许祥的阅读
如何通过左移测试来避免缺陷、节省时间和金钱
在软件开发领域，缺陷是很正常的，也是我们日常生活的一部分。所有工程团队都在努力尽可能减少缺陷，因为缺陷会对用户产生负面影响，而修复缺陷则会耗费公司的时间和金钱。预防缺陷是一项复杂的任务，但我们可以通过遵循最佳实践来减少代码中的缺陷数量，例如编写非常详细的描述以覆盖所有可能的用例，使用干净的代码开发功能，或编写健壮的测试等等。谁负责确保没有缺陷？我们可以说责任完全在QA（质量保证）工程师（如果有的话
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2024-04-22/1807 人阅读 / 0 人点赞
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细数汽车行业软件的类型和特点
汽车行业的软件是汽车制造商和经销商用来超越竞争对手的重要工具，其质量对于增强客户体验和提高管理效率至关重要。凭借在汽车软件开发服务方面的丰富经验，SECLgroup公司已与起亚、现代和马自达等行业巨头合作，本文将分享SECLgroup公司对汽车行业软件的见解，并向您介绍主要的软件类型和独特的功能。汽车行业的基本软件类型汽车行业中的总称软件包括各种产品类型。这种多样性是必要的，因为汽车企业需要针对其
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2024-04-18/1914 人阅读 / 0 人点赞
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负向测试用例—10 个真实示例
在软件测试中，负向测试用例评估系统在用户执行“错误”或意外操作时的行为。此外，负向测试还关注系统在发生这些操作时的响应。这些测试是评估任何软件产品的关键部分，但开发人员有时会在满足初始需求时忽视它们。负向用例偶尔也会包含在需求中，但通常只会遵循“正向路径”。“正向路径”是一个术语，意思是在通用有序的场景中，用户按计划进行并因此而发生预期的行为。如果用户无视指示或正常使用情况，故意或无意地偏离标准路
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2024-03-31/2297 人阅读 / 26 人点赞
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调试 REST API 使用者的最佳实践
如何调试您使用但并不拥有的API。如果API反馈出意想不到的结果，该怎么办呢?这个问题是出在用户输入、API本身，还是其他完全无关的方面呢？对于API用户来说，调试意味着识别和修复单个API调用或调用序列中的问题。在很多情况下，你正在调试的代码可能不受你的控制，并且受可观察对象的支配。除了在访问API时可能会遇到意想不到的行为外，你还可能在解析输出或传递变量时犯错。在本文中，我们将深入探讨更快速、
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2024-03-31/1879 人阅读 / 1 人点赞
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测试用例应仅包含相关细节
下面的代码中有什么问题使得这个测试用例难以理解？deftest_get_balance(self):settings=BankSettings(FDIC_INSURED,REGULATED,US_BASED)account=Account(settings,ID,BALANCE,ADDRESS,NAME,EMAIL,PHONE)self.assertEqual(account.GetBalance
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2024-03-31/1898 人阅读 / 0 人点赞
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测试基础：测试中的语句覆盖率
软件测试领域广泛使用语句覆盖率。这种技术可以确保每一行代码都能得到测试运行，从而使软件变得强大并且没有错误。本文将探讨什么是声明覆盖率、它的工作原理、它的好处等等！什么是语句覆盖语句覆盖是一种白盒测试技术，尝试执行源代码中的所有语句。它的目标是代码中的每一条语句至少执行一次，以达到100%的语句覆盖率。使用这种测试覆盖率技术，计算测试期间执行的源代码中的语句的百分比。其公式为：语句覆盖率=（执行的
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2024-03-31/2007 人阅读 / 19 人点赞
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测试人员，不止于自动化！
MuhammadSaad在LinkedIn上发布了一个有趣的场景，我将在下文用斜体字引用它，并对此进行评论……想象一下你作为测试人员第一天上班的情景。你被要求测试一个应用程序。这是一个包含数百个表单和数千个报告的ERP应用程序。你开始进行探索性测试，打开了一个包含大约50个字段的表单。你尝试在这个表单中输入随机数据，这大约花了20分钟。然后你点击提交按钮。哇！显示了一条错误消息，看起来像是一个未处
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2024-03-31/2056 人阅读 / 1 人点赞
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构建软件最难的部分不是编码，而是需求管理
为什么用人工智能取代程序员不是那么容易。随着所有关于人工智能发展有多么惊人的文章，有很多人担心，作为软件开发人员，我们可能很快就会失业，被人工智能取代。他们想象所有的业务高管和产品研究人员将绕过大多数或所有的软件开发人员，直接要求AI构建他们认为他们想要或需要的东西。作为一个花了15年时间根据这些人创造的规格开发软件的人，我发现很难认真对待所有的担忧。编写代码可能是一项挑战，但我从来没有花过超过两
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2024-03-31/1865 人阅读 / 0 人点赞
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如何测试机器学习模型？
导言对抗性攻击：测试模型有助于发现可能的攻击。与其让这种攻击在生产环境中发生，不如在部署模型之前用对抗性实例对其进行测试，以提高其稳健性。数据完整性和偏差：从大多数来源收集到的数据通常都是非结构化的，可能会反映出人类的偏见，可以在训练过程中加以模拟。这种偏见可能是针对特定群体的，如性别、种族、宗教或性取向，根据使用规模的不同，会对社会造成不同的影响。在评估过程中，偏见可能会被忽略。发现失败模式：在
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2024-03-31/2093 人阅读 / 2 人点赞
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在实践中为您的深度学习管道构建 QA 流程
深度学习模型仍然需要测试，但是许多常见的测试方法并不适用于此。而如果使用正确的方法，您就可以确保您的管道产生良好的结果。软件是复杂的，作为开发人员，我们都了解构建一个良好的质量保证(QA)过程的必要性。然而，训练深度学习模型并在生产中实施这些模型会给测试质量带来新的挑战。许多众所周知的测试方法并不直接适用于深度学习模型。本博文将为您提供一些关于完整深度学习管道的QA流程的实用见解。QA在深度学习中
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2024-03-31/1855 人阅读 / 0 人点赞
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