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虚竹哥最近跟一些技术大佬聊到国内软件测试方面的，虚竹哥把要点整理成文章，分享给大家。 现在国内软件行业90%还是处于手工测试的方式解决功能测试问题，软件测试行业属于低端劳动密集型行业。很多企业会与如中软国际、神州数码等外包公司合作，比如我国最大的软件公司每年需要的外包测试人员就高达26000多
当多个窗口同时 attach 到同一个容器时，所有的窗口都会同步的显示，假如其中的一个窗口发生阻塞时，其它的窗口也会阻塞。 attach 必须是登陆到一个已经运行的容器里，如果从这个容器中 exit 退出的话，会导致容器停止。 容器里进程新建的文件，怎么才能让宿主机获取到？ 宿
总结 常见控件的基本交互方式，可以模拟用户与应用程序的交互。在编写测试脚本时，通常需要结合元素的定位方式（如 ID、XPath 等）来找到相应的控件元素。确保测试脚本中的等待和定位策略，以及对元素状态的验证，可以提高测试的稳定性和可靠性。
找到报错的文件： 将这段代码修改该为： #if defined(__cplusplus) #if defined(__clang__) #if QT_HAS_CPP_ATTRIBUTE(clang::fallthrough) #
在自动化测试过程中，常常让测试人员头疼的就是自动化测试脚本不能长期稳定的运行；总是出现各种意想不到错误导致测试的中断；长此以往，不仅影响测试的效率和准确性，也深深的影响着测试人员对自动化测试的信心。在维护产品拷机代码时，拷机过程中有大量升级重启操作，脚本中就要不断的等待判断是否可
大家看不到appium启动文件与工具类，因为我给他封装成jar包了，所以大家看不到。封装成jar给大家调用比较方便，而且工程看起来干净整洁。写测试用例同学不用关心怎么封装的，只有写测试用例即可。 六、报告示例 七、总结 总体上集成还是比较简单，关键是 pom 文件配置，工程怎么启动，还有 Jenkins
在处理JSON数据时，有时可能会遇到"json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ‘,’"的错误，如下图的情况，本文将介绍这个错误的原因以及一些常见的解决方法。 错误原因 "json.decoder.JSONDecodeError:
EvoSuite简介EvoSuite是由Sheffield等大学联合开发的一种开源工具，用于自动生成测试用例集，生成的测试用例均符合Junit的标准，可直接在Junit中运行。得到了Google和Yourkit的支持。intelliJ IDEA插件打开IDE,进入setting（
9.3 测试的规划如果团队知道后果，就绝不会把所有测试都留到迭代的最后一天才做。规划会议上要花时间和整个团队谈谈需要做哪些测试任务。给每个故事都贴条显示“测试”任务可不够，别放过它们，那是在逃避！写自动化测试、准备测试数据、搭建测试环境等，这些都属于测试任务。团队的测试人员通常要
前言 作为一个刚刚接触代码的程序员，可能我们会听到一个词GitHub，把代码提交到GitHub上，或者从GitHub上克隆项目到本地，在GitHub上查看某个工具的文档等等，我们不禁要问，GitHub究竟是什么，该怎么用，本文就给各位初学者们介绍什么是GitHub，它能帮我们干什么？
本文主要介绍了Python字典的相关操作，字典是非常重要的一种数据结构，详细了解和掌握字典的操作，对于我们使用Python编程，编写自动化测试用例非常重要，希望本文能够帮到大家。
改。 “华为远程测试”：华为远程测试应用，并整理出测试报告终稿。 “获得测试报告”：华为获得测试报告终稿。 “提交华为云严选市场”：将出好的测试报告提交华为云严选市场。 严选测试资料 华为提供测试资料以满足伙伴输出测试报告的需要。测试资料是基于各云服务的产品资料整理的。 IoT边缘（IoTEdge）
说明。 什么是测试驱动开发？ 测试驱动开发的核心理念可以概括为三个步骤： 编写测试：首先编写一个测试用例，这个测试用例描述了期望的功能。 运行测试并失败：运行测试，预期测试会失败，因为还没有实现相应的功能。 编写代码使测试通过：编写最简单的代码来通过测试。 这三个步骤通常被称为“红绿重构”循环，即：
Name); } } 4. 测试覆盖率不足 确保你的测试覆盖了所有重要的代码路径。可以使用代码覆盖率工具（如 Coverlet）来帮助你评估测试覆盖率。 5. 测试代码过于复杂 测试代码应该简洁明了。如果测试代码变得过于复杂，可能意味着被测试的代码本身也需要重构。 总结 NUnit
虽然是C,C++编写，也提供了其他语言的调用接口，比如: python等等。 下载OpenCV后，可以使用OpenCV本身自带的模型，体验人脸、猫脸、人体、眼睛、鼻子等检测功能，效率也还是比较高的。这篇文章主要是介绍OpenCV如何调用YOLOv3的模型完成目标检测，YOLO的目
信号处理：独立组件分析网络可以用于分离混合信号，例如语音信号分离、音频降噪等。 图像处理：独立组件分析网络可以用于图像分解和特征提取，例如人脸识别、图像去噪等。 脑机接口：独立组件分析网络可以用于分析脑电图（EEG）信号，从中提取脑电活动的独立成分，用于脑机接口系统的控制。 金融
近年来，更适于矩阵运算的GPU、云、GPU集群的出现，使得使用海量数据训练一个庞大的模型真正成为可能。目前，Amazon、Google、百度、阿里都已经开始提供基于GPU的计算机集群服务。此外，芯片的发展也为计算能力的提升做出了不可磨灭的贡献。除了GPU以外，将AI算法注入FPG
供数据支持。 用户体验优化：通过微信小程序等便捷入口，提供一站式服务，增强了园区用户的体验和满意度。 通用的运维技术指标提升： 1）通过整合园区内的各系统
ysbench。这是一个跨平台的基准测试工具，可以测试多种系统资源，包括CPU、内存、IO和并发性，对于数据库测试，Sysbench可以用来测试MySQL的性能。LoadRunner。这是一个商业性能测试工具，可以模拟数千个用户并发负载来测试各种应用性能指标，包括吞吐量、响应时间
5. 优化和测试 5.1. 代码优化 一旦找到了性能瓶颈，进行代码优化是解决高 CPU 使用率问题的关键。这可能包括改进算法、减少不必要的计算或使用缓存等措施。 5.2. 单元测试和性能测试 在进行优化之后，确保编写单元测试和性能测试来验证代码的改进是否有效。性能测试可以帮助你检查
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