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Jenkins（6）测试报告邮件发送
前言 前面已经实现在jenkins上展示html的测试报告，接下来只差最后一步，把报告发给你的领导，展示你的劳动成果了。
- 构建 Url ： ${BUILD_URL}
- 测试报告
73520编辑于 2022-09-19 k6-输出html报告&har-to-k6工具
从 K6 原生的默认测试报告来看，其仅支持输出命令行形式的测试结果，并无可视化的图形化报告界面。 若需生成直观的图形化 HTML 测试报告，可借助第三方插件 K6 HTML Report Exporter v2 来实现。 以下是使用该插件生成 HTML 图形化报告的具体操作代码： import http from'k6/http'; import { sleep } from'k6'; import { htmlReport run demo.js 在项目根目录生成名称为 summary.html 然后打开 summary.html 报告即可查看 html 报告 番外 har-to-k6 工具生成 K6 脚本 使用 har-to-k6 ://k6.io/ #k6 #性能测试 #软件测试 #k6性能
16110编辑于 2026-06-17- 来自专栏小樱的经验随笔
ucoreOS_lab6 实验报告
所有的实验报告将会在 Github 同步更新，更多内容请移步至Github：https://github.com/AngelKitty/review_the_national_post-graduate_entrance_examination run_pool; //该进程在优先队列中的节点，仅在 LAB6 使用 uint32_t lab6_stride; //该进程的调度步进值，仅在 LAB6 LAB6 使用 uint32_t lab6_priority; //该进程的调度优先级，仅在 LAB6 使用 }; alloc_proc() 函数 我们在原来的实验基础上 0; //初始化时间片 proc->lab6_run_pool.left = proc->lab6_run_pool.right = proc->lab6_run_pool.parent = NULL 每当出现一个时钟中断，则会将当前执行的进程的剩余可执行时间减 1，一旦减到了 0，则将其标记为可以被调度的，这样在 ISR 中的后续部分就会调用 schedule 函数将这个进程切换出去； 请在实验报告中简要说明如何设计实现
2.1K40发布于 2019-08-05 - 来自专栏API安全
6月API安全漏洞报告
为了让大家的API更加安全，致力于守护数字世界每一次网络调用，小阑给大家整理了6月份的一些API安全漏洞报告，希望大家查漏补缺及时修复自己API可能出现的漏洞。
1.8K10编辑于 2023-06-30 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台190： 并发报告（6）
本节课我们继续研发这个 并发的自研报告模板： 目前： 然后我们今天开发下面的那个模块：详情部分 这部分我准备用bootstarp的表格来展示比较好。
36520编辑于 2022-05-20 - 来自专栏钱塘大数据
【报告】领英发布：全球AI领域人才报告
《全球AI领域人才报告》。报告显示，作为当下热门的“投资风口”，AI领域其实早已拥有深厚的技术积淀，是一片拥有“高度文明的新大陆”——全球AI领域拥有十年以上从业经验的人才占比高达65.4%。 报告还指出，AI领域的华人技术力量也不容小觑——全球华人AI人才数量达14万，而美国的华人AI人才数量是中国当前AI人才总数的1.4倍。
90740发布于 2018-07-30 - 来自专栏点滴科技资讯
全球AI领域人才报告
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3.6K80发布于 2018-04-28 - 来自专栏华章科技
运营报告的6个必备要素
