随着人工智能技术的发展,AI在软件测试领域得到了广泛的应用与实践。人工智能可以帮助测试工程师自动执行重复性高的测试用例,分析大量测试结果进行预测,并自动生成测试报告与缺陷列表。这大大提高了测试效率,缩短了测试周期。
原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
不想编程！不会编程！但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办？现在这都不是问题，今天我将分享十个优秀的机器学习工具，不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
在当今快速发展的数字环境中，从移动App到基于Web的平台，软件已成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。然而，随着软件系统变得越来越复杂，如何确保其质量和可靠性已成为开发人员和测试人员所面临的一大重要挑战。
Azure Machine Learning Studio 有着大量的机器学习算法，现在你可以使用它来构建预测分析解决方案。这些算法可用于一般的机器学习：回归分析、分类、聚类和异常检测，且每一个都可以
机器学习有大量的算法，往往很容易让人感到不知所措。也正因为有太多的选择，导致人们不知道应该从哪里开始和要怎么去做。
1．对自动化测试有了理性的认识。前几年，无论参加什么测试会议，都是提及自动化测试的。虽然没有说自动化测试是万能的，但是许多人都感觉到好像只要企业上了自动化测试，软件的质量就得到了保障，就不会有Bug出现。从2020年开始，我就发现人们对自动化测试有了理性的认识，深切的感觉到了以功能为主的自动化测试目的在于新版本发布，验证回归测试用例是否能够正确地运行；手工测试仍然是发现缺陷的主力军，对于新功能，新老功能结合的功能，还是需要大量的手工测试；以性能为主测试必须依赖于自动化测试工具，比如LoadRunner、JMeter、Gatling、Locust；以安全为主测试同时依赖于工具和手工，手工测试主要处理与业务相关的安全测试；而工具主要处理与业务无关的安全测试，比如XSS攻击、SQL注入等等。
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 选文|Aileen 翻译|姜范波 校对|周冲 我常帮助菜鸟们学习机器学习。 但是我看到，他们在思维模式上和行动上，经常犯同样的错误。 本文我要指出他们经常栽跟头的5
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
【新智元导读】谷歌的论文《数据中心的 TPU 性能分析》（In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit）从技术角度详述了 TPU 能给机器学习带来怎样的提升。Infoworld 的高级编辑 Serdar Yegulalp 撰文以深入浅出的方式简述了 TPU 对于机器学习的意义，以及对于谷歌的意义。作者认为，TPU 使得机器学习过程中的分工更加明确，但谷歌近期内不会将其整合到云服务中。结合新智元此前的报道，外界虽然认可 TPU 的
大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
江湖上一直流传着这样的传闻：“程序员们很快就要失业了，因为人工智能马上就能写出完美的代码了”。人工智能是以软件形式存在的，编写了这些强大软件的码农们，如果被自己编写的代码所取代，来写出新一代的代码，那会是一个神奇而又悲伤的故事。我们今天就来看看人工智能在软件开发领域里的现状，我们距离传奇还有多远？
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
很多人都发现ChatGPT可以做一些代码相关的工作，不仅可以写一些测试用例和自动化脚本，还可以做一定量的调优，于是就开始担忧起来，到哪天我的测试工作会不会被ChatGPT这个工具给取代了？
此次苹果WWDC大会，苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习，还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放，希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。 除了新硬件和新系统，
化学家想要模拟原子或分子的结构和电子特性时，他们常常转向叫做密度泛函理论（DFT）的计算技术。对于大多数用途，DFT可以在不需要太多计算能力的情况下产生准确的结果。当DFT失败时，化学家使用耦合聚类（CC）或Møller-Plesset扰动（MP2）理论等方法。这些产生比DFT更可靠的值，但是需要数倍于DFT的计算能力，即使对于小分子也是如此。
后台测试案例分享 活动时间：2017年9月28日 qq视频分享 活动介绍：TMQ在线沙龙第三十一期分享 本次分享的主题是：后台测试案例分享 共有66位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 27人！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 嘉宾 赵丽娜，腾讯专项测试工程师，有多年电信开发经验，目前负责腾讯地图基础业务包括后台服务、引擎及API级产品的质量保证工作。在底层服务开发和测试架构设计方面有比较丰富的经验。 分享主题 1、腾讯地图后台测试持续集成解决方案 2、腾讯地图后台测试体系 3、开发自测在
Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。需要注意的是，当前版本的Columbo仅支持在Windows操作系统平台上执行任务。
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
在这篇文章中，我向你展示了采用自顶向下的策略来入门应用机器学习的方法。我可以看到这个方法分为四个步骤。你应该对这些步骤他们感到熟悉，因为它可能跟你用来学习编程的自上而下的方法相同，亦即，掌握基础知识，大量练习，然后在你找到感觉、进入状态后再深入细节。
上周，阿里巴巴重磅发布了机器学习平台 PAI 3.0 版本，据悉，这个 PAL 平台封装了 200 多种经典算法，可以轻松搭建机器学习实验。作为码农一枚，使我不得不抬起原本一直低着敲代码的头，看看这个为 AI 狂欢的世界。
几周前，我和我的一群开发者朋友讨论了 GPT-3 的使用案例。他们都很喜欢 GPT-3，但我惊讶地发现，他们竟然认为这个强大的 AI 模型主要用于市场营销应用。当然，我并不同意他们的观点。虽然 GPT-3 讨论最多的用例是在市场营销方面，但对于开发者而言，也有一些非常有趣的 GPT-3 用例。
编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？
王瀚宸 编译自 InfoWorld 作者 Ted Dunning MapR首席应用架构师 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 其实，机器学习一直在解决着各种重要的问题。比如说90年代中期，人们已经
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述现有可用的AutoML平台。
