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Architecture TDD pour Services

Architecture TDD pour Services

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Web

L’architecture TDD pour les services web est une méthode de développement qui permet de construire des applications robustes et fiables. Elle offre une grande flexibilité et des tests automatisés.

Au-delà des tests unitaires

It doesn’t have to be this way. By leveraging the same TDD techniques used for unit tests, developers can create tests that span services and data stores, while still providing the same level of confidence and quality. Such tests can be written in the same language as the codebase, using the same tools, and can be managed as part of the same process. This approach also provides a more complete view of the system under test, allowing for more comprehensive testing, earlier detection of errors, and a better overall development process.

Au-delà du test unitaire

Le développement piloté par les tests (TDD) est une technique bien reconnue pour améliorer le processus de développement, que ce soit pour le développement de nouveau code ou pour la correction de bogues. Tout d’abord, écrivez un test qui échoue, puis faites-le fonctionner de manière minimale, puis faites-le fonctionner correctement ; rincez et répétez. Ce processus maintient l’accent sur le travail à valeur ajoutée et tire parti du processus de test comme un défi pour améliorer la conception testée plutôt que de vérifier uniquement son comportement. Cela améliore également la qualité de vos tests, qui deviennent une partie plus précieuse du processus global plutôt qu’une pensée après coup.

Le discours commun sur le TDD tourne autour des unités relativement petites et en cours de traitement, souvent d’une seule classe. Cela fonctionne très bien, mais qu’en est-il des unités «livrables» plus importantes ? Lors de l’écriture d’un microservice, ce sont les services qui sont primordiaux, tandis que les différentes constructions d’implémentation sont simplement des outils pour atteindre cet objectif. Le test des services est souvent considéré comme étant hors du champ d’un développeur travaillant dans une seule base de code. Ces tests sont souvent gérés séparément, peut-être par une équipe distincte, à l’aide d’outils et de langages différents. Cela rend souvent ces tests opaques et de moins bonne qualité et ajoute des inefficacités en nécessitant un commit/deploy ainsi qu’une coordination avec une équipe distincte.

Cela n’a pas à être ainsi. En utilisant les mêmes techniques TDD utilisées pour les tests unitaires, les développeurs peuvent créer des tests qui couvrent les services et les magasins de données, tout en fournissant le même niveau de confiance et de qualité. Ces tests peuvent être écrits dans le même langage que la base de code, à l’aide des mêmes outils, et peuvent être gérés dans le cadre du même processus. Cette approche fournit également une vue plus complète du système sous test, permettant un test plus complet, une détection plus précoce des erreurs et un meilleur processus de développement global.

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L'IA et l'IA générative : le voyage et le fonctionnement.

L’IA et l’IA générative : le voyage et le fonctionnement.

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L’IA et l’IA générative sont des technologies qui offrent de nouvelles possibilités de voyage et de fonctionnement. Découvrons ensemble leurs avantages et leurs limites.

Ces dernières années, les technologies et services de pointe ont considérablement changé leurs directions, dynamiques et cas d’utilisation. Il est clair que la dernière vague d’adoption technologique mondiale par les industries est submergée par l’intelligence artificielle (IA) et ses différentes formes. L’IA s’intègre de plus en plus dans le tissu de notre vie quotidienne, changeant la façon dont nous vivons et travaillons. Cet article discute des bases de l’IA / ML, de son utilisation, de l’évolution de l’IA générative, de l’ingénierie prompte et de LangChain.

Machine Learning (ML) is a subset of AI that uses algorithms to learn from data and make predictions. ML algorithms are used to identify patterns in large datasets and then use those patterns to make predictions about future data. ML algorithms can be used to identify customer preferences, detect fraud, and recommend products.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle (IA) est la capacité de simuler l’intelligence humaine et les processus de pensée tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Il peut effectuer des tâches complexes qui historiquement ne pouvaient être effectuées que par des humains. Grâce à l’IA, un système non humain utilise des approches mathématiques et logiques pour simuler la raisonnement que les gens utilisent pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.

L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre des données et effectuer des prédictions. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et ensuite utiliser ces modèles pour effectuer des prédictions sur des données futures. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les préférences des clients, détecter la fraude et recommander des produits.

