在这篇文章中，我将逐步讲解如何使用 TensorFlow 创建一个简单的机器学习模型。

TensorFlow 是一个由谷歌开发的库，并在 2015 年开源，它能使构建和训练机器学习模型变得简单。

“如果你有兴趣成为一名机器学习工程师，那么必须熟练掌握Python——但是，如果你对机器学习的基础架构感兴趣，则应该认真考虑Go。”

作者 | Caleb Kaiser

译者 | 弯月，责编 | 郭芮

以下为译文：

如今，众所周知Python是机器学习项目中最流行的语言。尽管R、C++ 和Julia等语言都有各自的支持者和使用情况，但Python仍然是使用最普遍的语言，几乎每个主流的机器学习框架都使用了Python。

前言

本篇文章为极客时间茹炳晟老师“《软件测试52讲》专栏课程03 | 什么是单元测试？如何做好单元测试？”的学习笔记与操作实践的相关内容。原文课程链接：
https://time.geekbang.org/column/article/10275

　一、前言

前言

小伙伴们好呀，我们都知道java有很常见的单元测试框架Junit和TestNG，那么python里面也有单元测试框架-unittest,相当于是一个python版的junit。python里面的单元测试框架除了unittest,还有一个pytest框架。今天呢聊聊unittest框架。

前言

接口自动化逐渐成为各大公司投入产出最高的测试技术。但是如何在版本迅速迭代过程中提高接口自动化的测试效率，仍然是大部分公司需要解决的问题。

框架定位

• 数据驱动设计模式，无需写测试代码脚本即可实现自动化
• 等价类非等价类覆盖， E2E(接口流程性测试) Case覆盖
• 使用Excel的方式进行自动化用例编写，简单，易用，高效。

什么是单元测试？

单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。

单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。

单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。

如何做好单元测试？

我们知道在测试设计时，对于一些操作相似的场景，可以采用步骤同数据相分离的方法来描述。这样的用例内容精炼、逻辑清晰，也利于未来自动化测试脚本的复用。

数据驱动测试是一种流行的软件测试方法，用于归纳性、结构化和集中化地描述测试中有规律的输入、可验证的输出，以及环境等配置项。

#软件测试的每个方向要分别学什么?#

以下是软件测试不同方向所需学习的主要内容：

功能测试：

1. 测试理论和方法，如测试流程、测试用例设计方法（等价类划分、边界值分析、因果图等）。

2. 熟悉软件需求文档的分析和理解。

3. 掌握至少一种测试管理工具，如 JIRA、TestRail 等。

性能测试：

1. 性能测试的基本概念和指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等。