SDR软件无线电知识要点(一)噪声系数与噪声因子 信号质量如何评估 Noise Figure (NF) or sensitivity and Error Vector Magnitude (EVM) provide a measure of signal quality. 噪声系数NF 或 灵敏度 或 EVM 能够反应信号质量. 噪声系数与噪声因子 Noise Factor / 噪声因子F:Noise Figure / 噪声系数NF. 噪声因子 F 输入信噪比 / 输出信噪比.(这里信噪比为功率

2016年7月22日,「HPE&msup软件技术开放日」将在上海浦东新区,张江高科技园区纳贤路799号科荣大厦小楼2楼举办,msup携手HPE揭秘全球测试中心背后的12条技术实践. 徐盛:HPE测试中心总监.徐盛将在本次开放日带来<软件测试新趋势>的分享,在开放日举办之前,主办方特别对徐盛进行了采访,提前剧透在软件测试新趋势下HPE如何进行测试和质量管理. msup:移动互联的到来给测试带来了哪些挑战? 徐盛:开发移动应用确实给我们的开发和测试人员都带来了新的挑战.我们大致总结了3个方

ISTQB测试人员认证 初级(基础级)大纲 ---中文修订版本1(2015年5月6日) 2015-06-22 大纲pdf下载  ISTQB资料中心 在课程大纲中,每个章节都会提供相应的认知水平要求:  K1:牢记  K2:理解  K3:应用  K4:分析 1. 软件测试基础(K2)(155分钟)  1.1. 为什么需要测试(K2)(20分钟)    1.1.1. 软件系统的重要性(K1)    1.1.2. 引起软件缺陷的原因(K2)    1.1.3. 测试在软件开发,维护和运行中所担

从九月底内测到现在已经三个半月.凌晨一点睡觉已经习以为常,也正是这样,才让无前端经验的我做微信小程序开发并不感到费劲.最近才开始接微信小程序的外包项目,目前已经签下了五份合同,成品出了两个.加上转给朋友做的,正在谈的,算起来有十来个项目.距离微信正式开放的时间越来越近,接外包的同学也越来越多.@天下雪 让分享下接外包的经验,作为微信小程序联盟 外包版的版主,自然是当仁不让. 经常遇到的几个情况: 1.客户:开发一个微信小程序多少钱? 这是客户最常问到的问题,就跟我问你吃一顿饭多少钱一样.很难回答

学习ISTQB大纲此文记录初次阅读时不够明确的地方 第一章:软件测试基础1. 引起软件缺陷的原因人都会犯错误(error,mistake),因此人设计的代码或文档中会引入缺陷(defect, fault, bug):当存在缺陷的代码被执行时,系统可能无法实现期望功能或实现了未期望的功能,引起软件失效(failure). 产生缺陷的原因:人们本身容易犯错误.时间压力.复杂的代码.复杂的系统架构.技术的革新.以及/或者许多系统之间的交互等.失效也可能是由环境条件引起的:如:辐射.电磁场和污染等都有可

本文转自:https://www.cnblogs.com/wxapp-union/p/6245301.html 从九月底内测到现在已经三个半月.凌晨一点睡觉已经习以为常,也正是这样,才让无前端经验的我做微信小程序开发并不感到费劲.最近才开始接微信小程序的外包项目,目前已经签下了五份合同,成品出了两个.加上转给朋友做的,正在谈的,算起来有十来个项目.距离微信正式开放的时间越来越近,接外包的同学也越来越多.@天下雪 让分享下接外包的经验,作为微信小程序联盟 外包版的版主,自然是当仁不让. 经常遇到的

Redis4.0新增了非常实用的lazy free特性,从根本上解决Big Key(主要指定元素较多集合类型Key)删除的风险.笔者在redis运维中也遇过几次Big Key删除带来可用性和性能故障.本文分为以下几节说明redis lazy free: lazy free的定义 我们为什么需要lazy free lazy free的使用 lazy free的监控 lazy free实现的简单分析 lazy free的定义 lazy free可译为惰性删除或延迟释放:当删除键的时候,redis提供