L’évolution de l’intelligence générative et le LangChain

L’intelligence générative (GI) est une forme avancée d’IA qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de générer des résultats sans être explicitement programmés pour le faire. Les systèmes GI peuvent apprendre à partir de données complexes et générer des résultats qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions ou même créer des produits. Les systèmes GI sont utilisés pour la recherche, le développement de produits, la prise de décision et la gestion des bases de données.

Le LangChain est une technologie basée sur l’IA qui permet aux systèmes informatiques d’analyser les données textuelles et de les transformer en informations utiles. Le LangChain peut être utilisé pour extraire des informations à partir de documents, d’articles, de messages et même de conversations. Il peut également être utilisé pour générer des rapports, des recommandations et des prédictions basés sur les données textuelles.

En conclusion, l’IA et l’apprentissage automatique sont en train de révolutionner le monde numérique. Les technologies telles que l’intelligence générative et le LangChain offrent aux entreprises une variété de possibilités pour tirer parti des données et améliorer leurs opérations. Ces technologies sont en train de transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs bases de données.

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SAP signe un nouvel accord sur l’égalité professionnelle et propose des mesures innovantes pour ses salariés

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Paris, le 31 août 2023 – SAP, leader mondial des logiciels d’application d’entreprise, est fier d’annoncer la signature d’un nouvel accord sur l’égalité professionnelle pour les années 2023 à 2025. Cet accord réaffirme l’engagement de l’entreprise en faveur de l’égalité des genres et de l’inclusion. Ce dernier présente une série de mesures avant-gardistes pour promouvoir l’égalité professionnelle et le bien-être des salariés. Les nouvelles mesures et engagements inclus dans cet accord viennent compléter les modalités de l’accord précédent qui sont renouvelées avec enthousiasme.

 

SAP propose un congé spécial à ses collaborateurs pour favoriser l’équilibre entre vies personnelle et professionnelle

L’entreprise propose désormais un congé spécial pour accompagner ses collaborateurs lors d’événements importants de leur vie personnelle, ou de celle de leur conjoint, telles qu’une interruption volontaire de grossesse (IVG), une assistance médicale à la procréation (AMP), une demande d’adoption ou encore pour soigner l’endométriose. Cette mesure forte vise à soutenir les collaborateurs dans ces moments-clés et leur permettre de les vivre sereinement.

 

SAP propose un accompagnement aux collaborateurs victimes de violences conjugales

En complément des campagnes de communication et d’information, SAP propose une aide concrète aux victimes. Elle les accompagne par exemple pour trouver un nouveau logement, changer de numéro de téléphone ou faciliter leur mise en relation avec une assistante sociale.  De plus, un dispositif interne est créé pour accueillir, écouter et orienter les collaborateurs et collaboratrices victimes de violences conjugales.

 

En marche pour une entreprise plus inclusive

Partie prenante d’un secteur où les métiers sont majoritairement occupés par des hommes, SAP a la responsabilité de s’engager pour une représentation plus inclusive au sein de ses équipes. L’entreprise se fixe pour objectif d’atteindre une représentation de 36 % de femmes dans l’effectif global, dont au moins 30 % occuperont des postes de cadres et de managers. Par ailleurs, cette démarche s’inscrit dans une vision globale et durable pour parvenir à une parité totale au sein des effectifs de l’entreprise. Ces engagements prennent leur sens dans un secteur où les métiers sont encore majoritairement occupés par des hommes.

 

“Nous sommes convaincus que ces nouvelles mesures permettront de renforcer notre culture d’égalité professionnelle et de mieux soutenir nos collaborateurs dans leur vie professionnelle et personnelle.

Chez SAP, nous croyons en un monde professionnel où chaque singularité peut s’épanouir pleinement. C’est la clé pour atteindre son potentiel et continuer à s’investir.”  Caroline Garnier, Directrice des Ressources Humaines SAP France et Maroc.

 

 

À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

 

Contacts presse

sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com

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Déploiement d'infrastructure simplifié: exploiter Terraform et les bascules de fonctionnalités

Déploiement d’infrastructure simplifié: exploiter Terraform et les bascules de fonctionnalités

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Déployer des infrastructures complexes et fiables n’a jamais été aussi simple! Exploitez Terraform et les bascules de fonctionnalités pour un déploiement d’infrastructure simplifié.

