研发过程中测试可以做的事情很多，下面流程环节的介绍只列出了最主要的一些测试活动，可以作为一些基本参考，测试怎样才能更深入地介入，得到团队认可和建立存在感，拿到更好的质量保障结果，是需要在工作中不断地思考实践的。因此这一章虽然是介绍流程，但是在实操中，不限定角色、阶段和方式，大家结合项目实际的时间资源、人力资源、质量要求做到最佳实践就是可行的工作流。
在本文之前，笔者曾分享过一篇关于质量保障流程的文章《漫谈项目质量保障——协作流程》，文章简述了笔者参与的项目协作流程，同时对流程中一些不同寻常的协作节点进行阐述。由于多种原因限制，之前分享的流程存在一定的不完整性，所以本文将继续分享《漫谈项目质量保障——协作流程》优化后的版本。
一、通用测试用例八要素 1、用例编号； 2、测试项目； 3、测试标题； 4、重要级别； 5、预置条件； 6、测试输入； 7、操作步骤； 8、预期输出
不同阶段的测试用例的用例编号有不同的规则： （1）系统测试用例：产品编号-ST-系统测试项名-系统测试子项名-XXX （2）集成测试用例：产品编号-IT-系统测试项名-系统测试子项名-XXX （3）单元测试用例：产品编号-UT-系统测试项名-系统测试子项名-XXX **其中产品编号也叫项目标识，每个公司都有若干不同的项目或者产品，如何来区分它们呢？这就需要有产品编号了，每个公司都有自己的一套定义产品编号的规则，并且每个现有产品的编号已经制定好了，直接拿过来用就可以了。 **产品编号后的ST、IT、UT分别对应系统测试阶段、集成测试阶段、单元测试阶段。实际工作中有些公司会将产品编号以及测试阶段省略。 **测试阶段后面就是测试项目名了，对应的是较大较系统的测试点。 **测试项目名后面就是测试子项目名，有些测试是没有子项目名的，只有当测试项力度比较大的时候才会有成都市子项 （比如说：我们要测试用户能否成功登录这个功能，那我们就可以分为很多个子项，qq登录、邮箱登录等等）。 **测试子项名后面就是具体的用例编号了，可以是数字：01、001、002等等。
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测试策略是指在特定环境约束之下，描述软件开发周期中关于测试原则、方法、方式的纲要，并阐述了它们之间如何配合，以高效地减少缺陷、提升质量。
1970 年温斯顿·罗伊斯（Winston Royce）提出了著名的“瀑布模型”，直到 80 年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。瀑布模型要求软件开发严格按照【需求→分析→设计→编码→测试】的阶段进行，每一个阶段都可以定义明确的产出物和验证准则。瀑布模型在每一个阶段完成后都可以组织相关的评审和验证。严格的瀑布模型每一个阶段都不能重叠，需要在评审通过后才能进入下一阶段，遵循自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。
做安全测试的时候，首先请把白盒测试和黑盒测试遗忘掉，因为大部分安全测试是基于白盒测试和白盒测试与黑盒测试之间的灰盒测试。Web安全测试与其他测试一样，应该贯穿于软件开发始终。下面以电子商务系统来进行介绍。
①软件未实现产品说明书要求的功能 ②软件出现了产品说明书指明不该出现的功能 ③软件实现了产品说明书未提到的功能 ④软件未实现产品说明书虽未明确提及但应该实现的目标 ⑤软件难以理解、不易使用、运行缓慢或者（从测试角度看）最终用户会认为不好
由上图可以看出，bug主要分布模块是CerDesk印刷端（405个）和CerDesk制证端（534个）两个工作台，占到了全部bug的2/3以上。而CerWeb服务器端（260个）的bug分布相对来说比较少占总体百分比为7%。CerDesk运维端（107个）的bug量最少主要原因是功能比较简单。
随着敏捷开发模式的日益流行，单纯的手工测试已经不能保证快速迭代的版本质量。虽然团队掌握了一些常用的自动化测试技术，但是 1、如何系统的开展自动化测试呢？ 2、如何丈量自动化的收益呢？ 3、如何让团队的每个测试工程师共同进步呢？ 我们将移动测试过程中遇到的问题和使用的方法记录整理下来分享给大家，解答以上问题的同时，为大家抛砖引玉，希望共同提升公司产品的质量和众多测试工程师的技术水平。 项目的质量保证 一个项目的发布离不开以下四个环节： 1、产品团队采集需求与设计功能 2、软件工程师的编码研发 3、测试工程师
对于秒杀系统来说，在大流量的迅猛冲击下，都曾经或多或少发生过宕机的情况。当一个系统面临持续的大流量时，它其实很难单靠自身调整来恢复状态，你必须等待流量自然下降或者人为地把流量切走才行，这无疑会严重影响用户的购物体验