最近调试Zigbee 和2.4G产品时需要做一些认证,查找到常用的RF指标. ----------http://www.52rd.com/S_TXT/2016_5/TXT83303.htm----------------------------------------------------- Rx Sensitivity(接收灵敏度) 接收灵敏度,这应该是最基本的概念之一,表征的是接收机能够在不超过一定误码率的情况下识别的最低信号强度.这里说误码率,是沿用CS(电路交换)时代的定义作一个通称,

一.    敏捷开发模式简介 敏捷是近年来软件研发领域很火的一个词,采用敏捷开发模式的研发团队是越来越多了,尤其是敏捷模式中的Scrum更是佼佼者大行其道,这表明敏捷模式确有其好处,能给企业带来效率的提升和成本的降低. 让我们看看大名鼎鼎的敏捷宣言,如下图所示: 大家对这段敏捷宣言都有自己的理解,我理解的其核心观点就是敏捷:能够快速,灵活的对变化做出响应,能够去掉繁文缛节,做到身轻如燕,专注于目标并在短期内产出成果物. 其实敏捷开发模式的提出和壮大也是被现实所迫.近年来软件需求变化越来越迅速,如

PostgresQL一秒能插入多少条记录,MongoDB呢?读取的情况又如何?我写了一些简单的程序,得出了一些简单的数据,贴在这里分享,继续往下阅读前请注意下本文标题中的“无责任”,这表示此测试结果不代表真实的生产环境下的情况,只能说给大家一个比较直观的概念,可用于设计架构时候的估算.(量级上来说应该基本上是正确的) 本次测试选择的服务器环境为: VMWare虚拟机(双核,4G内存) CentOS 7 MongoDB 3.2 PostgresQL 9.4 客户端均为Java版 单线程客户端 插入

<Replication的犄角旮旯>系列导读 Replication的犄角旮旯(一)--变更订阅端表名的应用场景 Replication的犄角旮旯(二)--寻找订阅端丢失的记录 Replication的犄角旮旯(三)--聊聊@bitmap Replication的犄角旮旯(四)--关于事务复制的监控 Replication的犄角旮旯(五)--关于复制identity列 Replication的犄角旮旯(六)-- 一个DDL引发的血案(上)(如何近似估算DDL操作进度) Replication的

估算 测试对软件工作量的估算的准确性 测试评估软件系统的状况的准确性 关注点: 不准确的估算 不适当的开发过程 不真实的状态报告 如何知道对工作量的估算是正确的 估算工作量的工具很容易出错 对软件工作量的估算需要策略 五个一般的方法 推测 加入一些约束条件 以一些数据为基础 模拟进行工作 将一些参数模型化 参数模型 回归模型:将现有的参数与已有的历史数据相拟和. 启发式模型:对历史数据进行观察和解释 现象模型:假设软件开发过程可以依据一些更广泛的可适用的过程解释. 模型遵循的共同模式 估算软件的

http://www.actionsky.com/docs/archives/171  2016年5月6日  黄炎 近期在一些简单的sysbench IO测试中, 遇到了一些不合常识的测试结果. 从结果看, 虽然不是有实际意义的测试结果, 但探索过程中, 利用到了Systemtap进行观测(动态追踪), 可在其他分析中借用. 目录 1 测试环境准备 2 现象1 2.1 步骤1 2.2 结果1 2.3 分析1 2.4 插曲1 2.4.1 观测工具使用不当带来测试偏差 2.4.2 使用另一观测工具用

并发用户.在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型).系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间:系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右:在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的. 测试压力估算时采用如下原则: 1.系统在线用户数取系统总用户数的20%: 2.系统在线用户并发数取在线用户数的30%: 二,如何测试网站最大并发数 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的

芯片流片费用一般不按颗数计价,现在流片主要分为全晶圆和MPW两种方式.   MPW是现在很流行的一种tapout方法,主要是按晶圆面积来均分价格.   如果是整个wafer的话,成本主要是wafer费用,当然这些就跟wafer大小,制程,mask layer,哪家foundry有关了. http://www.doc88.com/p-315743916425.html 一片wafer上die数量的估算方法            die数量=π(R-X-Y)2  /(X*Y)          (1

测试过程: 1)于A8将jpeg传送到videoM3解码,然后,videoM3编码.在编译jpeg图像传输到A8,主要是测试jpeg编码的图像需要多少时间: 1000w像素:  编码时间:43ms. 800w像素:   编码时间:35ms 1080P:       编码时间:10ms 1600w像素:  编码时间:73ms 当測试到1600w像素时,解码link报错,内存不够. 在utils_mem.c的utils_memFrameAlloc函数中报错,内存分配错误: 4096*4096分辨率下

大卫奥格威说过,"永远不要停止试验,你的广告也就永远不会停止改进". 在当今的网络世界中,类似于吆喝科技 AppAdhoc A/B Testing 这样的工具越来越多,AB测试和转化优化越来越习以为常. 尽管A/B测试的工具简单到让你奶奶都可以轻易创建并发布一个试验,UserTesting.com 发现90%的内部A/B测试都失败了.某A/B测试供应商发现在其平台上运行的每7个试验中只有1个得出统计显著的结果.这意味这只有约十分之一的试验会显著影响转化率,甚至大多数的情况下,对于重要指

摘要:学习有关 Visual Studio 2005 Web 测试的更多知识,包括 Web 测试引擎和记录器如何工作,以及如何创建有效的 Web 测试. 本页内容 读者 简介 记录一个 Web 测试 运行并验证 Web 测试 解决常见的 Web 测试问题 深入研究进行编码的 Web 测试 小结 读者 本文面向的测试人员和开发人员,是那些想丰富有关 Microsoft Visual Studio 2005 Team Edition for Software Testers 中 Web 测试功能经验

每个老板或客户都会问架构师这个问题. 你设计的网站能承受多大的日访问量. 程序员都会拍胸脯说出一个心理最大数字.说的时候很有信心.其实这个数字大多是猜的.作为一个理性的程序员怎么能用猜呢? 这里就介绍如何计算网站能承受的最高日访问数. 一. 我们得先做测试确认基本数据. 多数情况只计算网站日最大访问pv数,而不是ip或uv(用户访问次数).因为对大多数网站来说,相同pv下无论多少IP造成的访问压力是一样的. 造成服务器压力的访问多是对动态页面的请求,因为这些页面需要读写数据库或做更复杂的即时计算

机智的防爬虫标识原创博客地址:http://www.cnblogs.com/alexkn/p/7095855.html博客求关注: http://www.cnblogs.com/alexkn 1.启动时间测试常用方案介绍 如何精确测试启动时间,其实这个问题可大可小,主要需要看团队对启动时间的测试精度要求,当启动时间测试误差需要精确到小几十毫秒时,很多问题都会暴露,因为其实目前很难有一种方式去评估数据的有效性.当前设备状态,CPU温度,内存,系统GC,研发人员的代码以及线程模式等,都有可能导致启动

 WEB类型: User Driver:以用户量作为衡量系统性能的主要指标的系统,典型如IM系统.企业 内部业务系统: TPS-Driver:以tps作为衡量系统性能的主要指标的系统,典型的如消息系统.支付系统.批量处理系统.     建立用户模型.日活跃量.分析用户的行为....     二八原则     假设网站得到如下数据: 550*80%/400/2=0.55次  每个用户每小时登陆次数 计算平均每个用户在高峰时间段每小时的活动频率--->workload 日活跃用户,该数据用于容量测试