测试工程师不懂AI,还有未来吗? | 开发者必读(099期)

简介: 最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!

最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货,就在《开发者必读》!

每日集成开发者社区精品内容,你身边的技术资讯管家。


每日头条

测试工程师不懂AI,还有未来吗?

近几年人工智能、机器学习等词漫天遍地,似乎有一种无AI,无研发,无AI,无测试的感觉。有人说:不带上“智能”二字,都不好意思说自己是创新。我们先暂且不评论对错,只探讨这背后值得我们思考的问题。
image.png
在测试领域,人工智能和测试是什么关系?为什么测试领域会谈及人工智能?如果测试工程师不懂AI,是否有未来,测试人员该如何看待“AI测试”?在软件质量保障中到底应该如何循序渐进的切入这一话题?业界在此领域目前现状是怎样?带着这些问题,阿里高级测试开发专家汪维希望借此和大家做一些交流和探讨。


最强干货

GitHub重磅年度报告:4000万程序员最爱开源项目和编程语言排名出炉!

全球最大开发者社区GitHub今天重磅发布2019年度报告:GitHub目前在全球已有超过4000万开发者用户,其中80%来自美国之外的地区。此外,JavaScript仍然是使用人数最多的语言,但史上第一次,Python击败Java排名第二。

饿了么交付中心语言栈转型总结

饿了么并入阿里集团,为了能高效与集团内部系统协同对接,同时方便利用集团优势技术资源,更好的融入阿里集团技术生态圈,饿了么交易中台在上半年启动了交易领域的四大应用语言栈转型项目,为阿里集团本地生活服务平台打好技术平台基础做准备。另外,随着业务量的激增,饿了么平台支持的品类不仅仅是最初的外卖单品,整个交易中台也需要一次相对大的重构来快速应对复杂多变的业务需求。而本文中的交付中心即是饿了么交易领域四大应用之一。

如何做到测试场景不遗漏?

每一次提测就像一次质量问题的万箭齐发,稍不留意,中个一两箭算是小事,乱箭穿胸那也是经常的。如何做到无懈可击,仅仅靠闪是不够的。这个时候,测试分析,可以帮助你。通过对业务、经验、质量的深度理解和分析,结合测试工具,可以让你在这漫天箭雨中,有条有理,从容不迫,闲庭信步。


每天读本书

带你读《中台战略:中台建设与数字商业》之一

在产业互联网时代,数字化成为企业的核心战略。在此背景下,数字中台成为指导企业数字化转型、实现数字营销的主流方法。数字中台是基于企业级互联网及大数据架构打造的数字化创新平台,包含业务中台和数据中台。


精品公开课

走进“阿里云创新中心(无锡高新)基地 ”

本次直播将从三方面直观阐述阿里巴巴创新中心x律兜的创业扶持计划,主要包括,阿里巴巴创新中心简介、律兜互联网法律服务平台简介以及企业法务助手等互联网法律产品亮点。“互联网+法律”领域聚焦于利用互联网来推进法律服务便捷化、高效化、低价化发展,并取得了各界的广泛关注并萌发了一批具有潜力和增长空间的项目,如果你看好互联网法律这个行业,千万不要错过这次直播!


