Android自动化测试实战 Java篇主流工具,框架,脚本

名称：Android自动化测试实战Java篇主流工具,框架,脚本描述：自动化测试永远是软件测试的热点，企业总希望通过测试自动化大幅降低测试工作的成本。到底如何实施自动化测试?自动化测试框架如何使用?这些既是热点问题，也是难点!链接：https://www.aliyundrive.com/s/jPboEkCsKaG大小：未知标签：#编程#Android#自动化#运维#知识#Android自动化测试实战_Java篇主流工具_框架_脚本来自：雷锋频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

资源Android自动化测试实战 Java篇主流工具,框架,脚本

资源名称：Android自动化测试实战Java篇主流工具,框架,脚本资源简介：自动化测试永远是软件测试的热点，企业总希望通过测试自动化大幅降低测试工作的成本。到底如何实施自动化测试?自动化测试框架如何使用?这些既是热点问题，也是难点!链接：https://www.aliyundrive.com/s/jPboEkCsKaG关键词：#编程#Android#自动化#运维#知识来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

自动精灵是一款脚本化的操控手机工具#Android软件#自动化神器https://www.bccfxs.com/4865/

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#GitHub#影视#工具⌛Episode-ReName-电视剧/番剧自动化重命名工具▎项目功能：自动化重命名▎项目介绍：一个电

#GitHub#影视#工具⌛Episode-ReName-电视剧/番剧自动化重命名工具▎项目功能：自动化重命名▎项目介绍：一个电视剧/番剧自动化重命名工具，可以对大部分资源进行重命名处理，支持Windows、Linux、MacOS、Docker和群晖套件环境运行。主要是给资源重命名后给Emby、Jellyfin、TinyMediaManager等软件刮削数据使用，也可以配合qbitorrent下载文件后自动重命名。▎项目地址：点击打开

Andrej Karpathy 对于刚发布的 Devin 自动化编程工具的评论相当有见地，他提出了类似自动驾驶五个阶段的自动编程

AndrejKarpathy对于刚发布的Devin自动化编程工具的评论相当有见地，他提出了类似自动驾驶五个阶段的自动编程五个阶段：我认为，自动化软件工程的发展轨迹会与自动驾驶类似。以自动驾驶为例，它的发展过程大致可以分为以下几个阶段：起初，人们完全手动驾驶。随后，AI开始帮忙控制车辆保持车道。接着，AI能够根据前车速度调整自己的行驶速度。之后，AI进一步能够自主变道和选择分叉路口。然后，AI还能在交通标志和红绿灯前停车，并执行转弯操作。最终，随着功能的完善和质量的不断提升，实现完全自动驾驶成为可能。在这个过程中，AI的参与程度越来越高，而人类的直接操作则逐渐减少，但仍需进行监督。软件工程的发展也遵循着类似的模式：最初，开发者完全手动编写代码。然后，GitHubCopilot能够自动补全几行代码。进一步地，ChatGPT可以编写较大的代码块。之后，我们会处理越来越大的代码差异（例如，Cursorcopilot++风格，可以参考这个精彩的演示）。5....“Devin”是一个非常引人注目的演示，它可能预示着软件工程的下一步发展方向：协调多种开发工具（如终端、浏览器、代码编辑器等）的集成应用，同时人类监督者的角色也逐渐转变为进行更高层次的抽象管理。在这一过程中，不仅AI技术本身需要大量的工作，用户界面和用户体验设计也同样重要。我们需要思考，开发者如何有效地进行监督？他们需要关注哪些信息？他们如何引导AI朝向不同的发展路径？遇到问题时，他们又该如何进行调试？为了适应这些变化，我们可能需要对代码编辑器进行根本性的改进。总之，软件工程正处于一个重大变革的时期。在未来，它更可能呈现为监督自动化过程的形式，同时贡献高层次的指令、创意或发展策略，而这一切都将通过英语来实现。来源：

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型DLRover自动在分布式集群上训练深度学习模型。它可以帮助模型开发人员专注于模型架构，而无需关心任何工程方面的事情，比如硬件加速、分布式运行等。现在，它为K8s/Ray上的深度学习训练作业提供自动化运维。主要特点为AutomaticResourceOptimization自动优化作业资源，提高训练性能和资源利用率。动态数据分片，动态分配训练数据给每个worker而不是平分，更快的worker更多数据。容错，单节点故障转移，无需重新启动整个作业。自动缩放，在节点级别和CPU/内存级别自动扩展/缩减资源。#机器学习