Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Сделай Новый год ярче!». Вас ждет двойной бонус за закупку телевизоров Digma, Hyundai, Starwind. Период действия акции: 01.12 — 31.12.25 г. Условия акции: — Бонус до 5% начисляется за закупку любых телевизоров Digma, Hyundai, Starwind на ...
До конца 2025 года на всё оборудование BIXOLON со склада PROWAY действуют эксклюзивные цены! Рекомендуем обратить внимание на модели: • SLP-DX220DG – Компактный принтер прямой термопечати для курьеров и мобильной торговли. Разрешение печати: 203 dpi Скорость печати: 152 мм/с Интерфейс ...
Уважаемые партнеры! Компания Treolan приглашает партнеров к участию в акции на программные решения вендора МТС Линк. Достигайте целевых показателей продаж и выигрывайте технологичные призы от компании Treolan! Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции OpenYard! Совершая покупку продукции OpenYard в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Получи бонус в размере 10% от закупки акционных товаров A4Tech (см. табл.1 на сайте). Чтобы получить бонус, необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, наименование компании, код клиента. Бонусы будут начислены в течение месяца после ...
Рассмотрим пять ключевых трендов, которые, будут определять развитие тестирования ПО в 2025 году. AI-Driven тестирование и автономная автоматизация тестирования Искусственный интеллект и машинное обучение все больше трансформируют подходы к тестированию, переходя от роли вспомогательных инструментов к роли самостоятельных агентов. Ранее автоматизация ограничивалась выполнением предопределенных скриптов, написанных QA-инженерами. Теперь же мы видим появление самообучающихся систем, способных анализировать исходный код приложения, выявлять скрытые зависимости и самостоятельно генерировать релевантные тест-кейсы. Представьте, например, сложное web-приложение с тысячами пользовательских сценариев. Вместо того чтобы вручную писать тесты для каждого сценария, ИИ может проанализировать код и сгенерировать оптимальный набор тестов, покрывающий критические пути и функциональность. Эти тесты могут быть разных типов — UI-тесты, интеграционные тесты, нагрузочные тесты и др., — но все они обеспечивают более полное и эффективное покрытие кода. Более того, ИИ способен анализировать исторические данные о дефектах, выявлять паттерны и предиктивно определять потенциальные проблемы в новом коде, предотвращая появление багов еще до релиза. Алгоритмы машинного обучения уже начинают применяться для оптимизации тестового покрытия и приоритизации тестов — ИИ может оценивать риск возникновения дефектов в различных частях приложения и автоматически приоритизировать тесты, фокусируя усилия команды на ... читать далее.