Les avantages de l’utilisation des bascules de fonctionnalités avec Terraform

  • Improved safety: Feature toggles allow you to deploy new features or changes in a controlled environment, reducing the risk of unexpected errors or issues.
  • Faster deployments: By using feature toggles, you can quickly deploy new features or changes without having to wait for the entire infrastructure to be updated.
  • Increased flexibility: Feature toggles enable you to easily roll back changes or disable features without having to make any major changes to your infrastructure.
  • Better testing: Feature toggles allow you to test new features or changes in a controlled environment, ensuring that they are working as expected before deploying them in production.

    • Conclusion

    Feature toggles are a powerful technique that can be used to streamline the deployment process of your infrastructure. By using feature toggles with Terraform, you can improve the safety, speed, and flexibility of your deployments while also enabling better testing. This makes feature toggles an invaluable tool for organizations looking to optimize their infrastructure deployment process.

    Les avantages de l’utilisation des bascules de fonctionnalités dans Terraform

    L’utilisation de bascules de fonctionnalités avec Terraform offre plusieurs avantages qui améliorent l’efficacité, la sécurité et la flexibilité de votre processus de déploiement d’infrastructure. Quelques-uns des principaux avantages sont les suivants :

    • Sécurité améliorée : Les bascules de fonctionnalités vous permettent de déployer de nouvelles fonctionnalités ou modifications dans un environnement contrôlé, réduisant ainsi le risque d’erreurs ou de problèmes inattendus.
    • Déploiements plus rapides : En utilisant des bascules de fonctionnalités, vous pouvez déployer rapidement de nouvelles fonctionnalités ou modifications sans avoir à attendre que l’ensemble de l’infrastructure soit mise à jour.
    • Flexibilité accrue : Les bascules de fonctionnalités vous permettent de facilement annuler des modifications ou désactiver des fonctionnalités sans avoir à effectuer de grands changements sur votre infrastructure.
    • Meilleur test : Les bascules de fonctionnalités vous permettent de tester de nouvelles fonctionnalités ou modifications dans un environnement contrôlé, pour s’assurer qu’elles fonctionnent comme prévu avant de les déployer en production.

      • Logiciel pour la gestion des bascules de fonctionnalités

      Il existe plusieurs outils logiciels qui peuvent être utilisés pour gérer les bascules de fonctionnalités. Certains outils logiciels populaires comprennent LaunchDarkly, FeatureFlag.io et Flipper. Ces outils logiciels peuvent être intégrés à Terraform pour faciliter le déploiement et la gestion des bascules de fonctionnalités. Ces outils peuvent également être utilisés pour surveiller et analyser l’utilisation des bascules de fonctionnalités et leur impact sur les performances des applications et des infrastructures.

      Conclusion

      Les bascules de fonctionnalités sont une technique puissante qui peut être utilisée pour optimiser le processus de déploiement de votre infrastructure. En utilisant des bascules de fonctionnalités avec Terraform, vous pouvez améliorer la sécurité, la vitesse et la flexibilité de vos déploiements tout en permettant un

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      : Utilisation et applicationConception de modèles: Utilisation et application

      : Utilisation et applicationConception de modèles: Utilisation et application

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      des modèles sont des méthodes essentielles pour comprendre et prédire le comportement des systèmes complexes. Découvrons comment ces modèles peuvent être appliqués.

      Les modèles de conception fournissent une base fondamentale pour la construction de logiciels maintenables et évolutifs. Comprendre comment fonctionnent les modèles, pourquoi ils offrent un avantage et quand les utiliser permet de s’assurer que le logiciel est construit à partir de composants orientés objet réutilisables. Dans cette Refcard, nous plongerons dans les concepts qui sous-tendent les modèles de conception, examinerons les 23 modèles Gang of Four (GoF) qui ont entraîné la prolifération des modèles de conception et examinerons certains modèles courants qui ont évolué depuis la publication des modèles GoF.

      Les modèles de conception offrent une base fondamentale pour la construction de logiciels maintenables et évolutifs. Comprendre comment fonctionnent les modèles, pourquoi ils offrent un avantage et quand les utiliser permet de s’assurer que le logiciel est construit à partir de composants orientés objet réutilisables. Dans cette Refcard, nous plongerons dans les concepts qui sous-tendent les modèles de conception, nous examinerons les 23 modèles Gang of Four (GoF) qui ont entraîné la prolifération des modèles de conception et nous examinerons quelques modèles communs qui ont évolué depuis la publication des modèles GoF.

