개념 위주인 Basic 내용에 이어 '애완동물(spring-petclinic)' 어플리케이션 코드 대상으로 실제 테스트 코드를 작성하고 커버리지를 측정하는 교육입니다. 명세로부터 테스트를 도출하는 블랙박스 테스트 접근 이후, 코드 커버리지 정보로부터 추가 테스트를 작성하는 화이트박스 기법을 차례로 적용하고 있습니다
개념 위주인 Basic 내용에 이어 '애완동물(spring-petclinic)' 어플리케이션 코드 대상으로 실제 테스트 코드를 작성하고 커버리지를 측정하는 교육입니다. 명세로부터 테스트를 도출하는 블랙박스 테스트 접근 이후, 코드 커버리지 정보로부터 추가 테스트를 작성하는 화이트박스 기법을 차례로 적용하고 있습니다
서버단에 비해 상대적으로 UI는 분석 및 테스트 수행 여부를 파악하기 쉽지 않습니다. 웹 UI의 HTML 또는 XML 형태의 엘리멘트와
다양한 이벤트들을 정적으로 분석하고 이를
1) 테스트 대상으로 활용
2) 개발완료 여부, 표준 준수 여부 등을 검사
3) 개발 완료 이후 변경 부분 히스토리 관리
등으로 활용한 사례를 공유합니다
회사 내부 교육(소개)용으로 만든
현재 팀이 일하고 있는 프로세스를 정리한 자료 - 의료 소프트웨어 제품
- Dev & Test Process(V-Model)
1) Review / Planning
2) Test Execution
3) Other types of Testing
4) Release / Operation
상업적 이용 및 출처없는 무단전재를 금합니다.
애자일과 애자일 테스트 소개 (테스트기본교육 3장 2절)
애자일의 스크럼, XP에 대한 기본적인 소개와 스크럼 팀 안에서 테스트 역할자로써 사용자 스토리 리뷰, 테스트 설계, 짝 테스트, 테스트 자동화 등에 대한 내용을 사례 기반으로 소개하고 있습니다.
서버단에 비해 상대적으로 UI는 분석 및 테스트 수행 여부를 파악하기 쉽지 않습니다. 웹 UI의 HTML 또는 XML 형태의 엘리멘트와
다양한 이벤트들을 정적으로 분석하고 이를
1) 테스트 대상으로 활용
2) 개발완료 여부, 표준 준수 여부 등을 검사
3) 개발 완료 이후 변경 부분 히스토리 관리
등으로 활용한 사례를 공유합니다
회사 내부 교육(소개)용으로 만든
현재 팀이 일하고 있는 프로세스를 정리한 자료 - 의료 소프트웨어 제품
- Dev & Test Process(V-Model)
1) Review / Planning
2) Test Execution
3) Other types of Testing
4) Release / Operation
상업적 이용 및 출처없는 무단전재를 금합니다.
애자일과 애자일 테스트 소개 (테스트기본교육 3장 2절)
애자일의 스크럼, XP에 대한 기본적인 소개와 스크럼 팀 안에서 테스트 역할자로써 사용자 스토리 리뷰, 테스트 설계, 짝 테스트, 테스트 자동화 등에 대한 내용을 사례 기반으로 소개하고 있습니다.
AttackIQ Flex - BAS(Breach and Attack Simulation) test as-a-serviceSoftwide Security
AttackIQ Flex는 에이전트 없는 온디맨드 BAS(Breach and Attack Simulation) 서비스형 테스트입니다. 조직이 단순화된 사용자 환경(UX)을 통해 상대방의 행동을 신속하게 에뮬레이트 할 수 있게 하며, 세부적인 보안 제어 성능 메트릭과 완화 사항을 몇 분 만에 제공합니다.
AttackIQ Flex는 사이버 공격을 완전히 에뮬레이션 하는 AttackIQ의 고급 적대적 에뮬레이션(advanced adversary emulation) 소프트웨어를 활용하여 현실 세계의 적들과 그들의 캠페인에서 사용된 전술, 기술 및 절차를 복제합니다. Flex를 사용하면 모든 종류의 조직이 목표를 달성하기 전에 공격자를 차단할 수 있도록 보장하며 방어를 강화할 수 있습니다.
Flex는 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 수동 테스트 없이도 보안 제어를 검증할 수 있는 경제적인 수단을 제공합니다. 모델에 따라서 비용을 지불하면, 보유한 비즈니스의 서로 다른 요소에서 원하는 만큼 많이 또는 적게 테스트 할 수 있습니다.
Advanced Python Testing Techniques (Pycon KR 2019) [Korean Ver.]Jaeman An
• 기본적인 테스트 구현하기
• Sure를 이용하여 더 직관적으로 테스트 코드를 구현하기
• Behavior Driven Development (BDD) 를 이용하여 더 재미있게 테스트 코드를 구현하기 • HTTP Mocking과 monkey patching으로 독립적인 테스트 코드 구현하기
• Randomized testing을 이용하여 온전한 테스트 코드 구현하기
• Benchmark testing을 이용하여 로직 시간 측정하기
• 간단한 pytest plugin 만들기
Common Design for Distributed Machine LearningJunyoung Park
This document discusses common designs for distributed machine learning and deep learning. It covers techniques like data parallelism, model parallelism, and asynchronous vs synchronous algorithms. It provides examples of how techniques like distributed decision trees, random forests, gradient boosted trees, and hyperparameter tuning are implemented in distributed frameworks. It also discusses challenges in distributed deep learning like model parallelism and optimization algorithms for training very large neural networks across thousands of processors.
Continuous integration (CI) is about automating testing of code changes. This document discusses different types of tests like unit, functional, and integration testing. It provides examples of writing tests using the unittest framework in Python. Plugins like pytest-pep8 and pytest-cov can be used to check code style and test coverage. Fabric and Gitlab CI can help automate deployment and setup of code. The CI process pulls Docker images from a registry to run tests on code commits, then deploys passed code to production servers.
Neural networks are machine learning models inspired by the human brain. The Perceptron model in 1957 laid the foundation for neural networks, followed by the multi-layer Perceptron in 1969. A key development was the backpropagation algorithm in 1980 that allowed neural networks to learn from examples through backward propagation of errors.
This document discusses support vector machines (SVM), a supervised machine learning algorithm used for classification and regression analysis. It can perform both linear and nonlinear classification by using kernels to transform data into a higher dimension. Common kernels include linear, polynomial, radial basis function (RBF), and sigmoid. The document also mentions using SVM for tasks on Kaggle and provides a study plan and resources for learning more about SVM from Stanford University's CS231n course.