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面对新冠状病毒,全球的超级计算机能够模拟出来病毒变化不?

截止到目前还没有一种特效药对冠状病毒有专门的抑制作用,2003年的非典距离现在已经十几年了,也没有专门研制出来一套应对的治疗手段,历朝历代的瘟疫都是通过隔绝的方式来完成救治的,而且一旦发生很难找到直接对口的药物毕竟瘟疫的发生都是突发性的而且传播性还是非常强,这次冠状病毒在病毒里面算是比较狡猾的,潜伏期比较长传染性强都是其特点,在没有特效药的情况下就需要密切关注身体状态的变化,现在全国范围内治愈已经快到5000例了,大部分是轻症的,而且很多人在家自我隔离都能完成自愈,说明自身的免疫力的强大能够起到非常大的作用。

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特朗普“复活”中兴是好事?结论不要下的太早!

对于中兴或者中国芯片产业来说,或许只有真正的背水一战,才有可能绝处逢生! 谈特朗普“突然抽风要放过”中兴之前,我们先聊一下韩信“背水一战”的故事。 公元前204年,汉军和赵军在井陉交战。因兵力悬殊,汉军劣势太大,大将韩信便利用赵军主帅陈馀轻敌之心,先调两千轻骑趁隙夺取赵军军营并在军营内插满汉旗,并摆下兵家大忌的背水阵,将本军将士逼入无路可逃的境地,只得奋勇作战,以求死里逃生。 汉军军心由此大作,赵军见暂时无法取胜,预先回营修整,谁知惊见本营插满汉军旗帜,以为汉军已经全部俘获赵国的国王和将领们,大势已去,于是

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一种无线端测试平台化最佳实践

基于以上痛点,我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台,无需编写脚本,无需搭建本地工程环境,全程可视化界面操作,即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置,致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例,介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型,场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机,最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素(手机没电、找不到设备、网络环境等问题)、bugfix回归验证,整体测试周期还要加长,甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端,往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作,用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化,可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力,可以在平台页面上直接选择,添加对应行动点,支持语义化设置,支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例,也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模,扩展任务丰富数据源能力,支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离,以业务场景角度封装成用例数据模型,不仅降低测试用例数据遗漏的风险,而且将原先脚本写死的数据变活,通过建立的模型实时获取线上活的数据,即使有业务调整,直接维护模型即可。 场景模型支持2种:

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