Python 潮流周刊
本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 400+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。
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不稳定的测试在软件开发中是一个重大挑战,会导致挫败感和效率低下。这些自动化测试在代码库未发生变化的情况下表现出不一致的通过/失败行为,极大地浪费了资源,并损害了测试流程的可靠性。
在软件开发的世界里,没有什么比看到一个本该被测试套件捕捉到的生产环境 Bug 更让人心头一紧了。作为一名有四年 Python 开发经验的工程师,我对此深有体会。测试,远不止是代码的“安全网”,它更像是我们在高空作业时赖以生存的降落伞。而那些敷衍了事、漏洞百出的
随着人工智能(AI)不断发展,它正逐渐融入我们的日常生活,从智能助手到自动化流程无所不包。然而,确保这些系统稳定、安全地运行是一个重要的挑战。本文将探讨如何构建系统化的知识图谱以提升人工智能测试的效率和效果,同时分享应用实例和未来发展方向。
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