- 一、什么是n8n?重新定义自动化方式n8n(发音为"n-eight-n")是一个开源的、基于节点的工作流自动化工具。它的名字源于它的设计理念:"node-based node node node",强调其通过连接不同节点来构建工作流的核心思想。你可以把n8n想象成技术版的乐高积木:每个节点都有特定功能(如发送HTTP请求、执行SQL查询、处理数据等),你可以通过拖拽方式将这些节点连接起来,构... 一、什么是n8n?重新定义自动化方式n8n(发音为"n-eight-n")是一个开源的、基于节点的工作流自动化工具。它的名字源于它的设计理念:"node-based node node node",强调其通过连接不同节点来构建工作流的核心思想。你可以把n8n想象成技术版的乐高积木:每个节点都有特定功能(如发送HTTP请求、执行SQL查询、处理数据等),你可以通过拖拽方式将这些节点连接起来,构...
- 在股票投资和分析中,获取实时的股票基础信息是非常重要的。Infoway API提供了一个接口,允许用户快速获取股票的基本信息,比如公司名称、每股收益(EPS)、每股账面价值(BPS)、股息收益率等。本文将通过具体的代码示例,教你如何使用该接口。 1. 查个股基础资料该接口可查A股、港股、美股,代码示例:import requests # API 请求的 URL,查询两个股票(平安银行和万科A... 在股票投资和分析中,获取实时的股票基础信息是非常重要的。Infoway API提供了一个接口,允许用户快速获取股票的基本信息,比如公司名称、每股收益(EPS)、每股账面价值(BPS)、股息收益率等。本文将通过具体的代码示例,教你如何使用该接口。 1. 查个股基础资料该接口可查A股、港股、美股,代码示例:import requests # API 请求的 URL,查询两个股票(平安银行和万科A...
- 前后端接口调试提效:Postman + Mock Server 的工作流🌟 Hello,我是摘星!🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。🦋 每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察,每一次重构都是我的化学实验。🎵 在编程的交响乐中,我既是指挥家也是演奏者。让我们一起,在技术的音乐厅里,奏响属于程序员的华美乐章。... 前后端接口调试提效:Postman + Mock Server 的工作流🌟 Hello,我是摘星!🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。🦋 每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察,每一次重构都是我的化学实验。🎵 在编程的交响乐中,我既是指挥家也是演奏者。让我们一起,在技术的音乐厅里,奏响属于程序员的华美乐章。...
- 本文是基于LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话;对于测开人员来说,可以集成到自己的自动化测试框架中,自动生成测试用例。首先看下LangChain的简单说明,大佬就不用看了。网上也有很多资料,这里简单说明下,针对没有基础的Tester。 1 关于LangChainLangChain由Harrison Chase于2022年推出,提供了一套模块化工具和API(支持... 本文是基于LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话;对于测开人员来说,可以集成到自己的自动化测试框架中,自动生成测试用例。首先看下LangChain的简单说明,大佬就不用看了。网上也有很多资料,这里简单说明下,针对没有基础的Tester。 1 关于LangChainLangChain由Harrison Chase于2022年推出,提供了一套模块化工具和API(支持...
- AI 辅助文档生成:从接口注释到自动化 API 文档上线🌟 Hello,我是摘星!🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。🦋 每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察,每一次重构都是我的化学实验。🎵 在编程的交响乐中,我既是指挥家也是演奏者。让我们一起,在技术的音乐厅里,奏响属于程序员的华美乐章。摘要作为一名在技... AI 辅助文档生成:从接口注释到自动化 API 文档上线🌟 Hello,我是摘星!🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。🦋 每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察,每一次重构都是我的化学实验。🎵 在编程的交响乐中,我既是指挥家也是演奏者。让我们一起,在技术的音乐厅里,奏响属于程序员的华美乐章。摘要作为一名在技...
