软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和…

软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和…

一.V测试模型 1.V模型示意图: 单元测试:又叫模块测试,针对软件设计中的最小单位—>程序模块 集成测试:又叫组装测试,通常在单元测试的基础上,将所有程序模块进行有序.递增测试. 系统测试:把整个软件系统看为一个整体进行测试,包括对功能.性能.兼容性测试. 验收测试:α测试,内部测试人员使用版本.β测试,bug已经不多 面向用户.γ测试版,正式 2.V模型优缺点: 优点:开发阶段包含了底层测试(单元测试)和高层测试(系统测试):清楚的标识了开                         …

人活着一定要有目标,确定自己喜欢什么,再坚持做下去,那么他过得一定不会太差. 煽情的话,不多说,本文主要讲解:"软件测试模型-V模型.W模型.H模型.X模型". 1.V模型 V模型中的过程从左到右,描述了基本的开发过程和测试行为. V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别,并且清楚地描述了这些测试阶段和开发过程期间各阶段的对应关系. 局限性:把测试作为编码之后的最后一个活动,需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现. 2.W模型 V模型的局限性在于没有明确地…

一个简洁的小H车调运模型 不久前, 帝都B城市到处都是小H车, 理想的小H车应该是布朗运动\均匀分布,可是现实上它们就是不均匀.于是有如下问题: 观察帝都 HD区SY村区域,将其划分成10个用车点,用大数据回归预测出第二天(周一)的用车数据如下,夜晚开始调运,务必满足第二天的需求,极小化调运总里程. 数据项 符号 用车点 地区  i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X-坐标  X[i] 0 200 155 70 90 45 88 44 60 111 Y-坐标 Y[i] 0 200 30…

领导者-追随者(Leader/Followers)模型的比喻 半同步/半异步模型和领导者/追随者模型的区别: 半同步/半异步模型拥有一个显式的待处理事件队列,而领导者-追随者模型没有一个显式的队列(很多IO机制操作系统一般会有一个隐式的队列). 因为这个事件队列,半同步/半异步模型可以获得处理上的灵活性,但是因为上下文的切换,效率上却比领导者-追随者模型稍有不及. aa…

Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18140847 重叠I/O模型的另外几个优点在于,微软针对重叠I/O模型提供了一些特有的扩展函数.当使用重叠I/O模型时,可以选择使用不同的完成通知方式. 采用事件对象通知的重叠I/O模型是不可伸缩的,因为针对发出WSAWa…

ArcGIS模型构建器案例学习笔记-字段处理模型集 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 由四个子模型组成 子模型1:判断字段是否存在 方法:python工具 子模型2:字段存在,则删除 方法: 子模型3:字段不存在,则添加 方法: 子模型4:字段存在,则删除:不存在,则添加: 方法: 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com    …

一.奇葩的问题 之前自己造轮子的时候,遇到一个很奇怪的问题,虽然需求很奇葩,但是还是尝试解决了一下 当提交的表单里包含多个重复名称的字段的时候,例如 <form action="/Test/save" method="post"> <!--省略其他字段--> <input type="text" name="value" /> <input type="text"…

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS…