Я попытался показать результат теста автоматизации на панели инструментов, но мне это не удалось. В релизе у меня есть среда, которая отвечает за запуск тестов автоматизации, я могу видеть результаты тестов в деталях релиза и в прогонах тестов. В тестовых прогонах есть много диаграмм, которые я хочу закрепить на панели инструментов, но, к сожалению, в тестовом прогоне нет такой возможности. Я также пытался создать виджет тестовой диаграммы и т. д. непосредственно с панели инструментов, но они работают только с тестами, запущенными с помощью build. Есть ли способ закрепить результат теста из среды выпуска на панели инструментов tfs? Я использую тфс 2017
Диаграмма/график результатов теста из выпуска в tfs 2017
28.02.2018
Ответы:
1
К сожалению, функция не поддерживается.
На данный момент мы можем только Добавьте сводную диаграмму выпуска на панель управления, затем вы сможете перейти к конкретному выпуску из сводной диаграммы, чтобы увидеть результаты тестирования.
См. Добавление диаграмм на панель управления чтобы проверить, какие диаграммы/графики доступны для добавления на информационную панель.
01.03.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..