这个问题可以参考马云问手下的一个问题:开个会显示屏为什么买这么大的,花这么贵的钱,做好过节省开支的计划了么?吓得手下语无伦次。如果说已经很节省了,势必会让马总怀疑其能力不足。如果回答这次忘了,以后不会这么浪费了,那估计也不会有什么好下场。正确的回答是:贵但是有贵的道理,这场会就需要这么大的屏,不然别人看不清,我们不怕贵,只要有必要充足的理由就不算浪费!
问:1、研发和测试的时间比,多少合理 ?2、一个版本,60个Bug(致命2,严重3,普通30,一般5),能得出啥结论 ?
先介绍下当时团队的开发模式,我们总共有2套环境,dev环境和线上环境。新需求开发流程是,将master代码merge到dev分支,开发在各自的研发分支开发feature,然后merge到dev分支,提测后,测试在dev环境测试新功能,测试通过后,会让开发给当前测试通过的代码打版本tag,然后将此代码merge到master分支,再进行线上环境的回归测试。
王豆豆之前写过测试计划如何写?测试用例如何写?因此,当然也少不了在测试文档中占有重要地位的测试报告,所以今天王豆豆写写测试报告如何编写的。
需求确认好之后,每个人都会领到自己的任务。我们首先要做的是评估个人开发时间和项目的上线计划。
深度学习和机器学习已经变得无处不在,那它们之间到底有什么区别呢?本文我们为大家总结了深度学习VS机器学习的六大本质区别。
一、测试团队的工作也依赖于业务和开发,如何有效提高与业务团队和开发团队的合作默契?
FixEfficientNet 是一种结合了两种现有技术的技术:来自 Facebook AI 团队的 FixRes [2] 以及由 Google AI 研究团队首先提出的EfficientNet [3]。FixRes 是 Fix Resolution 的缩写形式,它尝试为用于训练时间的 RoC(分类区域)或用于测试时间的裁剪保持固定大小。EfficientNet 是 CNN 尺度的复合缩放,可提高准确性和效率。本文旨在解释这两种技术及其最新技术。
【磐创AI导读】:深度学习和机器学习已经变得无处不在,那它们之间到底有什么区别呢?本文我们为大家总结了深度学习VS机器学习的六大本质区别。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI,学习更多的机器学习、深度学习知识。
对 keras : tensorflow https://github.com/tdeboissiere/DeepLearningImplementations/tree/master/WassersteinGAN 代码进行了运行测试,及环境配置等
Cacti有两种轮询方式,cmd和spine,官方介绍spine轮询要比cmd快很多。
基本需求:搜索图片,采集图片。 期望需求:高质量图片,图片栏目归类,相关图片推荐,极简风格页面。 兴奋需求:商业高质量图片,社交功能,有奖设计活动。
最近在进行某中台的接口测试准备,发现接口数量非常多,有6、70个,而且每个接口都有大量的参数并且需要进行各种参数验证来测试接口是否能够正确返回响应值。想了几种方案后,决定尝试使用JMeter的csv读取来实现批量的接口测试。
本篇笔记主要介绍,如何在STM32H743上进行QSPI的操作和驱动。为项目进一步开发快速验证。
本次文章隔壁二狗代发,主要说下新的加载器免杀以及一些事,先把今天的主角加载器说下。
在我做接口测试的工作中,有段时间负责产品的每星期活动的接口测试,需求一般比较简单,但是有一批活动很特殊,在之前的工作中都没遇到过,就是概率型业务。常见的抽奖、随机奖励、用户分组等等。都涉及到概率,接口单次返回结果并不可预期,只有经过大量统计得到的结果才具有参考性,也不具有决定性。对于这类接口的测试,当时存在着两个难点:一、如何判断业务实现结果符合预期;二、如何才算发现其中BUG。总结来说就是如何判断概率准确性。
在送测阶段测试时间未结束时,开发询问测试是否能提前更新测试环境,测试应该如何分析和决策?
