Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции Yealink «Бонус на связи!». Период действия акции: 01 декабря 2025 г. – 31 декабря 2025 г. – За закупку IP-телефонов и гарнитур Yealink вам будут начисляться бонусы. – Для каждой модели предусмотрен ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции Netac. Совершая покупку продукции Netac в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Предновогодняя распродажа Datalogic стартовала! Специальное предложение до конца 2025 года — на ручные и стационарные сканеры Datalogic действуют эксклюзивные цены! Прямо сейчас к оперативной отгрузке со склада PROWAY доступны: Ручной беспроводной сканер Datalogic QuickScan QBT2500-BK-BTK1 Данная ...
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей корпусов CBR до 8 декабря: CBR V201 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, 2×USB 2.0; CBR V203 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, USB 2.0, USB 3.0; CBR V205 — 260 x 165 x ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме по продукции НИИ «Масштаб». Покупая хотя бы одну лицензию виртуализации, а также любые другие решения НИИ Масштаб в Treolan, вы получаете подарочный сертификат на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Рассмотрим пять ключевых трендов, которые, будут определять развитие тестирования ПО в 2025 году. AI-Driven тестирование и автономная автоматизация тестирования Искусственный интеллект и машинное обучение все больше трансформируют подходы к тестированию, переходя от роли вспомогательных инструментов к роли самостоятельных агентов. Ранее автоматизация ограничивалась выполнением предопределенных скриптов, написанных QA-инженерами. Теперь же мы видим появление самообучающихся систем, способных анализировать исходный код приложения, выявлять скрытые зависимости и самостоятельно генерировать релевантные тест-кейсы. Представьте, например, сложное web-приложение с тысячами пользовательских сценариев. Вместо того чтобы вручную писать тесты для каждого сценария, ИИ может проанализировать код и сгенерировать оптимальный набор тестов, покрывающий критические пути и функциональность. Эти тесты могут быть разных типов — UI-тесты, интеграционные тесты, нагрузочные тесты и др., — но все они обеспечивают более полное и эффективное покрытие кода. Более того, ИИ способен анализировать исторические данные о дефектах, выявлять паттерны и предиктивно определять потенциальные проблемы в новом коде, предотвращая появление багов еще до релиза. Алгоритмы машинного обучения уже начинают применяться для оптимизации тестового покрытия и приоритизации тестов — ИИ может оценивать риск возникновения дефектов в различных частях приложения и автоматически приоритизировать тесты, фокусируя усилия команды на ... читать далее.
