这将运行测试，参数设置为x＝0／y＝2，x＝1／y＝2，x＝0／y＝3，x＝1／y＝3组合参数。
1、pytest配置文件可以改变pytest的运行方式，它是一个固定的文件pytest.ini文件，读取配置信息，按指定的方式去运行
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化，类似DDT 如：@pytest.mark.parametrize('请求方式,接口地址,传参,预期结果',[('get','www.baidu.com','{"page":1}','{"code":0,"msg":"成功"})',('post','www.baidu.com','{"page":2}','{"code":0,"msg":"成功"}')])
我们以SpringBoot2.3.1为例，引入如下依赖，防止使用旧的junit4相关接口我们将其依赖排除。
导读：JUnit 5 = JUnit Platform + JUnit Jupiter + JUnit Vintage
我们以Spring Boot2.3.1为例，引入如下依赖，防止使用旧的junit4相关接口我们将其依赖排除。
作者 | SpringForAll社区 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/N2bcFbaY2FV0rV0dk8AFgg 为什么使用JUnit5 JUnit4被广泛使用，但是许多场景下使用起来语法较为繁琐，JUnit5中支持lambda表达式，语法简单且代码不冗余。 JUnit5易扩展，包容性强，可以接入其他的测试引擎。 功能更强大提供了新的断言机制、参数化测试、重复性测试等新功能。 ps：开发人员为什么还要测试，单测写这么规范有必要吗？其实单测是开发人员必备技能，只不过很多开
pytest 参数化的时候，希望能跳过部分测试用例，可以用 pytest.param 来实现。
Spring Boot 2.2.0 版本开始引入 JUnit 5 作为单元测试默认库 作为最新版本的JUnit框架，JUnit5与之前版本的Junit框架有很大的不同。由三个不同子项目的几个不同模块组成。 JUnit 5 = JUnit Platform + JUnit Jupiter + JUnit Vintage * JUnit Platform: Junit Platform是在JVM上启动测试框架的基础，不仅支持Junit自制的测试引擎，其他测试引擎也都可以接入。 * JUnit Jupiter: JUnit Jupiter提供了JUnit5的新的编程模型，是JUnit5新特性的核心。内部 包含了一个测试引擎，用于在Junit Platform上运行。 * JUnit Vintage: 由于JUint已经发展多年，为了照顾老的项目，JUnit Vintage提供了兼容JUnit4.x,Junit3.x的测试引擎。
我之前写过一篇 devops 开发相关的文章 一文理解什么是 devops，可以看到测试在整个开发流程中扮演者什么样的角色。
v1.3.8 版本对 parameters 参数化格式重新做了定义，支持笛卡尔积了。当然以前旧版本的格式还是继续兼容。
上期内容主要围绕pytest配置文件进行阐述，其中包括命令行参数、失败重试、生成html版本的测试报告、分组以及文件路径设置、运行顺序等。本期就上期内容进行一点补充。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源 本文介绍了最近更新的 DiracNet 实现项目，该项目实现了不带跳过连接的超深层网络，并且是对应论文的官方实现。机器之心简要介绍了该项目和论文。 如 ResNet 这样采取了跳过连接（skip-connections）的网络在图像识别基准上实现了非常优秀的性能，但这种网络并体会不到更深层级所带来的优势。因此我们可能会比较感兴趣如何学习非常深的表征，并挖掘深层网络所带来的优势。我们提出了一个简单的权重参数化（weight parameterization）方法
TestNG的简单使用 TestNG（Test Next Generation）是一个测试框架，其灵感来自JUnit和NUnit，但同时引入了一些新的功能，使其功能更强大，使用更方便。 TestNG是一个设计用来简化广泛的测试需求的测试框架，涵盖单元测试到集成测试 支持依赖测试方法，并行测试，异常测试、参数化测试、时限测试、分组测试等测试方法 基于Annotation机制，使测试方法更为灵活配置 引入xml配置文件，从而使软件测试不仅仅是硬编码到程序中，做到更为灵活 支持多线程测试 编写TestNG测
Github地址：https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
@allure.link @allure.testcase @allure.issue
从 2.0.0 版本开始，HttpRunner 不再支持在测试用例文件中进行参数化配置； 参数化的功能需要在 testsuite 中实现。变更的目的是让测试用例（testcase）的概念更纯粹
项目使用Spring Cloud开发，jenkins job风格为：manven项目。
三维参数化模型是一个趋势，特别对于这些常规的建筑物设计，基本极少各种曲线曲面，所以特别适合做参数化。
Hitchhiker 是一款开源的 Restful Api 集成测试工具，你可以轻松部署到本地，和你的team成员一起管理Api。
编者按：这是新开的一个系列，有时间会逐步将WRF官方培训的ppt挑选个人认为重要的进行翻译，以及结合个人的使用经验进行一些解释。由于个人水平有限，难免会出现偏差和错误，欢迎斧正。
1. 使用pytest完成接口自动化 1.1. pytest 简介 pytest 是 Python 的一款开源测试框架。
当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码。可以把这些参数写在测试函数内部进行遍历。不过虽然参数众多，但仍然是一个测试，当某组参数导致断言失败。我们想要的是一个的失败不影响其他的失败。通过参数化的方式来管理组织。那么我们看下pytest如何实现参数化的。
本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇，前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇，压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架：pytest。
HTTP 的 GET 和 POST 请求，在后端处理中有什么不同？断言的作用是什么？如何使用断言呢？
这一章介绍了曲线的表示, 用到了比较多的数学. 前半部分主要是介绍了曲线的性质和表示方式, 并介绍了多项式插值曲线, 后半部分主要介绍了包括贝塞尔曲线和B样条曲线在内的拟合曲线. 样条曲线的内容在样条曲线曲面有过一些简单的介绍, 这一章没有介绍曲面部分, 但是在曲线部分则进行了更加详细的介绍, 我也对这部分有了更好的理解.
