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1打算3月份就去啦、多多关照
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1上周去面试,小姐姐和我讲了这个行业的情况,迷茫,觉得也是一条不错的路,有没有走过的前辈
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1预练模型是其他人为解决类似问题而创建的且已经训练好的模型。代替从头开始建立模型来解决类似的问题,我们可以使用在其他问题上训练过的模型作为起点。预训练的模型在相似的应用程序中可能不是100%准确的。例如,如果你想构造一个汽车自动识别系统。你可以花费数年的时间从头开始构建一个不错的图像识别算法,也可以从Google建立基于ImageNet数据的初始模型(一种预先训练的模型)来识别这些图片中的图像。显然,基于预训练模型的方法
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2中文专业的。发展前景不好,现在想转技术做测试,求指导
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0自动化测试分为ui和接口,是不是直接用这两个测试,就不需要功能测试了?
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0介绍一下可以吗
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0自研公司和外包公司,哪个好?听说外包工资高,是吗?
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019年专科毕业,学了测试基础,数据库,linux,功能测试,接口测试中的postman,包装一到两年,目前12000,
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1软件测试和软件开发有什么区别?测试是不是简单一些?
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1到底选择测试还是运维或者其他?
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1有资料可以提供么
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0学完之后,打游戏会不会更厉害👍
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0对于我们这种测试小白来说,我觉得线上线下学测试最大的区别就在于,更加简洁明了,线上学测试一些不会的东西,很难第一时间弄懂,而线下的话就不会出现这个问题,所以对于现在成为大牛的我来说,还是建议小白线下学测试。
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0成教学历的不知道行不行,脑壳疼扶我起来,我要工作[炸弹]
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1软件测试现在需求量大么?就业前景如何?想咨询一下
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0关键的学习和好处 我们从易趣的两大领域——主页团队和广告——测试我们的图形用户界面中获得了经验和见解。两个团队都希望有一个测试工具和方法,使他们能够使用不同于传统验证和验证应用程序的新方法和工具进行Ads测试。 传统的方法和工具对单个工程师来说成本很高。升级某些测试应用程序可能需要超过一周的时间,而熟练使用则需要更长的时间。机器学习需要不同的开发人员技能,不需要掌握大量传统的验证和验证技术和工具,比如Sele
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0训练数据和测试数据的创建 我们通过从网页线框图中自动修改UX组件来创建培训和测试数据。基于设计准则和测试变量,我们引入了与设计输入直接相关的潜在缺陷。这些有缺陷的设计模型表现为图像。对这些图像进行适当的标记可以确保测试数据的合理组织。一旦我们的图库中有了一个最小的图像集,我们就可以开始训练我们的模型了。 我们通过自动修改取自网页线框的UX组件来创建训练和测试数据。基于设计指南和测试变化,我们引入了与设计输
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0B.测试DNN分类器 传统上,在ML中,DNN分类和学习类分离的能力是通过带注释的地面基础真实数据来测试的。在开发期间,由于训练和测试样本通常来自相同的分布,因此以前的论文表明,这种技术不足以测试真实的极端案例。要检测类级别违规,如表1所示,可以分别测试每个类的高级类属性(例如,所有可能的牛图像,如长角的黑牛、短角的白牛等,都应该被归类为牧场动物)。实际上,这与传统软件工程中的等价划分测试有点类似。然而,在传统的SE
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0A.DNN背景 深度神经网络(DNN)是受人类大脑神经网络启发而流行的机器学习模型。DNN模型从一组训练示例中学习执行任务的逻辑。例如,一个图像识别模型通过训练大量的奶牛样本图像来学习识别奶牛。 典型的前馈深度神经网络(DNN)由一组相互连接的计算单元组成,这些计算单元通常被称为神经元,它们按顺序排列在一系列层中,不同层中的神经元通过边缘相互连接。每条边都有相应的权值。每个神经元在其输入上应用σ,非线性激活函数(例如,ReLU,Sigmo
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0深度学习(DL)正在改变当今许多行业的面貌,例如计算机视觉、自然语言处理和机器翻译,它渗透到许多科学驱动的产品和技术公司,包括eBay。这些天来,深度学习在eBay的质量工程(QE)领域迈出了第一步,并且已经证明它的表现优于最好的测试老手和行业级应用。 背景 当前的图形用户界面(GUI)测试方法在功能测试(关注系统的外部行为或其元素)和结构测试(关注内部实现)之间徘徊。这些方法易受变化影响,通常涉及大量的自动化工作。跨屏幕测试,就像
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0自动化测试输入生成器成功的关键是为给定的UI(测试期间的当前UI)选择正确的交互,这样所选择的交互可能达到新的和重要的UI状态,这反过来将导致额外的用户界面状态。由于计算机很难理解GUI布局和GUI元素中的内容,因此也很难确定单击哪个按钮或输入什么内容。因此,大多数现有的测试生成器忽略了不同类型UI元素之间的差异,并应用随机策略来选择要交互的UI元素。即使他们中的一些人可能会维护一个应用程序的GUI模型,该模型只用于记住已探
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0III.我们的方法 为了利用人类对移动应用程序的知识来增强移动应用程序的测试,本文提出了一种新的自动化测试输入生成器Humanoid,它能够基于从人工生成的应用程序交互轨迹中自动学习的知识来生成类人的测试输入。与许多现有的测试工具类似,Humanoid使用GUI模型来理解和研究被测应用程序的行为。然而,与传统的基于模型的方法(在探索UI状态时随机选择要执行的操作)不同,Humanoid优先处理更可能由人类用户交互的UI元素。我们希望这种类似于人类
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0计算机视觉是一个统一的解决方案吗? 将CV引入测试自动化项目是非常复杂的。CV需要额外的研究、训练算法的数据集、多种工具依赖、专门的测试技能,以及在第一阶段对结果的严格监控。此外,CV算法并不是100%准确的,尤其是在图像质量较低的情况下。 CV是软件开发和测试自动化的一个新工具,在某些情况下,在将该技术应用于测试项目之前,您应该三思: 如果您有web和移动应用程序,它们具有可访问的元素,并且可以为它们编写稳定的定位器,那
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0作者:飘哥 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 非标准设备的自动化测试 通常,UI测试自动化范围仅限于web、移动和桌面应用程序。但是这些选项具有强大的驱动程序和工具来识别元素并对其进行操作。 然而,有些非标准的平台我们可能也想要自动化,比如游戏机、设备的附加屏幕和物联网技术。当您在标准工具包的帮助下无法检索元素的状态和位置时,CV可以根据提供的屏幕截图或显示的照片创
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0人工智能和机器学习是IT行业的趋势,因为它们执行复杂的任务的同时排除了人为因素。 人工智能和机器学习在QA领域的应用也在增长。开发自动化测试、分析报告,以及在UI更改后自动修复测试,可以极大地简化测试并节省时间。 计算机视觉(Computer vision, CV)是计算机科学的一部分,与AI和ML密切相关,它利用深度学习技术复制人眼,可以判断图像中的物体,帮助机器在空间中定位,完成重复性的检测任务。 一些测试自动化问题不能使用普通的工具包
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0我们都受到限制,从我们使用的商业模式到指导我们进行软件开发和质量保证的每个系统。关键是要了解这些限制,以便您的团队能够克服它们 - 并变得更强大为了它。 毫无疑问,自动化测试是最快、最具成本效益的 QA 测试方法。但它不能做所有事情,自动化测试比手动测试有明显的缺点。自动化测试的一些限制内置于系统中,必须与手动测试相平衡,而有些是由于不精确的预编程造成的,例如未能开发有效的自动化测试钩子。然后,有些限制可以