      Le codage est une partie importante de la conception des modèles. Les concepteurs doivent comprendre comment le code peut être décomposé en composants réutilisables et comment ces composants peuvent être combinés pour créer des solutions plus complexes. Les modèles de conception fournissent des moyens pour structurer le code et le rendre plus facile à maintenir et à modifier à l’avenir. Les modèles de conception peuvent également aider à réduire les dépendances entre les composants, ce qui permet aux concepteurs de modifier un composant sans affecter les autres composants.

      Le codage est également important pour l’implémentation des modèles de conception. Les concepteurs doivent comprendre comment le code peut être structuré pour implémenter un modèle de conception et comment le code peut être optimisé pour réduire la complexité et améliorer les performances. Les concepteurs doivent également comprendre comment le code peut être testé pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il est conforme aux spécifications. Les outils de test automatisés peuvent aider à vérifier que le code est conforme aux spécifications et à détecter les bogues avant la mise en production.

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      Astuces efficaces pour déboguer du code complexe en Java

      Astuces efficaces pour déboguer du code complexe en Java

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      Déboguer du code complexe en Java peut être un défi. Découvrez ici quelques astuces efficaces pour vous aider à résoudre vos problèmes rapidement.

      Déboguer du code complexe en Java est une compétence essentielle pour chaque développeur

      Using a debugger can help you quickly identify and isolate the root cause of an issue. For example, if you suspect that a particular method is causing an exception, you can set a breakpoint at the beginning of the method and step through it until the exception occurs. This will help you pinpoint the exact line of code that’s causing the problem.

      2. Logging

      Logging is another essential tool for debugging Java code. By adding log statements to your code, you can track the flow of execution and pinpoint the source of an issue. Logging is also useful for tracking down problems in production environments, as it allows you to collect data without having to manually debug the code.

      When logging, it’s important to be selective about what information you log. Too much information can make it difficult to find the root cause of an issue, while too little information can make it impossible to identify the source of the problem. As a general rule, it’s best to log only the data that is necessary to diagnose an issue.

      3. Unit Testing

      Unit testing is another effective strategy for debugging complex Java code. By writing unit tests for each component of your application, you can quickly identify and isolate any issues that arise. Unit tests also provide a valuable safety net, as they allow you to catch bugs before they reach production.

      When writing unit tests, it’s important to focus on testing the behavior of your code rather than its implementation. This will help ensure that your tests are robust and reliable, and will also make them easier to maintain over time.

      En déboguant du code complexe en Java, il est essentiel d’avoir les bonnes compétences pour chaque développeur. À mesure que les projets grandissent en taille et en complexité, la probabilité de rencontrer des bogues et des problèmes augmente. Cependant, le débogage ne consiste pas seulement à corriger les problèmes ; c’est également une expérience d’apprentissage précieuse qui améliore vos compétences en codage. Dans cet article, nous explorerons des stratégies et des techniques efficaces pour déboguer du code Java complexe, ainsi que des exemples pratiques pour illustrer chaque point.

      1. Utiliser un débogueur

      L’un des outils les plus fondamentaux pour le débogage en Java est le débogueur. Les environnements de développement intégrés modernes (IDE) tels qu’IntelliJ IDEA, Eclipse et NetBeans fournissent des fonctionnalités de débogage puissantes qui vous permettent de définir des points d’arrêt, d’inspecter des variables et de parcourir votre code ligne par ligne.

      L’utilisation d’un débogueur peut vous aider à identifier et à isoler rapidement la cause racine d’un problème. Par exemple, si vous soupçonnez qu’une méthode particulière provoque une exception, vous pouvez définir un point d’arrêt au début de la méthode et le parcourir jusqu’à ce que l’exception se produise. Cela vous aidera à repérer la ligne exacte de code qui est à l’origine du problème.

      2. Journalisation

      La journalisation est un autre outil essentiel pour le débogage de code Java. En ajoutant des instructions de journalisation à votre code, vous pouvez suivre le flux d’exécution et repérer la source d’un problème. La journalisation est également utile pour localiser les problèmes dans les environnements de production, car elle vous permet de collecter des données sans avoir à déboguer manuellement le code.

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      Évaluer automatiquement la migration avec XML Linter

      Évaluer automatiquement la migration avec XML Linter

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      XML Linter est un outil puissant qui permet d’évaluer automatiquement la migration des données XML. Il offre une solution simple et efficace pour vérifier la qualité et la cohérence des données.

