农业银行取得数据加工专利,规范测试用例生成到执行的过程

涉及测试技术,方案包括:获取数据加工系统的数据加工文件,并从数据加工文件中获取基础信息;根据基础信息获取第一要素信息以及第二要素信息;根据第一要素信息、第二要素信息,生成测试用例文件;获取测试环境的信息,根据测试环境的信息执行测试用例文件得到测试结果。

软件测试之道 -- 做一个有匠心的程序员!

质量(测试的全面性和结果准确性)、效率(测试用例执行效率)、成本(完成测试所需的资源,包括人力与机器成本)是评判测试好坏的关键衡量标准,但是三者之间又构成了一个复杂且微妙的平衡,常被喻为“软件测试不可能三角”,强调了它们之间相互制约、难以同时达到最优状态的关系。不可能三角的相互影响:三角的任一角正向提升...

全面解读DDS和TSN融合技术及其测试方案

首先是动态性需求。为实现快速开发新车型，有必要赋予基础平台一定的动态灵活性，这也是过去十年SOA架构飞速发展的原因之一。动态化的平台，就像搭乐高积木一样，可让OEM厂商快速为系统增加新的功能。其次，更为重要的是实时性需求。这是汽车与消费电子的根本差别所在。作为交通工具，汽车的首要任务是确保驾驶员、...

抢占智能驾驶“智高点”,仿真测试或将是必备的“加速剂”

在智能驾驶系统的开发中,参考V模型开发流程,仿真测试通常包含多个阶段:MIL(模型在环)——用于验证理论模型,软件在环(SIL)——测试软件组件,硬件在环(HIL)——集成硬件组件进行测试,车辆在环(VIL)——模拟车辆与环境的交互,以及实车道路测试(包括封闭场地和开放道路)。自动驾驶系统开发V字流程V模型的左半边...

深度|李飞飞:AI十年,公众看到的是一些离散事件,而我们则看到一个...

第一次汇聚在一起,第一个要素是神经网络,第二个要素是大数据,即使用ImageNet,第三个要素是GPU计算...在ImageNet之前,人们并不相信数据的重要性...所以这个想法的关键在于,我们要抛弃这一切,用数据来填充模型,通过数据驱动的方法来推动高容量模型,并在人工智能中实现泛化,这在很多人看来是非常可疑的。这十年里...

Llama3发布,GPT-5你到底在哪里呢?

Meta称,在Llama3的开发过程中秉承了创新、扩展规模和优化简洁性的设计理念(www.e993.com)2024年11月10日。重点关注四个关键要素:模型架构、预训练数据、扩大预训练规模以及指令微调。下面分项来看:模型架构Llama3选择了一个相对标准的纯解码器Transformer架构。相比Llama2的改进之处有:Llama3使用一个包含128Ktokens的分词器,可以更有效地编码语...

开源模型越来越落后?Meta甩出全新Llama 3应战

1.超4000亿参数规模,超15万亿的训练tokenLlama3在9项标准测试基准上都有着更好的表现,如都在70亿参数级的Mistral7B模型和GoogleGemma7B模型等。这9个基准测试包括MMLU(测试知识水平)、ARC(测试技能获取)、DROP(测试对文本块的推理能力)、GPQA(涉及生物、物理和化学的问题)、HumanEval(代码生成测试)、...

一文分析架构思维之建模思维

导读:软件里的要素不是凭空出现的,都是源于实际的业务。本文从软件设计本源到建模案例系统的介绍了作者对于建模的思维和思考。一诸内必形于诸外软件开发工程师与医生、建筑师所做丛事的工作在本质上没有差别,都在解决现实遇到的问题,因此大家做事的方法也具有相通性。《黄帝内经》中讲到“有诸形于内,必形于...

星尘数据MorningStar正式发布!狙击“数据债”成最大看点

一个算法的上线部署需要经历需求定义、方案制定、数据采集、数据标注、模型设计、训练、指标测试、推理优化等等。在各个环节中,各个角色跨组织协同会导致企业数据债的产生。简单来说,数据债指的是企业当前状态与最大化数据价值之间的差距。数据债包含算法和其他部门的认知差别、项目时间上的认知差别、文档和数据语义的...

Meta甩出全新Llama 3应战

1.超4000亿参数规模,超15万亿的训练tokenLlama3在9项标准测试基准上都有着更好的表现,如都在70亿参数级的Mistral7B模型和GoogleGemma7B模型等。这9个基准测试包括MMLU(测试知识水平)、ARC(测试技能获取)、DROP(测试对文本块的推理能力)、GPQA(涉及生物、物理和化学的问题)、HumanEval(代码生成测试)、GSM...