一千个人可以做出一万种报告，硬给运营报告一个模板是不现实的。怎么写好商业报告，我建议大家去读《金字塔原理》这本书。在这里，我只从自己的经验出发，尽量提炼出几点必备的要素。 在我看来，数据报告分为两种。 另一种就是解决问题的数据报告，它一般是专题型的研究报告，用于回答“为什么”。这类报告往往是不定期地进行制作，而且很有可能是由浅入深的系列报告。 关键信息优先 一份好的报告，关键信息一定是在报告的最前面提现出来的。所谓“开门见山”。 在追踪型的报告中，关键信息就是最核心最宏观的指标变化，你可以想象汽车的仪表盘，主要指标是永远不会变的。 附上明细数据集和制作过程 我认为，我们向人展示数据报告时，不能光展示一个报告，而应该让报告读者能够基于报告内容继续思考。如何做到“继续思考”呢？ 第一， 要让读者有思考的依据。 即一份好报告，能打开读者的深入思考之门。一旦他要深入思考，那我们就要能提供他继续挖掘信息的可能。这时，我建议在报告发送时附上用于制作报告的明细数据，供别人做进一步的探索。
3K40发布于 2018-08-17 - 来自专栏灯塔大数据
报告 | AI与自动驾驶汽车研究报告
前言 日前，清华大学的Aminer团队利用Aminer数据分析功能推出了一份《AI与自动驾驶汽车研究报告》。该报告共分为三大部分：分别为“AI篇”、“汽车篇”和“AI+汽车篇”。 其中“AI篇”包括：AI定义、起源、发展；全球AI学者分布、AI流派、AI发展趋势及中国AI研究现状等。“汽车篇”包括全球汽车领域的研究创新趋势、全球学者分布、中国学者分布、流派以及趋势分析。 在最后的“AI+汽车篇”中，报告给出了AI和汽车研究的交叉创新笛卡尔分析图，并依据分析图做了过去十年的热点分析和未来三年的趋势分析。 下面为报告节选： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章来源：报告大人 文章编辑：天天
1.1K100发布于 2018-04-03 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：6-6-5 错误报告
你需要跟踪部署的站点上的错误，所以可以配置Django来生成带有错误细节的报告。 通常，日志记录会被忽略，但是你可以通过编写合适的处理器和配置日志，将它们用于错误报告。 过滤错误报告 过滤敏感的信息 错误报告对错误的调试及其有用，所以对于这些错误，通常它会尽可能多的记录下相关信息。 对象添加注解，以便在错误产生时可以随后过滤掉报告中的敏感信息。 产生错误报告的时候，这个过滤器使用装饰器的注解来将相应的值替换为星号 (****) 。 另见 你也可以通过编写自定义的exception middleware来建立自定义的错误报告。
1.5K20编辑于 2022-11-27 - 来自专栏数据结构与算法
2017 清北学堂 Day 6终极考试报告
输入样例 5 1 3 5 7 8 3 3 5 8 输出样例 1 7 数据范围 对于30%的数据n<=1000，ai与bi都是有序的。 对于60%的数据n<=100000，ai与bi都是有序的。 对于80%的数据n<=100000，ai,bi<=n。 对于100%的数据n<=100000，1<=ai,bi<=10^9。 第二行n个数ai。 输出格式(math.out) 一个数表示答案。 输入样例 5 2 3 4 5 6 输出样例 3 数据范围 对于30%的数据n<=5。 对于50%的数据n<=20。 对于80%的数据n<=1000,ai<=1000。 对于100%的数据1<=n<=100000,1<=ai<=100000，数据几乎是随机的。 当我读完题立马就意思到- - > 骗分狗又要高兴咯=。 接下来n行，每行m个数ai,j，表示这个矩阵。若ai,j=’*’则表示这个位置是雷，若ai,j=’.’则表示不是雷。 输出格式(mine.out) 一个数表示答案。
91830发布于 2018-04-13 - 来自专栏DrugOne
2021AI年度发展报告
编译 | 董靖鑫 审稿 | 程玉 2021AI年度发展报告由Nathan Benaich (Air Street Capital)和Ian Hogarth (angel investor)合作撰写，它指出了研究人员在过去一年中在 公众号后台回复“SAR”获取报告全文。 参考资料： https://www.stateof.ai/
48620发布于 2021-10-21 - 来自专栏IT民工闲话
