在上一篇教程中，我们已经介绍了使用 Enzyme 测试 React 组件的基本知识。今天，我们将更深入地挖掘并学习如何测试组件的 Props，如何（以及为什么）使用 mount 函数，以及什么是 Jest 快照测试。
你或许早已经知道“单元测试”“端到端测试”这些名词，但从未真正付诸实践。在这一系列实战教程中，我们将手把手带你掌握 Jest、Enzyme、Cypress 等测试利器，帮助我们从 bug 的沼泽中挣脱出来，成为一个无往不利的高阶前端开发者！
在上一篇教程中，我介绍了使用 Enzyme 测试 React 组件的基础知识。今天，将进行更深入的研究，并学习如何测试 props，如何（以及为什么）使用 mount 函数以及什么是快照测试。开始吧！
mocha是一款功能丰富的javascript单元测试框架，它既可以运行在nodejs环境中，也可以运行在浏览器环境中。 javascript是一门单线程语言，最显著的特点就是有很多异步执行。同步代码的测试比较简单，直接判断函数的返回值是否符合预期就行了，而异步的函数，就需要测试框架支持回调、promise或其他的方式来判断测试结果的正确性了。mocha可以良好的支持javascript异步的单元测试。 mocha会串行地执行我们编写的测试用例，可以在将未捕获异常指向对应用例的同时，保证输出灵活准确的测试结果报告。
RSpec 3是一个高效的Ruby测试框架。 我们说生产效率很高，因为关于它的一切 - 它的样式，API，库和设置 - 都是为了在编写出色的软件时为你提供支持。
面向对象的方法主要是把事物对象化，包括属性和行为。而面向对象编程则比较贴近生活的实际，也就说，在程序中的编程，力图对描述的事物在现实中的形态保持一致。为了做到这一点，我们java中也就有类和对象的概念。类是对一类事物的抽象，类下就有若干对象，对象用于描述类中事物的个体。说来光看定义还是比较抽象，不容易理解。我们在下面的编程实践中可以大致理解这种思维模式。
ES6 推出的 const 可以定义常量。在 JS 中，常量是不可改变的。这个 “不可改变” 指的是常量存放的内存地址不变。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
目标检测是计算机视觉领域最基本但最具挑战性的研究任务之一，其目的是为输入图像中的每个目标预测唯一的边界框，该边界框不仅包含位置，还包含类别信息。在过去几年中，这项任务已被广泛开发并应用于广泛的潜在应用，例如自动驾驶和计算机辅助诊断。
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 近年来，Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers S
2006年，研究者对深度神经网络的兴趣再度复兴，而这主要归功于Hinton等人发现的高效新方法。借助深度信念网络（Deep Belief Nets, DBN），当时研究者可以在未标注数据上预训练深度神经网络，这是一种生成模型的方式。预训练完成后，神经网络可以在标注数据上实现判别式的精调，从而获得很好的效果。 这就是最初深度网络的训练方法，也是令深度学习进入ML社区的开创性新研究。尽管目前训练深度神经网络不再需要这种预训练，但它的思想及做法仍深深影响着当前的研究者。 刚刚，Geoffrey Hinton受邀远程为北大学子做了一场分享，深入介绍了深度信念网络的理论知识。
Cypress Studio提供了一种在测试运行程序中生成测试的可视化方法，通过记录与被测应用程序的交互。支持.click（）、.type（）、.check（）、.uncheck（）和.select（）Cypress命令，这些命令将在与Cypress Studio内部的DOM交互时生成测试代码。
我们在上篇——汇总|实时性语义分割算法（上篇）中，已经总结了【1】~【12】，这里我们继续。
在Nodejs的开发过程中，异步这个话题是无论如何都躲不过去的，关于异步的文章已经有过许多篇了，我也不打算写在开发Web应用的过程中，该如何在Nodejs中处理异步代码。在前些日子，我跟单元测试覆盖率这个指标杠上了，因为自己在写一个Nodejs的工程，我希望这个工程的测试代码量不要太少，目标是100%的行覆盖率，所以最近写了许多的单元测试代码。使用的测试框架是Mocha，断言库是Chai，那么今天我们就来聊聊在单元测试中，处理异步代码的各种姿势。
Mocha 是目前最流行的 JavaScript 测试框架，理解 Mocha 的内部实现原理有助于我们更深入地了解和学习自动化测试。然而阅读源码一直是个让人望而生畏的过程，大量的高级写法经常是晦涩难懂，大量的边缘情况的处理也十分影响对核心代码的理解，以至于写一篇源码解析过后往往是连自己都看不懂。所以，这次我们不生啃 Mocha 源码，换个方式，从零开始一步步实现一个简易版的 Mocha。
get_option(param)需要一个参数，并返回下面输出中给出的值 get_option需要一个参数，并返回下面输出中给出的值
代码集成到主分支需要经过一系列的自动化测试，当测试都通过之后，方可执行自动化部署，否则不能完成集成。这说明了自动化测试的重要性，我们不能等测试工程师去发现问题。
What Great .NET Developers Ought To Know (More .NET Interview Questions)
当然，这些面试题的答案都不是标准答案，只是对答案做了一个简介明了的说明，希望可以快速帮助你梳理重点核心内容。
本次推文主要讲述深度学习中浅层模型和深度模型之间的区别，其中主要包括浅层模型的缺点，在了解浅层模型的基础上采用深层模型具有什么优势。
