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敏捷测试的精髓都在这里了！这些年 敏捷开发已经开始流行 敏捷测试在国内也有了较大进步 加上 DevOps 的兴起 进一步推动了测试左移 测试前移 和测试右移 在线测试 例如 大家开始重视软件的持续构建和测试自动化 大量使用体现敏捷测试思想的开源工具 开始探索通过软件测试平台提供各种测试服务 这说明敏捷测试的思想和方法是经得起时间考验的 也说明测试行业内在探索和推广敏捷测试方面确实取得了一定成效 但从另一个方面看 有很多人对于敏捷测试的理解依然不够准确 这导致基于敏捷的测试实践往往形似而神不似 更糟糕的是 根据 2

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用 PyTorch 从零创建 CIFAR-10 的图像分类器神经网络，并将测试准确率达到 85%一般 深度学习的教材或者是视频 作者都会通过 MNIST 这个数据集 讲解深度学习的效果 但这个数据集太小了 而且是单色图片 随便弄些模型就可以取得比较好的结果 但如果我们不满足于此 想要训练一个神经网络来对彩色图像进行分类 可以不可以呢 当然可以的 但是没有想象的容易 我最开始亲自设置神经网络去训练时 训练准确度还不到 30 并且不能收敛 后来逐步运用自己对于深度学习的理解去不断调整网络的

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基于Pytest框架的自动化测试开发实践（万字长文入门篇）Pytest 是 Python 的一种易用 高效和灵活的单元测试框架 可以支持单元测试和功能测试 本文不以介绍 Pytest 工具本身为目的 而是以一个实际的 API 测试项目为例 将 Pytest 的功能应用到实际的测试工程实践中 教大家将 Pytest 用起来 在开始本文之前 我想跟大家澄清两个概念 一个是测试框架一个是测试工具 很多人容易把他们搞混了 测试框架是诸如 Unittest Pytest TestN