• 有限状态机：如何增强软件测试第二部分：FSM 的优势

    FSM 可以清晰地了解不同事件的预期系统行为。它们有助于定义和记录需求。通过映射 FSM，测试人员可以有效地设计涵盖所有可能转换的测试用例，并确保系统对各种场景做出适当的反应。FSM 可以帮助在早期设计阶段识别不一致或缺失的逻辑。这可以防止在开发过程的后期出现代价高昂的错误。它们充当技术和非技术利益相关者之间的桥梁，促进测试期间更好的沟通和协作。但让我们看一些例子：

    嵌入式分享
    2024-07-16
    FSM 有限状态机

  • 有限状态机：如何增强软件测试第一部分：什么是 FSM

    确保应用程序可靠性是一项永无止境的任务。有限状态机(FSM) 通过将系统行为建模为状态和转换来提供解决方案，这是一种有用的工具，可以帮助软件工程师了解软件行为并设计有效的测试用例。

    嵌入式分享
    2024-07-16
    FSM 有限状态机

  • 现代流程管理有助于在数据驱动的业务环境中建立数据处理和大型语言模型 (LLM) 之间的桥梁。

    在当今数据驱动的商业环境中，有效管理数据对于实现组织目标至关重要。虽然数据处理系统在收集和组织数据方面发挥着至关重要的作用，但人们常常忽视，数据不应仅仅为了自身利益而进行管理。真正的价值在于了解如何利用数据来实现业务目标，这就是流程管理概念发挥作用的地方。

    智能应用
    2024-07-16
    数据处理 大型语言模型 (LLM)

  • 数据工程在构建可扩展人工智能系统中的作用第二部分：数据工程在可扩展性中的作用

    数据工程是数据科学的一个分支学科，在解决我们在上一节中提到的可扩展性挑战方面发挥着至关重要的作用。如果一个组织实施了正确且强大的数据工程实践，它可以简化整个人工智能生命周期并很快消除潜在的障碍。这是因为他们将从开发开始就确保采用有关数据处理工作流、资源利用和大规模数据集管理的最佳实践。数据工程解决构建可扩展 AI 系统挑战的三个关键方法如下：

    智能应用
    2024-07-16
    人工智能 数据工程

  • 数据工程在构建可扩展人工智能系统中的作用第一部分：了解数据工程

    最陈词滥调却又最真实的一句话是，技术每天都在变化，影响着一切。人工智能是给全球各行各业带来颠覆的最突出的学科之一。随着计算技术每年都在升级和改进，人工智能 (AI) 技术正在为各个行业开创一个创新的新时代。从医疗保健和健康到金融和制造业，人工智能解决方案正在以前所未有的方式改变企业运营、提供见解和做出明智决策的常态。然而，要想在全球范围内发挥作用，人工智能需要大量数据来学习和训练。因此，坚实的数据工程基础对于每个成功的人工智能应用都至关重要。

    智能应用
    2024-07-16
    人工智能 数据工程

  • 使用简单示例进行软件验证和确认

    验证是检查软件是否符合其规格的过程。它回答了以下问题：“我们是否正确构建了产品?”这意味着根据项目开始时定义的要求检查软件是否按预期运行。验证通常通过静态测试完成，这意味着软件实际上并未执行。相反，代码经过审查、检查或遍历以确保其符合规格。

    嵌入式分享
    2024-07-16
    软件开发 软件验证

  • 使用低代码平台协调 IAT、IPA 和 RPA：高级自动化和测试的优势与挑战

    当软件开发团队面临快速交付高质量应用程序的压力时，低代码平台可以为快速发展的业务需求和复杂的集成提供所需的支持。集成智能自动化测试 (IAT)、智能流程自动化 (IPA) 和机器人流程自动化 (RPA) 解决方案可以更轻松地适应变化，确保测试和自动化与不断发展的应用程序和流程保持同步。在低代码开发环境中，如图 1 所示，IAT、IPA 和 RPA 可以减少人工工作量并提高 SDLC 和流程自动化中的测试覆盖率、准确性和效率。

