Как приручить разрастающееся тестовое покрытие (Ирина Смирнова, SECR-2019) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Ирина Смирнова}} <blockquote> Проект, в рамках которого ведется разработка прог…») |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Как приручить разрастающееся тестовое покрытие (Ирина Смирнова, SECR-2019)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* [https://2019.secrus.org/program/submitted-presentations/how-to-train-your-growing-test-coverage/ Talks page on SECR site]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
<references/>
<!-- topub -->
[[Категория:SECR-2019]]
[[Категория:Draft]]
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2020-01-05T23:14:15.532477|youtube_plays=0}} |
Версия 20:14, 5 января 2020
- Докладчик
- Ирина Смирнова
Проект, в рамках которого ведется разработка программного обеспечения, может содержать тысячи отчетов об ошибках (баг репортов). Отчеты об ошибках могут быть рассмотрены как статистические данные. В этих данных существуют скрытые зависимости, выявление которых может быть полезно для инженеров по тестированию, разработчиков, руководителей проектов и других специалистов в области информационных технологий. Доклад посвящен тому, как технологии машинного обучения могут помочь не только выявить скрытые зависимости в отчетах об ошибках, но и улучшить стратегии тестирования и разработки.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:0
Comments:0