图学习在各种应用场景中发挥着关键作用，并且由于其在建模由图结构数据表示的复杂数据关系方面的有效性，已经获得了显著的关注，这些应用场景包括社交网络分析到推荐系统。实际上，现实世界中的图数据通常随着时间展现出动态性，节点属性和边结构的变化导致了严重的图数据分布偏移问题。这个问题由分布偏移的多样性和复杂性加剧，这些偏移可以显著影响图学习方法在降低的泛化和适应能力方面的性能，提出了一个对其有效性构成实质挑战的重大问题。在这篇综述中，我们提供了一个全面的回顾和总结，涵盖了解决图学习背景下分布偏移问题的最新方法、策略和见解。具体而言，根据在推断阶段分布的可观测性和在训练阶段充分监督信息的可用性，我们将现有的图学习方法分类为几个基本场景，包括图域适应学习、图离群分布学习和图持续学习。对于每个场景，都提出了详细的分类法，包括对存在的分布偏移图学习进展的具体描述和讨论。此外，我们还讨论了在分布偏移下图学习的潜在应用和未来方向，通过系统分析这一领域的当前状态。这篇综述旨在为处理图分布偏移的有效图学习算法的开发提供一般指导，并激发在这一领域的未来研究和进展。
开发提测是正式开始测试的重要关卡，提测质量的好坏会直接影响测试阶段的效率，进而影响项目进度。较好的提测质量，对提高测试效率和优化项目进度有着事半功倍的作用。如何更好的推进开发提高提测质量呢？下面小编结合自己项目中遇到的问题（举例如下），和大家分享下开发自测case相关的优化方案。
谷歌详述了一套新的营销工具，这些工具可以充分利用公司庞大的机器学习技术。总体而言，这些工具旨在帮助营销人员创建更有效和优化的广告，但其中有明显的反亚马逊元素。
IBM曾经指出，测试管理有助于DevOps通过利用数据促进持续集成和交付。本篇文章主要讲述普元DevOps6.0是怎样设计一个帮助用户获得他们优质产品的测试管理，普元DevOps6.0的测试管理如何做到帮助产品更快地交付。
软件测试(Software Testing)是软件工程(Software Engineering)中不可或缺的一个过程。软件测试触发预定义的测试步骤、比较软件的实际输出结果和预期输出结果，以此来评价软件质量(Quality)，判断软件的实现是否满足设计目标和用户需求。只有经过严格测试的软件，才能发布给用户使用。在实际中，根据测试阶段的不同，软件测试可以分为:
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 来了来了。 经过14个月的尝试摸索，位于西雅图的亚马逊首家无人商店Amazon Go即将在当地时间1月22日七点对外开放，拥有Amazon Go
在当今竞争激烈的软件开发环境中，DevOps可实现开发团队与运营团队之间的顺畅协作和通信。
这是测试活动过程详解系列的最后一篇文章。之前的想法，是对测试过程各重要环节进行拆解，然后介绍这个环节重点要做的事情，为什么要做这些事，以及注意事项。
正交缺陷分类法，Orthogonal Defect Classification（以下简称 ODC）是一种缺陷分析方法，由 IBM 在 1992 年提出。它通过给每个缺陷添加一些额外的属性，利用对这些属性的归纳和分析，来反映出产品的设计、代码质量、测试水平等各方面的问题。从而得到一些解决办法来进行改进。例如对于测试团队，通过 ODC 可以知道测试工作是否变得更加复杂；每一个测试阶段，是否利用了足够多的触发条件来发现缺陷；退出当前测试阶段有什么风险；哪个测试阶段做得好，哪个测试阶段需要改进等。对于开发团队，利用 ODC 可以知道产品设计和代码编写的质量情况。而给产品用户带来的好处就是提高客户满意度，减小产品投入市场后的维护花费。
有赞帮助每一位重视产品和服务的商家成功，目前旗下拥有：有赞微商城、有赞零售、有赞美业、有赞小程序等 SaaS 软件产品，适用全行业多场景，帮商家网上开店、网上营销、管理客户、获取订单。
9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。
商品中心，在电子商务公司一般是后台管理商品的地方。在前端而言，是商家为了展示商品信息给用户的地方，它是承担了商品的数据，订单，营销活动的数据中心。在后端而言，商品中心则是运营者管理维护商品的地方，因此从商品的上传到发货，退货，整个闭环都离不开商品中心的支撑，因此商品中心的重要性毋庸置疑。
PLM（Product Lifecycle Management）System：PLM是协助产品能够顺利完成在新产品开发（NPI：New Product Introduction），以及量产后的相关工程技术执行作业，大至分为五个阶段Planning（产品构想阶段）.