    智能应用
    2024-07-16
    RPA IAT IPA

  • 使用 Python 进行机器学习：数据预处理技术

    机器学习仍然是发展最快、需求量最大的技术领域之一。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够学习和采用类似人类的特质，最终导​​致人工智能机器的发展。 下表列出了人工智能领域中，机器学习可以赋予计算机的八种关键类人特质。

    智能应用
    2024-07-16
    机器学习 Python

  • 实践中的代码复杂性第二部分：人为本的代码重要性

    以人为本的代码的重要性，无论主要用户是谁，编写清晰易懂的代码都会让所有参与者受益。从加快协作和知识共享到减少维护和提高软件质量。

    智能应用
    2024-07-16
    软件代码 代码设计

  • 实践中的代码复杂性第一部分：软件复杂性介绍

    想象一下，你走进一个熙熙攘攘的工作室——这里不是机器嗡嗡作响的地方，而是人们齐心协力的思想。这才是软件编程的真正本质：集体努力，代码不仅是机器的指令，也是开发人员的共同语言。然而，与口头语言不同，代码往往会成为一种晦涩难懂的方言，笼罩在复杂性之中，新手难以理解。这就是为人类编写代码的艺术发挥作用的地方，将神秘的脚本转化为其他人可以轻松理解的叙述。

    智能应用
    2024-07-16
    软件 代码复杂性

  • 软件工程中的模糊测试

    模糊测试，也称为模糊测试，是一种自动化软件测试技术，涉及向计算机程序提供无效、意外或随机数据 (fuzz) 作为输入。目标是查找可以利用的编码错误、漏洞、安全漏洞和漏洞。本文首先介绍模糊测试的一些基本类型。然后使用“测试锁”的比喻来解释这种技术的具体细节。给出了可用工具的列表，并探讨了一组最佳实践，以便以合乎道德、有效和安全地进行模糊测试。

    测试测量
    2024-07-16
    软件工程 模糊测试

  • 软件定义汽车中的 MLOps：集中式平台方法

    ML 平台应具有完善的实用程序来跟踪训练 ML 模型所需的数据沿袭，例如数据提取、数据转换和用于训练当前模型的最终数据集。良好跟踪的数据沿袭可以帮助使用该平台的功能团队深入了解用于训练模型的数据点，从而改进模型以有效地帮助该功能。

    智能应用
    2024-07-16
    SDV ML 平台

  • 软件测试的概率基础第三部分：贝叶斯定理

    贝叶斯定理：条件概率的定义提供了理解事件之间关系的基础。贝叶斯定理建立在此基础上，允许我们整合更多信息，以动态方式完善我们的理解。它允许我们根据新证据(例如测试结果、用户报告)动态更新我们对事件(例如错误、崩溃)可能性的信念。这种动态能力可能会为我们的测试方法解锁众多应用。

    测试测量
    2024-07-16
    软件测试 贝叶斯定理

  • 软件测试的概率基础第二部分：条件概率

    条件概率：虽然概率可以帮助我们估计遇到特定事件的可能性并优化测试策略，但条件概率更进一步，考虑一个事件对另一个事件概率的影响。这一概念在各种软件测试场景中提供了宝贵的见解。

    测试测量
    2024-07-16
    软件测试 条件概率

  • 软件测试的概率基础第一部分：定义概率

    您是否曾想过用沙子建造一座城堡，却被意想不到的软件错误浪潮冲走?在日常的软件开发工作中，无法预见的问题可能会带来灾难。但如果​​我们能够在这些问题发生之前预测它们发生的可能性，情况会怎样?进入概率领域，这是我们构建强大而可靠软件的秘密武器。

    测试测量
    2024-07-16
    概率 软件测试
首页 上一页 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 下一页 尾页
发布文章

活动预告

更多

论坛

更多

相关标签

课程视频

更多