众所周知，人机交互是一门集调研，构思，设计和测试为一体的学科。作为一门覆盖多领域的多学科，包括并不限于心理学，行为学，编程，工程，设计，调研，和工商管理，现代人机交互的核心已经不再是从技术层面去解决问题， 而是侧重于以多个视角去挖掘问题的本质并思考问题背后的价值。也因此，人机交互学术界一直以来都试图寻找一种思考模式，或者理论模型，去将复杂的思考流程提炼出来。 Part 1 前言 近三十年来，人机交互领域的方法论可谓百花齐放，尽管许多知名研究机构与院校都发布了不同的设计模型与流程图，但是其内核终究大
声明： 以下为老马的全栈视频教程的笔记，如果需要了解详情，请直接配合视频学习。视频全部免费，视频地址：https://ke.qq.com/course/294595?tuin=1eb4a0a4 nod
在之前的文章中总结了Scala面向对象模块基础的内容，接下来学习面向对象的高阶内容。
在上一篇文章中，我们主要介绍了Jest测试框架语法系列之Matchers的相关内容，本篇主要涉及的是Global Functions（全局函数），也是官方提供给开发者的核心功能之一。官方API地址为：https://jestjs.io/docs/en/api。
很久之前读了这篇接收在 MICCAI 2021 上的文章，复现调试了代码之后还没有及时整理一篇阅读笔记。由于在 MICCAI 上，这篇文章同样没有大量的实验对比工作，但是提出的方法思路清晰易懂，值得借鉴。arXiv: https://arxiv.org/abs/2107.00781 。作为前置依赖，本篇阅读笔记首先介绍了 Transformer Architecture 和在医学图像分割上的应用；其次，分析了论文中提出的 UTNet 架构（主干 U-Net，混合 Transformer 等 module）；最后，看了下论文的实验结果。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
Mocha（发音"摩卡"）诞生于2011年，是现在最流行的JavaScript测试框架之一，在浏览器和Node环境都可以使用。 所谓"测试框架"，就是运行测试的工具。通过它，可以为JavaScript
在技术术语中测试意味着检查我们的代码是否符合某些预期。例如：给定一些输入，一个名为“transformer”的函数应返回预期的输出。
抽象工厂用于提供创建一系列相关或互相依赖的接口，而无需指定它们具体的类。对比工厂方法，抽象工厂面对的是整个产品族，而工厂方法面对的是独立的产品。
2023 年 12 月 31 日，vue2 已经停止维护了。你还不会 Vue3 的源码么？
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。
以预测房价来举例，在一个x轴表示房子面积，y轴表示房价的坐标图中，标示出6所房屋的信息（如图红×所示），然后通过线性拟合的方式作出一条斜线，因为房价不可能为负，所以前半段数据是为零的。整体就能得出蓝线所示的线性方程。我们称这个方程为"ReLU方程"(ReLU:Rectified Linear Unit修正线性单元)。 我们可以把房屋的特征加上上面拟合得到的函数看成是一个非常简单的神经网络。如下图所示：
深度学习中的自编码器。图源：https://debuggercafe.com/autoencoders-in-deep-learning/
最近想再回顾下 Proxy 这一部分的内容, 顺便也看看他的应用场景, 刚好在 Vue3 的响应式 API 中有使用, 所以就结合着一起复习下, 顺便总结记录一番. 如果只对 Vue3 的响应式感兴趣的, 可以直接跳到文章的第二部分.
测试代码是确保代码稳定的第一步。能做到这一点的最佳方法之一就是使用单元测试，确保应用程序中的每个较小的功能都按应有的方式运行——尤其是当应用程序接收到极端或无效输入，甚至可能有害的输入时。
测试代码是使代码安全的第一步。做到这一点的最好方法之一是使用单元测试，确保应用程序中的每个小功能都能发挥其应有的作用--特别是当应用程序处于边缘情况，比如无效的输入，或有潜在危害的输入。
本文讲述了如何编写测试用例以及相关的工具，强调了编写测试用例的重要性以及提高代码覆盖率和编写测试用例的可维护性。
在此有关Selenium中警报处理的WebDriverIO教程中，我将向您展示如何在WebDriverIO中处理警报和弹出窗口以及叠加模式。我还将介绍自动化期间将要遇到的各种类型的警报，以及使用WebDriverIO在Selenium中处理警报时需要遵循的关键点。
前言 最近，团队对测试用例十分的注重，因此，下面是我对测试用例的一些解析。 首先，我们需要知道：为什么需要测试用例？ 理由很简单，就是为了在测试用例的辅助下，编写出高质量，可维护代码。 ---- 问题 正如因为地震的爆发，才会有地震仪的诞生。 测试用例的诞生，也必然有其需要解决的问题： 当我们在开发，我们往往会有以下的问题： 需求和开发脱节 当一份需求来了， 开发人员往往不能百分百的理解需求的内容（抛弃产品自己变更需求的可能性。。），这往往会让开发人员开发出的功能会有跟需求有所差别，这会带来额外的工作量 开
正如因为地震的爆发，才会有地震仪的诞生。 测试用例的诞生，也必然有其需要解决的问题：
最近公司在推行单元测试，但是一些同事对于单元测试只是了解，甚至不怎么了解。因此推动单元测试的阻碍是有的，这种阻碍除了人的层面，还有基础设施的层面。希望通过本文，一方面加深大家对前端测试最佳实践的认知，另一方面可以作为手册，在日常开发中做参考。本文也会不断更新，期待你的参与。
自从 尤大 的构建工具Vite获得了巨大的人气，现在有了一个由它驱动的极快的单元测试框架。Vitest。
在React为什么需要Hook中我们探讨了React为什么需要引入Hook这个属性，在React Hook实战指南中我们深入了解了各种Hook的详细用法以及会遇到的问题，在本篇文章中我将带大家了解一下如何通过为自定义hook编写单元测试来提高我们的代码质量，它会包含下面的内容：
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