性能测试对软件测试的重要性在于它可以评估软件在特定负载条件下的性能表现,包括响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等。通过性能测试,可以识别并解决可能存在的性能问题,提高软件的可靠性、稳定性和可伸缩性。性能测试还可以帮助确定软件的容量需求,以便在生产环境中正确配置硬件和软件资源。因此,性能测试是软件测试中不可或缺的一部分,可以提高软件的质量和用户体验。
1、严格来说,一定是从需求阶段,或者立项阶段,就参与到项目,根据最终的需求、开发排期,是估算合理的测试时间(测试时间估算,见文章:“测试时间估算”的现状 及 4点建议 )
目前有很多用于部署的技术,有的简单,有的复杂,有的得停机,有的不需要停机即可完成部署。本文将对目前常用的部署方案做一个简单的总结。
关于测试时间评估,经常收到测试从业者(测试工程师,测试Leader,测试总监)的提问,他们没有特别好的思路,期望老徐给一些参考思路 。
8规则详述: · 流量从上往下流过分流模型 · 域1和域2拆分流量,此时域1和域2是互斥的 · 流量流过域2中的B1层、B2层、B3层时,B1层、B2层、B3层的流量都是与域2的流量相等。此时B1层、B2层、B3层的流量是正交的 · 流量流过域2中的B1层时,又把B1层分为了B1-1,B1-2,B1-3,此时B1-1,B1-2,B1-3之间又是互斥的 应用场景 · 如果要同时进行UI优化、广告算法优化、搜索结果优化等几个关联较低的测试实验,可以在B1、B2、B3层上进行,确保有足够的流量 · 如果要针对某个按钮优化文字、颜色、形状等几个关联很高的测试实验,可以在B1-1、B1-2、B1-3层上进行,确保实验互不干扰 · 如果有个重要的实验,但不清楚当前其他实验是否对其有干扰,可以直接在域1上进行,确保实验结果准确可靠
每一个程序猿都有自己的开发习惯,喜欢用哪个工具喜欢用哪种框架,但不可否认的是,自从2003年被发布之后,Spring框架已经是大多数JAVA开发人员的首选!
软件测试的目的,一方面是为了检测出软件中的Bug,另一方 面是为了检验软件系统是否满足需求。
1、黔驴技穷 随着测试新鲜血液的引入,如何在测试领域站稳脚跟,成为一名老司机是很多测试人头疼的问题,之前听过一门课程讲过测试人员发展的心路历程(图1-1),从手动测试,脚本测试、框架关键字驱动(自动化测试),测试建模,建模自动生成可执行路径,我们大部分测试人员处于底下三层,所以想要成为测试老司机的作习,还任重道远。 图1-1 2、浅尝初试 什么叫做测试建模?关于模型,模型有很多种类型,接触比较多的应该是数学模型,展示成各种公式,但是模型不仅仅只有数学模型,还有语义模型(自然语
注:作为测试从业人员的一点建议与思考,虽然阅读量不是很大,但是清菡个人觉得对大家能有点价值;
A项目无产品无需求文档,项目经理针对每次迭代在conflunce列发布清单(包括新功能、改进、上个迭代遗留功能/bug),经常最后一天提测,最后一天上线,项目质量不高。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
在编程中,单例模式是我们常用的一种设计模式,功能是保证在整个系统只用一个该对象的对象,具体代码如下:
训练耗时根据设备、数据量、图片大小和参数的不同从数十分钟到数十个小时不等。在等待训练结束的过程中,观察训练过程信息随时监控训练状态,当loss不再下降时可以终止训练并保存当前模型。训练过程中保存的模型和训练正常结束后生成的模型完全相同。AIDI软件完整完成一次训练后会自动进行一次测试并弹出训练测试时间信息。
今天给大家介绍加拿大蒙特利尔大学的著名学者唐建等人发表的一篇文章。作者在文章中针对现有的图动力学建模方法不能明确地捕捉到时间上的社区动态这一问题,提出了通过在轨迹上施加随机游走来学习生成不断发展的节点和社区表示的概率模型-GRADE。同时该模型还学习了通过过渡矩阵在时间步长之间进行更新的节点社区成员身份。实验表明,GRADE在动态链接预测中达到或超过基线模型,在动态社区发现方面显示出良好的性能,并且能识别出连贯且可解释的不断发展的社区。