- Coze 智能体是由大语言模型驱动,通过提示词设定角色,并借助知识库、插件和工作流扩展能力,以执行特定任务的AI助手。对测试工程师而言,精心设计的智能体可显著提升测试效率与质量,关键是要准确理解测试需求,并将其转化为智能体的角色设定和功能配置。建议进一步学习知识库与工作流,以深化应用。 Coze 智能体是由大语言模型驱动,通过提示词设定角色,并借助知识库、插件和工作流扩展能力,以执行特定任务的AI助手。对测试工程师而言,精心设计的智能体可显著提升测试效率与质量,关键是要准确理解测试需求,并将其转化为智能体的角色设定和功能配置。建议进一步学习知识库与工作流,以深化应用。
- HML语法参考HML(OpenHarmony Markup Language)是一套类HTML的标记语言,通过组件,事件构建出页面的内容。页面具备数据绑定、事件绑定、条件渲染和逻辑控制等高级能力。页面结构<!-- 某直播小程序.hml --><div class="item-container"> <text class="item-title">Image Show</text> <d... HML语法参考HML(OpenHarmony Markup Language)是一套类HTML的标记语言,通过组件,事件构建出页面的内容。页面具备数据绑定、事件绑定、条件渲染和逻辑控制等高级能力。页面结构<!-- 某直播小程序.hml --><div class="item-container"> <text class="item-title">Image Show</text> <d...
- 在 Apache Flink 中,Transformation(转换) 是流处理和批处理作业的核心逻辑单元,负责将输入的数据流(DataStream)或数据集(DataSet,批处理专用) 按照业务规则转换为新的输出数据流 / 数据集。它本质上是 “数据处理逻辑的定义”,Flink 会根据 Transformation 构建执行计划(StreamGraph → JobGraph → Exec... 在 Apache Flink 中,Transformation(转换) 是流处理和批处理作业的核心逻辑单元,负责将输入的数据流(DataStream)或数据集(DataSet,批处理专用) 按照业务规则转换为新的输出数据流 / 数据集。它本质上是 “数据处理逻辑的定义”,Flink 会根据 Transformation 构建执行计划(StreamGraph → JobGraph → Exec...
- Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目,目的是建立下一代大数据分析平台,于2014年4月16日成为Apache孵化器项目。Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架,它基于同一个Flink流式执行模型(streaming execution model),能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级... Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目,目的是建立下一代大数据分析平台,于2014年4月16日成为Apache孵化器项目。Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架,它基于同一个Flink流式执行模型(streaming execution model),能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级...
- 我们每天都在和Web应用打交道,点击一个按钮,发送一条消息,刷新一下数据。对用户来说,这只是瞬间的操作。但对于我们开发者而言,这背后是一套复杂而精密的通信舞蹈。数据包如何在浩瀚的互联网中找到彼此?它们如何保证安全、可靠地送达?应用之间又是如何约定“对话”的规则?今天,我想带大家深入到网络请求的“幕后”,聊聊支撑起这一切的四大核心技术。这趟旅程将从最底层的连接建立开始,一直到上层的应用交互。理... 我们每天都在和Web应用打交道,点击一个按钮,发送一条消息,刷新一下数据。对用户来说,这只是瞬间的操作。但对于我们开发者而言,这背后是一套复杂而精密的通信舞蹈。数据包如何在浩瀚的互联网中找到彼此?它们如何保证安全、可靠地送达?应用之间又是如何约定“对话”的规则?今天,我想带大家深入到网络请求的“幕后”,聊聊支撑起这一切的四大核心技术。这趟旅程将从最底层的连接建立开始,一直到上层的应用交互。理...
- 背景为了提升前后端联调效率,我们制定了一套接口规范。遵守这套规范,我们的迭代任务稳步进行。最近,我们遇到了一些协作上的问题,前后端没有达成一致。分歧的关键在于 “协作流程”与“接口契约” 未对齐导致的效率问题。最终,我们通过 “规范先行、工具提效、分层处理” 三大策略解决。本文将结合具体场景和案例展开说明。一、核心问题解决方案1.1 数据结构不一致(如数组 vs 字符串)短期方案:前端适配转... 背景为了提升前后端联调效率,我们制定了一套接口规范。遵守这套规范,我们的迭代任务稳步进行。最近,我们遇到了一些协作上的问题,前后端没有达成一致。分歧的关键在于 “协作流程”与“接口契约” 未对齐导致的效率问题。最终,我们通过 “规范先行、工具提效、分层处理” 三大策略解决。本文将结合具体场景和案例展开说明。一、核心问题解决方案1.1 数据结构不一致(如数组 vs 字符串)短期方案:前端适配转...
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