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evosuite

智能生成Java单元测试套件的开源工具

EvoSuite是一个开源的自动化测试工具,专为Java类生成JUnit测试套件。该工具利用基于遗传算法的进化方法来提高代码覆盖率。EvoSuite生成的单元测试经过优化,具有良好的可读性,并包含捕获被测类当前行为的回归断言。开发者可以通过命令行、Docker、Eclipse插件、Maven插件或IntelliJ插件等多种方式使用EvoSuite,适应不同的开发环境需求。

Eval - 智能编程辅助工具 加速软件开发过程
Eval平台为开发者提供AI辅助的结对编程体验,支持多种编程语言和集成开发环境。通过智能代码建议、自动单元测试编写、代码文档生成以及代码解释和分析等功能,显著提高编码效率,加快软件开发进度。该平台致力于优化编程流程,使开发过程更加高效和智能化。
Test-Agent - 智能测试助理助力软件质量提升
GithubTest-AgentTestGPT-7B大模型开源项目测试用例生成质量技术
Test-Agent是一个开源的智能测试助理项目,融合大模型与质量工程技术。它提供多语言测试用例生成和Assert补全功能,支持Java、Python和JavaScript。项目开源的TestGPT-7B模型在用例执行通过率和场景覆盖方面表现优异。Test-Agent支持本地部署,保障数据安全。未来将持续迭代,扩展更多测试应用场景和模型规模。
ArchUnit - Java架构测试和验证工具
ArchUnitGithubJava依赖检查字节码分析开源项目架构测试
ArchUnit是一个用于Java代码架构分析和测试的开源库。它通过分析Java字节码,检查包和类之间的依赖关系、层级结构和循环依赖等问题。ArchUnit支持与常见的Java单元测试框架集成,允许开发者定义和自动执行架构规则,从而保证项目结构的一致性和可维护性。这个工具适用于希望提高代码质量和架构完整性的Java开发团队。
Teste.ai - 人工智能软件测试平台 提高测试效率与质量
AI工具teste.ai人工智能测试工具测试自动化软件质量
Teste.ai是一个基于人工智能的软件测试平台,提供多种智能工具以提升测试效率。平台可根据需求快速生成测试用例、场景和计划,支持测试数据生成和SQL查询构建。覆盖API、功能、安全和性能等多种测试类型,旨在全面提高测试效率和软件质量。Teste.ai利用先进的AI技术,为测试人员提供强大的自动化支持,帮助更快更好地完成测试工作。
evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架
GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略
evosax是基于JAX的进化策略框架,通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法,采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan,可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。
evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包
EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化
EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。
jest - 全面高效的 JavaScript 测试工具
GithubJavaScript测试Jest前端测试单元测试开源项目
Jest 是一款功能丰富的 JavaScript 测试工具,适用于多数 JavaScript 项目。它具备快速交互式监视模式,仅执行与修改文件相关的测试。此外,Jest 支持快照测试,可简化大型对象的测试和变化分析。作为开源项目,Jest 提供完整文档和配置说明,并鼓励社区参与贡献。
jqwik - JUnit 5平台的创新属性测试引擎jqwik
GithubJUnit 5JavaProperty-Based Testingjqwik开源项目测试引擎
jqwik是一个基于JUnit 5平台的测试引擎,专注于属性基础测试。它可以自动生成测试用例并验证Java代码的属性和行为。作为JUnit 5生态系统的一部分,jqwik提供了编写属性测试的API和功能,旨在支持更全面的软件测试过程。
hypothesis - 参数化测试库,自动生成高效测试用例
GithubHypothesis多语言支持属性测试开源项目测试库自动化测试
Hypothesis是一个测试库系列,能自动生成简单易懂的测试用例,提高参数化测试效率。它简化测试编写过程,自动化繁琐部分,提升测试质量,使开发者能专注于高层次测试逻辑。虽主要用于Python,Hypothesis的核心概念适用于多种编程语言,目前已有Ruby和Java的初步实现。
evo - 实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具
DNA建模EvoGithub基因组尺度序列设计开源项目生物基础模型
Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。
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