[其它] 软件测试中使用WinRunner进行测试给新手们的几点建议

说明：Winrunner建议软件测试中使用WinRunner进行测试给新手们的几点建议一、分解TestCase在大型程序测试中，往往有很多任务是可以分开来Record。同时，如果录制的代码过长的，进行调试是很麻烦的事情，此外如果今后某一部分的程序进行了修改的话，修改和重新录制的工作也是软件测试中使用WinRunner进行测试给新手们的几点建议一、分解TestCase　在大型程序测试中，往往有很多任务是可以分开来Record。同时，如果录制的代码过长的，进行调试是很麻烦的事情，此外如果今后某一部分的程序
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[其它] dive-into-code:常用前端库源码解析-源码

说明：潜入代码 常用的前端库解析，欢迎使用star！
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[其它] tower-defense-game:塔防游戏源码解析-源码

说明：塔防游戏 塔防游戏源码解析
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[其它] react-hooks:react-hooks原始码解析及api实现-源码

说明：React钩 react-hooks原始码实现解析 目前实现： 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行该应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
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[其它] spring-framework-samples:spring-framework原始解析-源码

说明：弹簧框架样本
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[其它] 初学测试自动化工具的一点感悟及教你认识自动化测试工具QTP

说明：QTP感悟初学测试自动化工具的一点感悟及教你认识自动化测试工具QTP初学自动化测试工具，总结了几点应该注意的重点问题：1、首先必须进行完善的用例设计和测试过程设计使用测试工具进行测试工作的第一步并不是录制脚本。而是应该在理解被测对象的基础上，进初学测试自动化工具的一点感悟及教你认识自动化测试工具QTP初学自动化测试工具，总结了几点应该注意的重点问题：　　1、首先必须进行完善的用例设计和测试过程设计　　使用测试工具进行测试工作的第一步并不是录制脚本。而是应该在理解被测对象的基础上，进行用例设计和测
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[其它] react16.8.6-CodeParse:React-16.8.6源码解析-源码

说明：react-16.8.6源码学习笔记 笔记参见learnNote.md
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[其它] 影响软件测试效率的因素有哪些

说明：影响软件测试效率的因素有哪些软件测试影响测试效率的因素很多，下面对这些因素作一个简要分析。人为因素软件测试中的许多工作是由人来完成的，因此，人为因素是影响测试效率的一个重要方面。这样的差异并非偶然，这是因为测试人员在应用一个测试方法　　影响软件测试效率的因素有哪些 软件测试　　影响测试效率的因素很多，下面对这些因素作一个简要分析。　　人为因素　　软件测试中的许多工作是由人来完成的，因此，人为因素是影响测试效率的一个重要方面。这样的差异并非偶然，这是因为测试人员在应用一个测试方法时具有很大的灵活性
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[其它] 测试用例设计的几个步骤

说明：测试用例设计的几个步骤软件测试1、测试需求分析从软件需求文档中，找出待测试软件/模块的需求，通过自己的分析、理解，整理成为测试需求，清楚被测试对象具有哪些功能。测试需求的特点是：包含软件需求，具有可测试性。测试需求应该在软件需求基础上进　　测试用例设计的几个步骤  软件测试　　1、测试需求分析　　从软件需求文档中，找出待测试软件/模块的需求，通过自己的分析、理解，整理成为测试需求，清楚被测试对象具有哪些功能。测试需求的特点是：包含软件需求，具有可测试性。　　测试需求应该在软件需求基础上进行归纳、
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[其它] 敏捷测试指引(1)-简介

说明：敏捷测试指引(1)-简介软件测试在XPAgileUniverse上，两个人-或许更多-告诉我说，我在敏捷测试的发展方面贡献不够。我在过去5年里花了太多的时间说我不知道敏捷测试会怎样，没有足够的指示和指导。“但是让我们看看，也许我们可以找到。”他们可能是对的　　敏捷测试指引(1)-简介 软件测试　　在XPAgileUniverse上，两个人-或许更多-告诉我说，我在敏捷测试的发展方面贡献不够。我在过去5年里花了太多的时间说我不知道敏捷测试会怎样，没有足够的指示和指导。“但是让我们看看，也许我们可以
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[其它] 综合分析笔迹运动中的笔画参数识别算法

说明：本文提出了一种在笔迹运动数据理解中识别笔划参数的新方法。 采用通过综合范例进行的两步分析来促进对所有笔划的从粗到精的参数识别。 一种是笔划数据提取，另一种是粗略到精细的笔划参数识别。使用此两步范式的新考虑是，采用了非负原始分解技术，以将重叠的笔划与测量数据分离。 与使用启发式笔划数据去耦技术的现有范例相比，此处提出的范例有助于缓解全局最优陷阱的局限性陷阱，因为全局优化中可以通过良好的初始化来共同识别笔划参数。两步之间的迭代，有助于提高计算效率。 据报道，实验结果验证了该方法的有效性。
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[其它] spring-framework-master:spring框架源码解析-源码

说明：spring-framework-master:spring框架源码解析
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