文档：https://docs.pytest.org/en/latest/contents.html#toc
做一些常见算法的分类： 非概率模型：感知机、支持向量机、k近邻、adaboost、k-means、潜在语义分析、神经网络 概率模型：决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、条件随机场、概率潜在语义分析、潜在迪利克雷分配、高斯混合模型 而logistic回归两类都属于。
pytest_generate_tests 在测试用例参数化收集前调用此钩子函数，根据测试配置或定义测试函数的类或模块中指定的参数值生成测试用例， 可以使用此钩子实现自定义参数化方案或扩展,相关文档参考官方文档https://docs.pytest.org/en/latest/parametrize.html#pytest-generate-tests
表2 TestNG的装饰器
前面的一篇博文介绍了函数价值近似，是以简单的线性函数来做的，这篇博文介绍使用深度神经网络来做函数近似，也就是Deep RL。这篇博文前半部分介绍DNN、CNN，熟悉这些的读者可以跳过，直接看后半部分的Deep Q Learning Part。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.06426.pdf
深度学习是近年来最重要的方法之一，它彻底改变了机器学习和人工智能，并引领着第四次工业革命。训练GPT-3（1750亿参数）需要355个GPU年，并且至少花费460万美元。
参数化是自动化测试离不开的话题，httprunner里面只要把上一篇声明变量学会了，参数化也就自然会了。 不同的地方在于声明变量时对应值只有一个，参数化是多个值，存放在list里面。
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”！
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试错次数，效益明显。 超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致模型性能不佳、训练不稳定。当训练超大型深度学习模型时，这些问题更加严重。 最近，有研究表明不同的神经网络参数化会导致不同的无限宽度极
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 模型越大，超参数（HP）调优成本越高，微软联合 OpenAI 提出 HP 调优新范式，单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试错次数，效益明显。 超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致
3、右键选中的内容->Replace with a Parameter->填写参数名，类型->保存
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 编者按：伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。在构建大规模人工智能系统时，基础研究所形成的理论见解能够帮助研究员大大减少试错次数并提高成本效益。在今天的文章中，微软研究院的研究员们将介绍基础研究如何首次能够调整庞大的神经网络。由于庞大的神经网络训练十分昂贵，所以研究员们通过展示特定参数化在不同模型大小上保留最佳超参数来解决这一问题。通过与 OpenAI 合作，微软研究院的研究员们在一系列现实场景中也验证了该技术的实际优势。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中
随着智能设备开始支持4K、8K分辨率，图像超分已成为非常重要的计算机视觉问题。然后现有大多深度超分方案计算量非常大。我们提出了一种超高效超分方案(SESR)，它可以显著图像并降低计算复杂度。六个基准数据上的实验对比表明：所提SESR可以取得与SOTA模型相似或更好的图像质量同时仅需1/330~1/2不等的计算复杂度。因此，所提SESR可以在受限硬件平台上进行x2(即1080p超分到4K)与x4超分(即1080p超分到8K)。
使用 CSV 数据文件的方式，可以将请求中的参数值替换为文件中的值。具体步骤如下：
Transformer 是一个支持向量机（SVM）一种新型理论在学界引发了人们的讨论。
我们大多数人可能都知道ResNet的成功，它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家，也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。它是一个巨大的体系结构，到处都有跳跃连接。当我使用这个
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 我们大多数人可能都知道ResNet的成功，它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家，也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。
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