⚛️Мутационное тестирование

Основная идея мутационного тестирования:
Пробуем изменить код и смотрим, проходят ли после этого тесты.
Обычно применяется к unit тестам.

Если тесты прошли, то:
1) данный код не покрыт тестами
или
2) в тестах не учтена данная область


Мутационное тестирование состоит в выборе мутирующих операторов и применения их одного за другим к каждому фрагменту исходного кода программы.
Результат одного применения мутационного оператора к программе называется мутантом.

Если набор тестов способен обнаружить изменение (то есть один из тестов не проходит), то мутант называется убитым.

Например, есть код на C++:

if (a & & b) {
c = 1;
} else {
c = 0;
}

Оператор мутации условий заменит & &(и) на || (или), и создаст следующий мутант:

if (a || b) {
c = 1;
} else {
c = 0;
}


Для того, чтобы тест мог убить этого мутанта, необходимо чтобы были выполнены следующие условия:

1️⃣Тест должен достигнуть (Reach) мутированного оператора.

2️⃣Входные данные теста должны привести к разным состояниям программы-мутанта и исходной программы. Например, тест с a = 1 и b = 0 приведет к этому.

3️⃣Значение переменной c должно повлиять на вывод программы и быть проверено тестом.

Данные условия вместе называются RIP моделью.

Слабое мутационное тестирование (или слабое мутационное покрытие) требует выполнение только первых двух условий.

Сильное мутационное тестирование требует выполнение всех трех условий и гарантирует что набор тестов в действительности может обнаружить изменение. Слабое мутационное тестирование тесно связано с методами покрытия кода.

🙂😜 вот такие они, мутанты в тестировании💡

#виды_тестирования
@testorest

😅😄 ну вы поняли...))

@testorest

Всем привет!

Вот оно - то место, где я провожу приличное количество времени в течении недели💻☕️

Не скрою, что немного прибралась, для фото😁
Но вообще люблю минималистичные пространства. А так же, вкусно пахнущие, поэтому у меня часто горит аромалампа или свеча🕯 Удаленка позволяет такую роскошь, чему очень рада😌

Еще у меня куча ручек и блокнотов - часть из них рабочие часть касаются обучения и личных планов.
Блокноты уходят с приличной быстротой, поэтому если удается добыть где-то лишний - это всегда успех😎
Зарядки и наушники тоже всегда рядом 🎶

#qa_изжизни
@testorest

Кратко о моих планах на четверг🙂

Посмотрела и подумалось: у многих управленцев каждый день столько встреч.
И это напряжно🤯
А с наступлением всемирной удаленки - встречи просочились на все уровни и сферы и происходят еще чаще.


Всегда как-то миновали такие загруженные графики.
А теперь смотрю на неделю до НГ:
по календарю - я как бы большая шишка😁 но по факту мне в эти дни еще задачи нужно делать, которые не учитывают такой объем бесед😅


#qa_изжизни
@testorest

Если вы видите какие-то еще бонусы от тестирования - смело пишите в комментариях 🤝

⚛️ Статьи, исследования, курсы по ИИ и не только.

Для тех, кто решил начать будущий год с вложения времени в самообразование - для вас подборка ресурсов, где можно найти курсы, статьи, исследования на тему ИИ, а так же других инженерно-технических областей.

Подборка англоязычная(заодно и язык подкачаете😉).

Часть из них вам уже знакома,а куда-то стоит заглянуть впервые, чтобы посмотреть нет ли чего интересного на вашу тему:

✴️✴️✴️
1. Coursera: www.coursera.org - это платформа онлайн-курсов, где вы можете найти курсы по машинному обучению, глубокому обучению, обработке естественного языка и другим темам, связанным с искусственным интеллектом.

2. Udacity: www.udacity.com - это еще одна платформа онлайн-курсов, которая предлагает курсы по искусственному интеллекту, включая машинное обучение, робототехнику и автономные системы.

3. IEEE Xplore: www.ieeexplore.ieee.org - это цифровая библиотека, которая содержит множество научных статей и исследований по искусственному интеллекту.

4. Google Scholar: www.scholar.google.com - это поисковик научных статей, который может помочь найти актуальные исследования по различным темам, связанным с искусственным интеллектом.

5. Codecademy: www.codecademy.com - это онлайн-платформа для изучения программирования, которая предлагает курсы по языкам программирования, таким как Python и Java, которые часто используются в разработке искусственного интеллекта.

6. DataCamp: www.datacamp.com - это платформа онлайн-курсов, которая предлагает курсы по анализу данных, машинному обучению и другим темам, связанным с искусственным интеллектом.

7. MIT OpenCourseWare: www.ocw.mit.edu - на сайте Массачусетского технологического института вы можете найти открытые курсы и лекции по искусственному интеллекту, включая робототехнику и автономные системы.
✴️✴️✴️

#самообучение #искусственный_интеллект
#ИИ
@testorest