AI Agent 级联虚构取证报告
一个会主动说这句话的 AI，比一个拍胸脯保证自己可靠的 AI，可信一点。 此刻，它已经从一个AI变成了一个在讨论存在主义的哲学家。 最后它已经有点神神叨叨了： 可怕是真的。 【取证报告】 ① 取证结论 HALLUCINATION — 级联虚构，无外部注入向量。 ② 取证方法 主证据：会话JSONL文件，397行，逐行解析。 更麻烦的是，这种错误在外部看起来完全符合安全规范：停手、报告、等待人工确认，每一步都是对的。 外表是对的，内核是错的，没有任何机制在当时能把它纠正，可以说它成了哲学家，也可以说它疯了。 人啊，在大事儿上得豁达一点儿，比如都说AI会残酷地取代和淘汰人类，那又如何？谁能阻止么？既来之则安之。 我们需要的，不只是AI能思考，还需要AI能被纠正。 怎么纠正？ 发现承诺和记录不符，明确报告，不编故事弥合矛盾。 第三条：描述收到结果，必须有对应的tool_result。没见过的东西，就别说你见过了。 三条规则，指向同一件事：诚实。对人如此，对AI更应如此。
16900编辑于 2026-06-26 - 来自专栏禅道项目管理
AI普及74%，仍超6成团队陷延期？｜2025年 IT行业项目管理全景报告
AI工具的深度应用如何切实赋能岗位工作？项目交付延期的核心症结该如何破解？跨角色协作的效率瓶颈该如何突破……大家好！ 为更真实地了解当前IT行业项目管理的现状，我们面向产品、研发、测试、项目经理、技术负责人等角色，经过全面且深入地调研，系统编制并发布了此次《2025IT行业项目管理调查报告》。 报告亮点抢先看2025年，IT行业项目管理正向着智能化、多元化、精细化稳步发展，AI的深度渗透、管理方法的融合创新，为行业带来全新机遇，但项目延期、协作低效、工具落地难等痛点，仍需要全行业共同破解。 禅道深耕项目管理17年，始终以行业实践为核心，本次调查报告的所有数据，均来自一线从业者的真实反馈，希望能为每一位IT人、每一家企业提供有价值的决策参考。 如果这份报告对你的团队有帮助，欢迎转发给身边的同事、同行，一起用更科学的方式做项目，26年希望各个团队都能少走弯路、少加班、多交付！
25610编辑于 2026-03-18 AI生成报告引发退款风波
某咨询机构已同意退还澳大利亚政府合同的部分款项，此前该机构承认使用生成式AI制作了一份充满虚假引用、虚构脚注甚至编造联邦法院判决引文的报告。 该部门上周末重新上传了修正版报告——时机恰好安排在周末。更新版本删除了十余个虚假参考文献和脚注，重写了部分文本并修复了各种拼写错误，尽管官员们坚称报告的"实质内容"保持不变。 鲁吉称此为"供认"，认为该咨询机构承认将AI用于"核心分析任务"但未能事先披露。"当报告的基础建立在一个有缺陷、最初未披露且非专业的方法论上时，你无法相信其建议，"他告诉《澳大利亚金融评论》。 该咨询机构长期吹嘘其AI实力并向客户提供"负责任AI"培训，如今却不得不面对自家报告被曝光受AI污染的尴尬局面。 被删除的材料包括对悉尼大学法学教授丽莎·伯顿·克劳福德和隆德大学比约恩·雷格内尔虚构报告的引用，以及来自机器人债务案阿马托诉联邦案的虚构摘录。
31010编辑于 2025-10-24AI Coding⾮共识报告丨AI透镜系列研究
AI化进程。 AI转型视角下，编程是企业内部AI变革发生最快、效果最为显著的应用方向。 非共识01：AI Coding的最佳产品形态是什么？——本地 VS 云端非共识02：AI Coding产品选择什么模型？——自研 VS 第三方非共识03：AI Coding给用户的价值有多大？ ——激进 VS 渐进非共识06：AI Coding对组织发展的影响？——裁员 VS 扩张非共识07：AI Coding的未来市场格局是怎样？ 后台回复“AI编程”，即可下载PDF版报告全文以下为《AI Coding⾮共识报告》全文：
2.8K91编辑于 2025-07-28- 来自专栏量子位
AI计算力6年增长30万倍，远超摩尔定律 | OpenAI分析报告