      Lorsque les gens pensent à la linting, la première chose qui leur vient à l’esprit est généralement l’analyse statique du code pour les langages de programmation, mais rarement pour les langages de balisage.

      The architecture of the linter is based on a set of rules written in XML. Each rule is composed of a set of conditions and a set of actions. The conditions are evaluated against the source code and if they are met, the actions are triggered. The actions can be anything from warning messages to code refactoring. The rules are then compiled into an executable that can be used to analyze the source code.

      Lorsque les gens pensent au linting, la première chose qui leur vient à l’esprit est généralement l’analyse statique du code pour les langages de programmation, mais rarement pour les langages de balisage.

      Dans cet article, je souhaite partager comment notre équipe a développé ZK Client MVVM Linter, un linter XML qui automatise l’évaluation de la migration pour notre nouvelle fonctionnalité Client MVVM dans la prochaine version ZK 10. L’idée de base est de compiler un catalogue de problèmes de compatibilité connus sous forme de règles lint pour permettre aux utilisateurs d’évaluer les problèmes potentiels signalés par le linter avant de s’engager dans la migration.

      L’architecture du linter est basée sur un ensemble de règles écrites en XML. Chaque règle est composée d’un ensemble de conditions et d’un ensemble d’actions. Les conditions sont évaluées par rapport au code source et si elles sont remplies, les actions sont déclenchées. Les actions peuvent être n’importe quoi, des messages d’avertissement à la refactorisation du code. Les règles sont ensuite compilées en un exécutable qui peut être utilisé pour analyser le code source.

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      Évolution des principaux outils de changement de schéma de base de données

      Évolution des principaux outils de changement de schéma de base de données

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      Depuis l’avènement des bases de données, les outils permettant leur changement de schéma ont connu une évolution considérable. Découvrons-en plus sur ce sujet !

      Migration de schéma de base de données peut être la zone la plus risquée dans le développement d’application – c’est difficile, risqué et douloureux. Les outils de migration de schéma de base de données existent pour soulager la douleur et ont fait des progrès considérables : des outils CLI de base aux outils GUI, des clients SQL simples à la plateforme de collaboration tout-en-un.

      These tools are great for testing and debugging, but they can be difficult to use for schema migration. You need to understand the syntax of the SQL language and the structure of the database. If you don’t have the necessary skills, you may end up writing inefficient queries or making mistakes in your schema changes.

      GUI Clients – MySQL Workbench / pgAdmin

      MySQL Workbench and pgAdmin are graphical user interface (GUI) clients for MySQL and PostgreSQL respectively. They provide a graphical representation of your database schema, allowing you to easily view and modify the structure. You can also use them to write and execute queries.

      These tools are great for schema migration, as they allow you to easily view and modify the structure of your database. However, they can be difficult to use for testing, as they don’t provide a way to easily execute multiple queries at once. Additionally, they can be slow when dealing with large databases.

      Collaboration Database Platforms

      Collaboration database platforms such as Liquibase, Flyway, and Redgate are designed to make database schema migration easier. These tools provide a graphical interface for viewing and modifying the structure of your database, as well as a way to execute multiple queries at once. They also provide version control, allowing you to easily track changes to your database schema.

      These tools are great for both testing and schema migration. They provide an easy way to view and modify the structure of your database, as well as a way to easily execute multiple queries at once. Additionally, they provide version control, allowing you to easily track changes to your database schema.

      Migration de schéma de base de données – un processus difficile et risqué

      La migration de schéma de base de données est peut-être la zone la plus risquée dans le développement d’applications – c’est difficile, risqué et douloureux. Des outils de migration de schéma de base de données existent pour soulager la douleur et ont fait des progrès considérables : des outils en ligne de commande (CLI) aux outils graphiques (GUI), des clients SQL simples aux plateformes de collaboration tout-en-un.

      Clients en ligne de commande (CLI) – MySQL / PSQL

      MySQL et psql sont les CLI natifs pour MySQL et PostgreSQL respectivement. Vous pouvez envoyer des commandes ou des requêtes directement aux serveurs MySQL ou PostgreSQL à partir de la ligne de commande.

      Ces outils sont excellents pour le test et le débogage, mais ils peuvent être difficiles à utiliser pour la migration de schéma. Vous devez comprendre la syntaxe du langage SQL et la structure de la base de données. Si vous n’avez pas les compétences nécessaires, vous risquez d’écrire des requêtes inefficaces ou de faire des erreurs dans vos modifications de schéma.