AI科技评论消息，今天凌晨的苹果WWDC主题演讲无疑是果粉的狂欢，它很有可能被捧为最棒的WWDC。这次大会苹果有6大更新，包括了iOS 11、新macOS、升级版Macbook、惊艳的iMac Pro
本文将讨论数据科学爱好者常犯的一些错误，我也会提供一些资源帮助大家避开数据科学学习上的陷阱。
作者：Marc Peter Deisenroth、A Aldo Faisal、Cheng Soon Ong
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
大数据文摘作品 作者：钱天培、小鱼 就在刚才，Google宣布TPU测试版对外开放！ 9个月前，Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。（点击查看大数据文摘相关报道） 当时，仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起，所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU！ 据Google称，每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成，每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比，目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
【引】伴随着微服务架构以及云技术的广泛使用，DevOps相应地引起了人们的关注，尤其在互联网企业展开了大量的探索和实践。去年赋闲在家的时候， 有幸精读了三本书，分别是《持续架构实践——敏捷和DevOps时代下的软件架构》，《精益DevOps——快速安全的IT交付宝典》和《基础设施即代码——模型驱动的DevOps》， 于是，温故知新，老码农对DevOps 又有了不同的体会。
我们向您隆重推出网页解锁器（Web Unblocker）——Oxylabs的又一款成熟解决方案升级产品，它以下一代住宅代理为基础，同时搭载人工智能（AI）和机器学习（ML）技术。
自从 ChatGPT 发布以后，大模型的人工智能工具如雨后春笋不断涌现。 很多人想体验这些 AI ，就需要注册多个平台账号，多个 AI 之间切换非常不方便。 Poe 是国外知名问答社区 Quora 推出的 AI 平台，该平台集成了多个基于大型语言模型的聊天机器人。 这里强烈推荐大家使用一站式 AI 聚合工具 poe： https://poe.com/。
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
在机器学习的时代，AI智能补全代码早已不是梦想，各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数，延长键盘寿命（雾。
语言模型 (LM) 常常存在生成攻击性语言的潜在危害，这也影响了模型的部署。一些研究尝试使用人工注释器手写测试用例，以在部署之前识别有害行为。然而，人工注释成本高昂，限制了测试用例的数量和多样性。
人们通常认为，随着AI系统复杂性的增加，它的解释性总是越来越差。研究人员已经开始尝试用Facebook的Captum之类的库解决这一问题，该库解释了神经网络是如何使用深度学习框架PyTorch、IBM的AI Explainability 360工具包、Microsoft的InterpretML做出的决定。为了使AI的决定更加透明，来自Google和Stanford的团队最近研究了一种机器学习模型——基于概念自动解释（ACE），它可以自动提取出具有意义的视觉概念。
《纽约时报》在2016年3月25日发文，指出科技巨头正在争夺人工智能的领先地位。文章表示，2016年3月，谷歌人工智能程序在复杂的围棋比赛中取得轰动性的胜利，但与其说这是机器战胜人类，不如说是谷歌战胜了人工智能竞争对手。 许多技术行业巨头公司，如亚马逊、谷歌、IBM和微软，都展开了对人工智能领头地位的角逐。用技术行业的行话来说，他们都加入了一场“平台大战”。在技术行业中，平台是指一个其他公司藉此发展、消费者赖以生活的软件。成功打造平台之后，就是财源滚滚了。微软称霸个人电脑市场，就是因为Windows软件成为
今日，OctoML 公司正式在 Medium 上发表了一篇博文，介绍了他们正在进行的 Octomizer 项目——这是一个推动 ML 研究和实际应用部署的软件平台，力求让 ML 的应用简洁、快速、方便。
玛丽·雪莱在创作世界上第一部科幻小说《科学怪人》（又译：弗兰肯斯坦）的时候，恐怕没法预见到在一个多世纪后的今天，真的会出现一种脱胎于虚无，却能判断、能决策的存在。
GitHub Copilot 由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能代码辅助工具，可自动地生成高质量代码片段、上下文信息等。通过自然语言处理和机器学习技术，通过分析程序员编写的代码、注释和上下文信息，自动生成代码，减轻程序员的工作量，节省开发者的时间和精力。
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，TensorFlow宣布重大更新：增加支持JavaScript，并推出开源库TensorFlow.js，用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲：用超强大的计算力，替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，Google Brain负责
选自Business Insider 作者：Matthew Lynley 机器之心编译 机器之心编辑部 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。 七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。 曾经无处不在的机器学习工
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。 七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。 曾经无处不在的机器学习工具 TensorFlow 已经悄悄
想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件，还有
为什么芯片设计需要很长时间？能不能加速芯片设计周期？能否在几天或几周之内完成芯片的设计？这是一个非常有野心的目标。过去十年，机器学习的发展离不开系统和硬件的进步，现在机器学习正在促使系统和硬件发生变革。
在数据的世界中，机器学习已经成为不可或缺的工具。机器学习可以帮助发现隐藏在大量数据中的特定知识。很多时候，这些知识都不是人类能轻易分析得出的，它展示了大量事实之间的内部联系。但是如果我们需要这些隐藏知识辅助做决策，机器学习建模就成为了一个非常有效的手段。
传统的机器学习工作流程主要集中在模型训练和优化上，最好的模型通常是通过像精确或错误这样的性能度量来选择的，我们倾向于假定一个模型如果超过了这些性能标准的某些阈值，就足以进行部署。 然而，为什么一个模型
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