常会影响到用户的体验和企业的业务，因此对软件系统进行性能测试变得至关重要。软件性能测试可以帮助测试团队和业务团队了解软件在真实场景下的表现，以及对系统性能进行优化和改进。通过模拟真实场景下的负载和压力，测试团队可以发现系统的瓶颈和性能瓶颈，从而对系统进行优化和改进，提高软件的稳定性和可靠性。软件性能测试可以提高软件团队的信心和自信心，让他们在开发和维护过程中更加自信和有信心。
Swift作为Apple推出的新编程语言，旨在简化iOS和OS X应用的开发过程。它被描述为“Objective-C without the C”，意味着它在保持Objective-C核心功能的同时，提供了更简洁、更现代的语法2。这使得学习Swift成为iOS开发者或计划成为iOS开发者的首要任务2。
首先要了解行业知识和软件测试的基础知识，练好扎实的基本功，其次要熟悉各种技术技能和工具使用。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。
Benchmark.NET现在是衡量.NET代码性能的规范工具，可轻松分析代码段的吞吐量和分配。
春暖花开，近水楼台先得月，向阳花木易为春。最近很多粉丝私信问我怎么转行软件测试，我今天跟大家聊聊这个话题，可能我说的有点沉重，但还是建议你看下去。
很多朋友想要入行软件测试，但是都不知道该怎么学。 抽个时间简单的给大家说下，对于0基础的朋友，应该怎么去学习软件测试。 学习软件测试有2条路可以选。 最省事的当然是找个靠谱的培训机构去培训啦，你就什么都不用想了，跟着培训结构认真的学习就行了。 当然，这里并不会给你推荐培训机构，所以这里我们讲的是，怎么去自学软件测试。 毕竟软件测试的门槛真的挺低的。 好了，正式开始讲了。 第一阶段 测试基础 测试基础是软件测试最最最重要的部分，只要你是做测试，不管是什么测试，测试的基础、理论知识都是必须学会的。 最好学到
在可预见的未来, 高考仍是最重要的也最有社会影响力的人才选拔机制. 很久没有关注, 最近得知高考自选科目中开始增加了编程一项(见如何评价2017浙江高考七选三科目中包含技术？). 虽然个人对编程是否应该进入高考仍有保留看法, 但至少全民(都应该可以)编程这一趋势已经很明显了. 这应该是中文编程兴起的另一个契机(前文中文编程兴起的必然性讨论了一些更技术性的原因).
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Python 是一种高级的、解释型的编程语言，它以其简洁明了的语法和强大的标准库而闻名。Python 由 Guido van Rossum 创建，并在 1991 年首次发布。以下是 Python 的一些关键特点和用途：
除了在语法使用上面的区别外，c语言和python的本质区别可能是在其语言性质上面的区别。
Gradle 构建工具 的 构建脚本 可以使用 Groovy 语言 或 Kotlin 语言 进行编写 ,
最近电商平台都在打折，小编去逛了逛，今年京东的图书活动大致是这样的： 活动一：“多买优惠”，即：1件7.5折，两件6.5折 活动二：“满减”，即：每满100-50 这两个活动结算的时候二选一，还能 叠加满200-10 的优惠券，更加人性化了！ 不可错过的Java书籍 Top10 TOP3 TOP1 TOP2 On Java 作者：[美]布鲁斯·埃克尔； 译者：陈德伟 臧秀涛 孙卓 秦彬 一本适合各个层次 Java 开发者反复翻阅的经典著作 - 布鲁斯 • 埃克尔又一力作 - Java 圣经，豆瓣
本人做为从数学系转过来做开发的程序员，没有主修过《算法和数据结构》，一直想找个时间补上这一课，趁这个阶段不忙，就动手了。
统计了200多个正在做测试的童鞋现在的日常工作内容，统计结果基本在预料之内，那就是现在的测试距离完全自动化还有很遥远的距离，也就是说手工测试仍然是工作中的主要内容。
我已经学习 Rust 有挺长的一段时间了，一直想用 Rust 来写点东西，但是缺乏好的想法； 有些想法自我感觉良好，但是又没有能力实现 (比如，写一个操作系统？), 所以最后我决 定还是拿我的博客来做实验品吧。我原来的博客 是 基于 Github Page 和 Org mode 实现的静态博客，略显简单。所以我就觉得用 Rust 来写 个新的博客。
从2013年，每年都要下载gatling的版本试使用一下，看看其特性，今天事2019年第一次看gatling，发现gatling终于走上企业级应用了，终于走上商用了，意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
又是一年一度的双十一，最近电商平台都在打折，松哥去逛了逛，图书的优惠券还是比较简单不烧脑，基本上就两种：
RPC（Remote Procedure Call） 是一种进程间通信的技术，它允许程序调用另一个地址空间（通常是远程的）的过程或函数，就像调用本地的函数一样。RPC 技术使得分布式系统中的不同节点能够进行远程调用，以实现分布式应用程序的协同工作。
一、思维导图软件 1.xmind 2.mindmanager 二、Bug管理工具 1.工具原理介绍 2.禅道讲解 3.Bugfree讲解 4.jira 三、HPPT协议 四、抓包工具 1.charles 2.谷歌浏览器开发者工具 3.fiddler 五、常规软件 1.微软office 2.visio 3.cmder 4.switchhosts 5.notepad++ 六、接口工具（熟悉） 1.postman 2.jmeter 七、性能测试工具（初步掌握） 1.jmeter 八、adb 命令 1.基础adb 50个命令 2.adb dumpsys 命令 九、cmd及linux基础20个命令 1.cmd 2.linux 十、monkey 1.参数 2.场景 3.标准 十一、Android LOG讲解 1.log等级 2.异常 十二、自动规化测试工具介绍 1.业界 2.内部
Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快，从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库，常被称为“胶水语言”，能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
软件测试人员需要懂代码吗？如果软件测试人员会代码，那还有软件开发人员的事吗？既能测试又能敲代码的人是不是很牛？
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感，但我们还是想要 Python。」 「人生苦短，我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中，Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进，在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起，这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中，Python 受开发者喜爱程度仅排第六，而 Julia 则排在了
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了，原文讲的内容偏理论，干货比较少。我们可以再深入一点点，了解pypy的真相。
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