每日集成开发者社区精品内容,请持续关注开发者必读

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
新时代软件测试工程师的挑战与机遇
随着科技的飞速发展,软件测试在当今信息化社会中扮演着举足轻重的角色。本文将探讨新时代软件测试工程师所面临的挑战和机遇,分析其发展趋势及应对策略,旨在为广大软件测试从业人员提供启示和指导。
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
【AI 现况分析】AI 如何帮助开发者完成自动化测试
【1月更文挑战第27天】【AI 现况分析】AI 如何帮助开发者完成自动化测试
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
提升软件测试效率与质量:AI驱动的自动化测试策略
【2月更文挑战第19天】 在快速迭代的软件发展环境中,传统的手动测试方法已无法满足高效率和高质量的要求。本文探讨了人工智能(AI)技术如何革新现有的软件测试流程,通过引入AI驱动的自动化测试策略,旨在提高测试覆盖率,减少人为错误,优化资源分配,并缩短产品上市时间。我们将分析AI在识别潜在缺陷、生成测试用例、执行测试以及结果分析中的应用,并讨论实施这些策略时可能遇到的挑战和限制。
222 3
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 敏捷开发
探索软件测试中的AI驱动自动化:未来趋势
【5月更文挑战第6天】 随着人工智能(AI)技术的不断进步,其在软件测试领域的应用正变得日益重要。本文将探讨AI如何革新现有的软件测试流程,并预测其对未来测试实践的影响。我们将深入分析AI在测试用例生成、缺陷预测以及测试执行等方面的应用,并讨论实现这些技术的挑战和潜在好处。文章的目标是为读者提供一个清晰的视图,展示AI如何增强测试效率和有效性,同时指出实施过程中需要注意的关键因素。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自动化测试中AI驱动的决策框架设计与实现
【5月更文挑战第5天】 在软件测试领域,自动化测试已成为提升测试效率和质量的关键手段。然而,随着软件系统的复杂性增加,传统的自动化测试方法面临挑战,尤其在测试用例的生成、执行及结果分析等方面。本文提出一种基于人工智能(AI)的自动化测试决策框架,旨在通过智能化的算法优化测试过程,并提高异常检测的准确率。该框架结合机器学习和深度学习技术,能够自学习历史测试数据,预测高风险变更区域,自动生成针对性强的测试用例,并在测试执行过程中实时调整测试策略。此外,通过自然语言处理(NLP)技术,该框架还能对测试结果进行语义分析,进一步提供更深入的洞察。本研究不仅增强了自动化测试工具的智能性,也为软件质量保证提
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入分析自动化测试中AI驱动的测试用例生成
【5月更文挑战第4天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在软件测试领域的应用也日益广泛。特别是在自动化测试过程中,AI技术能够显著提高测试用例的生成效率和质量。本文将探讨AI在自动化测试用例生成中的应用原理、优势以及面临的挑战,并展示通过AI技术优化测试流程的实际案例。
41 8
|
10天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
自动化测试中AI辅助技术的应用与挑战
【4月更文挑战第30天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在软件自动化测试领域的应用日益增多。本文探讨了AI辅助技术在自动化测试中的应用情况,包括智能化测试用例生成、测试执行监控、缺陷预测及测试结果分析等方面。同时,文章还分析了在融合AI技术时所面临的挑战,如数据质量要求、模型的透明度与解释性问题以及技术整合成本等,并提出了相应的解决策略。
|
11天前
|
运维 关系型数据库 MySQL
性能分析到底是不是性能测试工程师的能力?
【4月更文挑战第27天】性能分析到底是不是性能测试工程师的能力?
20 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
自动化测试中AI与机器学习的融合应用
【4月更文挑战第29天】 随着技术的不断进步,人工智能(AI)和机器学习(ML)在软件测试中的应用越来越广泛。本文将探讨AI和ML如何改变自动化测试领域,提高测试效率和质量。我们将讨论AI和ML的基本概念,以及它们如何应用于自动化测试,包括智能测试用例生成,缺陷预测,测试执行优化等方面。最后,我们还将讨论AI和ML在自动化测试中的挑战和未来发展趋势。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入分析自动化测试中AI驱动的测试用例生成技术
【4月更文挑战第29天】随着人工智能技术的不断发展,其在软件测试领域的应用也越来越广泛。本文主要探讨了AI驱动的测试用例生成技术在自动化测试中的应用,以及其对提高测试效率和质量的影响。通过对现有技术的深入分析和实例演示,我们展示了AI如何通过学习和理解软件行为来自动生成有效的测试用例,从而减少人工编写测试用例的工作量,提高测试覆盖率,降低错误检测的成本。