Публикации по теме 'junit'
Встраивание библиотеки Tribuo ML в качестве расширения JUnit
В этом мысленном эксперименте мы используем Tribuo в пользовательском расширении JUnit, чтобы увидеть возможность использования машинного обучения (ML) для потенциального получения полезных сведений о гарантии качества (QA) для данной услуги или продукта.
JUnit , самая популярная среда тестирования на JVM, представляет собой модульную и расширяемую среду тестирования. JUnit предоставляет точки расширения для подключения к его жизненному циклу и добавления к нему пользовательских..
Вопросы по теме 'junit'
Как я могу сравнить BigDecimals, чтобы мои тесты прошли?
У меня такая же странная ситуация в тесте JUnit .
Итак, у меня есть этот метод тестирования:
@Test
public void getNavInfoTest() throws ParseException {
TirAliquotaRamoI expectedObject = new TirAliquotaRamoI();
DateFormat formatter =...
16.03.2024
JUnit, потоки и транзакции
У меня есть тест, вызывающий транзакционный метод в отдельном потоке, например:
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration("classpath:application-context.xml")
public class Test {
@Autowired
DatabaseBatchService...
14.04.2024
Как прикрепить снимки экрана в Pytest JUNIT xml, чтобы они отображались в Azure DevOps?
Как я могу автоматически добавлять скриншоты в JUNIT xml с помощью Pytest? Я хочу, чтобы к отчету были приложены скриншоты, сделанные во время выполнения тестов, но документация Pytest по этой части не очень ясна.
Кроме того, В документации по...
15.04.2024
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..