Zappos 是一家享誉全球的知名在线鞋类和服饰零售商，经营范围涵盖各类时尚品牌的鞋类、服饰及配饰等，使命是为广大消费者提供方便、愉悦、优质的购物体验，让每一位顾客都能找到心仪的产品。多年来，Zappos 卖场凭借卓越的服务与产品质量，积累了众多荣誉和成就。
1.测试计划设计阶段：产品立项之后，进行需求分析，需求评审，业务需求评级，绘制业务流程图。确定测试负责人，开始制定测试计划；
多么简单的一句话，一个系统故障可以把很多很多同学的全部心血付诸东流。这个时候经常是互相甩锅的时候。
Tech 导读 项目管理是一个繁杂的过程，每个阶段需要涉及到不同人员、资源的协调配合。每个角色都有自己的定位和任务，为了紧密配合项目经理或无分配项目经理运行项目的场景下确保项目成员共同达成项目目标，不同的角色掌握相应的项目管理意识就尤为重要。 那么，测试角色作为项目交付的质量把控者，具备相应的项目管理意识在项目的高质量、高效率交付目标上有着重要作用，如前置识别质量风险、进度风险等。本文旨在梳理、谈论测试角色在项目各阶段如何评估测试范围及风险、前置暴露问题以及推进测试进度等项目管理事项，高效协作及交付测试角色产物，最终与项目各方共同推进达到高质量、高效率交付的目标。 希望本文可以让读者代入项目管理意识，在项目各阶段前置识别风险，“hold住”整个项目的质量交付工作。
业务测试：业务测试是对当前从事的业务知识非常熟悉，能够挖掘产品的隐式需求，对业务需求非常了解并有自己独特的理解，能够覆盖更多的测试场景，后期是可以往产品发展的。也是大家口中俗称的点点点，属于功能测试，也是最不容易被工具替代的。
上周写了一篇关于测试过程效率演变的文章，其中聊了很多过程改进的方法。比如：需求阶段应该做好评审和风险预案；研发阶段应该做好质量卡点，持续集成流水线以及为研发自测做好辅助工作；测试阶段的重点是测试计划和质量门禁，同时关注线上的发布质量，通过线上巡检和监控，持续提升测试过程效率和最终的交付质量。
序言 在软件吞噬时间的时代，在IT基础设施多样性与分布式趋势中，部署的复杂性与规模日益增加，而大部分的软件崩溃都发生在部署过程中。目前提高部署效率与稳定性成为了一个严峻的挑战。本文讨论在原生云应用的场
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例，每年上新商品量过亿，且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类，在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季，如何最大化提升商家的上新效率呢？Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的，它可以同时服务京东几十万商家，高质量快速生成详情页，将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟！ 场景 为了帮助商家更快上新，将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上，京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
写在前面：当前最流行的持续集成工具非jenkins莫属，已使用jenkins一年有余，想尝试下别的CI工具，如ThoughtWorks Go，且在尝试时做主要记录并分享,这是首先介绍下基本概念......
对软件测试过程中的用例级别进行详细描述及标准化定义，明确不同测试阶段的测试范围，减少测试冗余投入，提高测试效率，建立测试质量基线，减少生产故障事件。
李根 发自 云栖小镇 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2017云栖大会，与马云同时开启演讲的技术专家，是iDST首席科学家兼副院长任小枫。 这是他今年6月正式加盟阿里以来，首次公开谈到AI正
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
V模型是SDLC模型，是瀑布模型中使每个开发阶段具有对应的测试阶段。它被称为“vee”模型。V模型是瀑布模型的扩展。V模型中测试与开发并行进行。
传统观点认为九个月大之后的婴儿才能建立真正词汇的语义长程记忆，之前都处在呀呀学语的原词状态。来自德国柏林洪堡大学的学者Manuela Friedrich等人探索了婴儿的睡眠对其第一个词义出现的影响，发现婴儿在睡眠中记忆经历了不同的阶段，特别是六个月大的婴儿大脑已经足够成熟去建立词汇-语义的长时程记忆。这项研究发表在Current Biology杂志上。 实验一共有162位6-8个月大的婴儿参与，最终有107位的数据被采纳。在实验之前，婴儿受试者被分为睡眠组和清醒组，即在学习阶段完成之后是否进入睡眠状态，其中
单元测试是对软件组成单元进行测试。其目的是检验软件基本组成单位的正确性。测试的对象是软件设计的最小单位：模块。又称为模块测试
这是个人和团队做的第一个基于以太坊的区块链项目。目前该项目在删档测试阶段 http://fox.doyo.com ,只要每日签到打卡官方还会送ETH和代币，喜欢薅羊毛的可以去看看。整个项目开发过程经历过相当多的坑。在文章内会一一提到。
编者按：百度Apollo的自动驾驶出租车队，已经在长沙梅溪湖畔开启试运营。所有长沙市民都可申请成为种子用户亲身试乘。
逻辑漏洞往往与业务相关，除了水平/垂直越权外其他都没有通用性，读者需要结合业务场景有效挖掘逻辑漏洞。这里除了介绍水平/垂直越权，还介绍了其他四个逻辑漏洞。
1.运营内容。前面说到现在运营直播平台需要考虑垂直细分领域的问题，不然平台内容同质化严重，即使平台上线后也会很快湮没的。
敏捷测试原则中有一条是：预防缺陷，而不是关注缺陷的数量。在敏捷开发中，虽然我们采取各种措施预防缺陷的发生，例如精准的自动化测试、代码检视、故事卡验收等等，但是并不能保证没有缺陷发生，一个零缺陷的产品也不现实。既然无法完全阻止缺陷的出现，那如何确保已发生的缺陷得到有效的处理，如何利用已有缺陷来指导质量内建过程，是我们需要考虑的，也就是缺陷管理的内容。
据IDC统计，2017年，DevOps的全球软件市场已达到约39亿美元的水平，预计到2022年市场将达到80亿美元左右！
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