现在人工智能行业发展迅猛，那么人工智能产品特别是使用分类算法实现的产品中判断其能否上线通常是通过算法自带的准确率指标进行对比进行的。
随着人工智能技术应用领域越来越广。大量使用了人工智能技术的产品出现在了我们的现实生活中，比如常见的人脸识别，语音识别等等。那么怎样去衡量这些产品的好坏呢，譬如怎么验证识别率高低呢。 相信这是开发这个产品的研发人员以及测试人员必须要关注的一个问题。但要衡量这个标准呢，通过传统的功能测试方法是测不出来的，必须要通过人工智能训练出的模型进行评估。而评估自然就会涉及到一些指标。本文就讲述人工智能领域常见的二分类问题的模型评估指标
JMeter 是 Apache 组织使用 Java 开发的一款测试工具 ，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。
在postman中，大家都使用过断言，但是我们使用的断言都是针对每一个接口或者是每一个用例添加的，那么是否有可以同时对多个用例或接口添加断言呢 ？ 答案是肯定有的。
软件测试工程师的职责是发现BUG，此外，如何体现个人价值？那么我们试想，只提出问题而不去解决，问题就永远得不到闭环。所以，一个资深的测试人员的基本功应该是这样的：深挖业务和功能需求，找出BUG，定位BUG，提出解决方案。这里我们就来说说，当我们找到了BUG，应该把BUG提交给谁去解决，这属于BUG定位的问题。
在进行软件UI自动化测试的时候，经常会出现非被测软件bug导致的测试执行失败，常见原因包括：测试脚本的问题、网络问题、产品UI的变更等等。还有一种情况是测试工具自身的bug，特别是偶现的bug并且开源的自动化测试工具还没有修复该bug的时候，我们关心的是如何绕过这个已知bug继续使用appium进行其他场景的自动化测试，本文通过一个实例进行分析，分两步阐述
同步、异步、阻塞、非阻塞,当这些网络IO名词堆到一起时难免使编程初学者感到困惑,这里我们就来为大家总结网络IO模型与select模型的Python实例讲解
第一步是要进行冒烟测试，那么在测试人工智能软件的时候第一步是要做什么呢？其实同样是要做冒烟测试，本文就通过两步给大家介绍怎样做AI软件的冒烟测试
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