      Clients graphiques (GUI) – MySQL Workbench / pgAdmin

      MySQL Workbench et pgAdmin sont des clients d’interface utilisateur graphique (GUI) pour MySQL et PostgreSQL respectivement. Ils fournissent une représentation graphique de votre schéma de base de données, vous permettant de visualiser et de modifier facilement la structure. Vous pouvez également les utiliser pour écrire et exécuter des requêtes.

      Ces outils sont excellents pour la migration de schéma, car ils vous permettent de visualiser et de modifier facilement la structure de votre base de données. Cependant, ils peuvent être difficiles à utiliser pour le test, car ils ne fournissent pas un moyen d’exécuter facilement plusieurs requêtes en même temps. De plus, ils peu

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      Optimisation des lignes d'objet d'email et mobile avec AI et ML

      Optimisation des lignes d’objet d’email et mobile avec AI et ML

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      Les entreprises peuvent désormais optimiser leurs lignes d’objet d’email et mobile grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Une nouvelle ère de marketing commence !

      Méthodologie

      Architecture

      La ligne d’objet et les titres des e-mails et des notifications push jouent un rôle important dans la détermination des taux d’engagement. La communication numérique nécessite la compétence de la conception de lignes d’objet convaincantes et de titres de notifications push concis qui captent l’attention de l’utilisateur. Les marketeurs conçoivent des lignes d’objet en fonction du ton du message à transmettre et du public cible visé. En «enseignant» efficacement cette compétence et en l’optimisant pour la communication numérique, les modèles d’IA générative offrent une avenue passionnante pour automatiser ce processus. L’article examine quelques approches pour créer des lignes d’objet et des titres de notifications push efficaces tout en les combinant avec des modèles classiques d’apprentissage automatique pour prédire les taux d’ouverture avec l’IA générative (Large Language Models).

      Il ne s’agit pas seulement de créer des lignes d’objet accrocheuses que les LLM peuvent facilement générer avec le bon déclencheur. L’objectif est de générer un candidat idéal pour le contexte et le contenu qui incitera le destinataire à cliquer et à afficher le message. Les modèles d’apprentissage machine (ML), en particulier les algorithmes de forêt aléatoire, peuvent prédire avec une grande confiance la probabilité qu’un destinataire clique sur un message s’ils sont correctement formés. En combinant les LLM avec des modèles ML prédictifs, il est possible de générer des lignes d’objet et des titres de notifications push de haute qualité. Voici quelques moyens possibles.

      La première approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques. Le modèle apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. La seconde approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Enfin, la troisième approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications

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      Migrer de JUnit 4 à JUnit 5 : Guide pas à pas

      Migrer de JUnit 4 à JUnit 5 : Guide pas à pas

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      Migrer de JUnit 4 à JUnit 5 peut être intimidant. Dans ce guide, nous vous expliquerons pas à pas comment le faire facilement.

      ## JUnit, un des frameworks de test les plus populaires depuis longtemps

      The good news is that migrating from JUnit 4 to JUnit 5 is not as difficult as it seems. With the right tools and data, teams can make the switch quickly and easily. To help teams make the transition, we’ve put together a guide that covers the basics of JUnit 5 migration.

      JUnit est l’un des frameworks de test les plus populaires depuis longtemps, avec 85% des développeurs Java affirmant l’utiliser dans le sondage de 2021 de JetBrains. De plus, JUnit joue également un rôle crucial dans la pratique du TDD (développement piloté par les tests), une stratégie à la mode pour les équipes de développement du monde entier.

      Les développeurs utilisent JUnit pour mettre en œuvre des tests unitaires, ce qui leur permet d’améliorer la qualité du code et d’accélérer la programmation. La popularité de JUnit n’est pas surprenante, car elle contribue beaucoup à une productivité accrue pour livrer un code de qualité. Cela étant dit, certaines équipes continuent d’utiliser JUnit 4 et sont inquiètes des perturbations que pourrait causer la migration vers JUnit 5.

      La bonne nouvelle est que migrer de JUnit 4 à JUnit 5 n’est pas aussi difficile qu’il n’y paraît. Avec les bons outils et les bonnes données, les équipes peuvent effectuer le basculement rapidement et facilement. Pour aider les équipes à effectuer la transition, nous avons rédigé un guide qui couvre les bases de la migration vers JUnit 5.

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