2000年Google的工程师第一次将AB测试用于测试搜索结果页展示多少搜索结果更合适,虽然那次的AB测试因为搜索结果加载速度的问题失败了,但是这次的AB测试可以认为是Google的第一次AB测试。
摘要:测试用例,包括冒烟测试用例,详细测试用例;测试用例通过率规定,重点页面用例通过率,重点用例通过率;测试用例依据以上需求文档及设计稿文档形成,也是开展测试工作的重要依据。
作为普通的开发人员,我们会遇到对于时间分配的思考,没有金标准,只有某些看起来也未必靠谱的 “最佳实践”。不同人眼中对于整体的时间分配也有自己的看法,这篇文章旨在探讨其中的一两种情况。
CFS 调度器 ( Completely Fair Scheduler ) " 完全公平调度器 " ,
从我现在了解的测试同学写测试用例条数来看,一般一个功能点大部分都是百条至几百条左右
A 项目 任务重,时间紧,人员少,并缺产品经理无需求文档,需求清单来自各部门(包括功能、缺陷)
王豆豆最近一直在加班,天天都加班到九点多,项目大多是紧急上线,但其实每天的工作量并不算多,按理说应该在上班时间就能完成,但每天到了下班时间却走不了,不得不留下来继续做。 加班的原因无非二种:1,项目需要上线;2,测试任务没有完成 测试任务没有完成的情况比较少,常态是每天临近下班的时候,开发要不就在这个时候转测,要不就是临时有一个小功能修改完要上线,又或者是紧急安排了一个需求会议,又或者是联测等。 什么是紧急项目呢? 紧急项目是那类上线时间很紧急的项目,比如今天转测,就要求今天或明天就能上线的项目,这类项目就
大量用户登录游戏产生的“洪荒之力”往往会对游戏服务器产生巨大的压力,游戏上线之前对服务器的承载能力做测试是必须要做的事。本文从腾讯游戏之前服务器性能测试的经历出发,对服务器性能测试的原理、指标和方法进行了介绍,并介绍了内部目前流行的一些工具和使用技巧。
在园子里面有很多关于各种技术细节的研究文章,都是比较牛逼的框架研究;但是一直没有看到关于怎么样提高开发效率的文章,大多提高开发效率的文章都是关于自动化等方面的辅助工具类型的,而不是开发中的一些小技巧;今天从编码规范、编码技巧、开发思想、设计模式等各方面的经验来分享如何提高开发效率。
2) 步骤6)中网络测试仪测试口2无法收到数据,测试口3接收到数据且不丢失数据帧。
开发完了自己的服务器,是不是想知道他的响应速度够不够快、有多抗压、能承受多大的访问量呢?嗯,没错,我也很好奇,所以这两天玩了玩测试的东西,这里给大家分享一下。
随着技术的进步,测试解决方案变得更具可扩展性,加速了团队从手动测试到Selenium测试自动化的转型。但是成年人的世界,没有什么是容易的。对于许多团队来说,并行运行多个测试仍然是不可扩展的。他们倾向于遵循传统的顺序执行测试方法,但是这需要大量时间、精力。
在项目迭代的过程中,不可避免需要进行项目上线。上线对应着部署或者重新部署,部署对应着修改,修改则意味着风险。
选自GitHub 作者:Zhengyao Jiang、Dixing Xu、Jinjun Liang 机器之心编译 参与:路雪 近日,《A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem》的作者开源了该论文的项目代码。这篇文章关于如何利用深度强化学习进行投资组合管理,提出的 DRL 框架性能大大优于其他算法。机器之心对论文摘要进行了简要翻译,附 GitHub 实现。 论文链接:https:
近几年,k6 测试工具逐步出现在我们的视野中。其被人们称为新一代负载测试工具,对 Jmeter、Locust、Wrk 等传统负载测试工具提出了挑战。
某天,项目经理、开发Leader、产品经理,突然找到你说,业务方非常着急,等着哪天要上线,并行的 3 个项目,都要在 这个月上线 。
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