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基于深度强化学习的局内战斗自动化测试探索

本文首发于:行者AI 游戏项目研发时,需要搭建一个自动化测试的平台,以期望场内战斗使用自动化来测试,发现局内bug,避免重复劳动、提高测试效率以及避免人为的操作错误。其中环境要求使用项目需要使用Airtest、poco对接强化学习的服务器,实现Airtest将状态信息发送给服务器,服务器返回下一步的决策。 1. 前期准备工作 了解Airtest、poco、强化学习agent的决策方式。 1.1 Airtest介绍 Airtest基于图像识别的自动化测试框架。这个框架核心不在实现方式和技术上,而是理念!这个框架的理念借用是MIT(麻省理工)研究院的成果 Sikuli ,他们构思了一种全新的UI测试模式,基于图像识别控件而不是具体内存里的控件对象。 (1)Airtest特点 支持基于图像识别的可程式化测试工具 跨平台 生成测试报告 支持poco等SDK内嵌,提高UI识别精度 (2)Airtest界面(包含点击、滑动、判断、截屏等接口) (3)Airtest效果演示 以上演示的是Airtest与直接通过图像识别对界面产生交互。如若需要与界面指定元素交互,是需要Poco提供的方法对界面上的元素...

基于 KubeVela 与 Kubernetes 打造“无限能力”的开放 PaaS

作者 | 孙健波(天元) 来源 | 阿里巴巴云原生公众号 如今,围绕 Kubernetes 构建应用交付平台已经逐渐成为共识。 Kubernetes 生态本身的能力池固然是丰富的,但社区里并没有一个可扩展的、方便快捷的方式,能够帮助平台团队把这些能力快速“组装”成面向最终用户的功能(Feature)。因此,尽管大家都在基于 Kubernetes 构建上层应用平台,但这些平台本质上并不能与 Kubernetes 生态完全打通,而是变成一个个的垂直“烟囱”。 有没有方法让平台团队能够在不造轮子、完全打通 Kubernetes 生态的前提下构建上层平台,从而同时保证平台的易用性和可扩展性呢?本文整理自阿里云容器技术专家、OAM 规范主要制定者之一、KubeVela 作者和负责人孙健波(天元)在阿里云开发者社区“周二开源日”的直播分享,将剖析当前 Kubernetes 应用交付体系存在的问题详细介绍如何基于 OAM 和 KubeVela 体系赋能 PaaS,构建开放可扩展又易用的能力。 点击回看完整视频:https://developer.aliyun.com/live/246067 什么是 ...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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