Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции. Закупайте в Merlion компьютерную периферию ОКЛИК и GMNG, накапливайте баллы и выбирайте подарки на свой вкус. В списке подарочных позиций: клавиатуры, наушники, микрофоны, колонки. Период действия акции: 19 марта - 18 апреля ...
Компания «Сетевая Лаборатория», широкопрофильный российский дистрибутор компьютерной техники и комплектующих, предлагает принять участие в новой маркетинговой программе – «Бонусы от Dahua». Бонус 5000 руб. получат 50 дилеров, которые в период проведения акции совершат закупку на сумму от ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в акции «Hyundai: комплектом выгоднее!». Закупая в Merlion крупную бытовую и встраиваемую технику этого бренда в установленных количествах, вы получите подарок. Акционные товары: холодильники, морозильные камеры, микроволновые печи, духовые шкафы ...
За каждые 100 000 руб в заказе товаров Ippon из списка новинок в подарок Сертификат на 3 000 руб. Чтобы получить приз, вам необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, компания, код клиента. Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть ...
Уважаемые партнеры! Представляем вашему вниманию акцию iRU «Цены тают, бонусы расцветают» - получите 500 бонусов за каждый закупленный в Merlion неттоп iRU серии 310H6ITF. Акция приурочена к перезапуску популярной серии неттопов для широкого круга базовых офисных задач, ставшей бестселлером среди ...
Денис Лаптов, QA-менеджер в международной компании
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.