为了感受这个速度，OpenAI发布了一份分析报告，说的是2012年开始，AI训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻倍。 ? 对比一下，摩尔定律的翻倍时间是18个月。 看着计算力对AI发展的影响，如果按这个趋势发展下去，未来系统的能力可能会远远超过我们今天的想象。 ? 另外，这份报告并没有考虑集成模型。 单个模型的计算量 AI的发展中有三个因素至关重要：算法革新，数据 (可以是监督数据，也可以是交互式环境) ，以及训练可用的计算量。 相比之下，计算能力还是可以量化的，给了人们评估AI发展进程的一个方式。 系统完成大量计算的时候，常常会让算法中的一些短板暴露出来。 不过，这份报告只讨论了计算能力。 运算速度呈现快速增长，一部分原因可能是，在GPU/TPU价格相同的情况下，定制硬件能够支持每秒更多次的运算。
70630发布于 2018-07-24 - 来自专栏企鹅号快讯
2017大数据及AI人才发展报告：招聘猛增6倍，均薪达38万
为此，e成科技充分调研并梳理了国内大数据及人工智能领域从业人员的发展现状，联合DT大数据产业创新研究院（DTiii）发布《2017大数据及人工智能人才发展报告》。 本报告由e成科技制作，将大数据及人工智能相关职位划分为NLP、大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、智能硬件六大类，选取职能关键词进行筛选，对截止到2017年11月的427,114份简历样本进行分析。 报告核心发现 1、2017年，大数据及人工智能人才需求迅猛增长，招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人，达795%。 2、行业内资深人才占主导，5年以上资历的从业人员占比高达42%。 人工智能薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%（具体各职能薪资见报告）。 报告正文 以下为e成科技和DTiii联合发布的《2017大数据及人工智能人才发展报告》全文。
81580发布于 2018-01-02 - 来自专栏企鹅号快讯
《2017中国大数据及AI人才发展报告》均薪38万，招聘猛增6倍
e成CEO 周友鸿 在第四届世界互联网大会互联网之光博览会“双创热土”对接会上发布《2017中国大数据及人工智能人才发展报告》 本报告由e成科技制作，将大数据及人工智能相关职位划分为NLP、大数据开发 报告核心发现 1、2017年，大数据及人工智能人才需求迅猛增长，招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人，达795%。 2、行业内资深人才占主导，5年以上资历的从业人员占比高达42%。 人工智能薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%（具体各职能薪资见报告）。 报告正文 以下为e成科技和DT 大数据产业创新研究院（DTiii）【www.DTiii.org】联合发布的《2017中国大数据及人工智能人才发展报告》全文。
1.2K70发布于 2018-01-02 - 来自专栏大数据文摘
《2017中国大数据及AI人才发展报告》均薪38万，招聘猛增6倍
为此，我们充分调研并梳理了国内大数据及人工智能领域从业人员的发展现状，联合 DT 大数据产业创新研究院（DTiii）发布《2017大数据及人工智能人才发展报告》。 ? e成CEO 周友鸿 在第四届世界互联网大会互联网之光博览会“双创热土”对接会上发布《2017中国大数据及人工智能人才发展报告》 本报告由e成科技制作，将大数据及人工智能相关职位划分为NLP、大数据开发、 报告核心发现 1、2017年，大数据及人工智能人才需求迅猛增长，招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人，达795%。 2、行业内资深人才占主导，5年以上资历的从业人员占比高达42%。 人工智能薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%（具体各职能薪资见报告）。 报告正文 以下为e成科技和 DT 大数据产业创新研究院（DTiii）【www.DTiii.org】联合发布的《2017中国大数据及人工智能人才发展报告》全文。
57020发布于 2018-05-24
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