基于微服务或者SOA的自动化测试系统每个公司都有自己的特有的，我今天就主要介绍一下，我们研发的一套mock测试系统。
我公司目前用的是基于Dubbo的微服务改造，服务之间的调用链路冗长，每个服务又是单独的团队在维护，每个团队又在不断的演进和维护各个服务，那么对测试人员将是非常大的挑战。
测试人员每次进行功能测试的时候，测试用例每次都需要重新写一遍，无法将测试用例的数据沉淀，尤其是做自动化测试的时候，测试人员准备测试数据就需要很长时间，效率非常低。
目前接口自动化测试框架也多种多样，testng，junit，Fitnesse等，但都需要测试人员具备测试代码编写能力，如果要做好和手工接口测试一样效果的自
我公司目前用的是基于Dubbo的微服务改造，服务之间的调用链路冗长，每个服务又是单独的团队在维护，每个团队又在不断的演进和维护各个服务，那么对测试人员将是非常大的挑战。
测试人员每次进行功能测试的时候，测试用例每次都需要重新写一遍，无法将测试用例的数据沉淀，尤其是做自动化测试的时候，测试人员准备测试数据就需要很长时间，效率非常低。
目前接口自动化测试框架也多种多样，testng，junit，Fitnesse等，但都需要测试人员具备测试代码编写能力，如果要做好和手工接口测试一样效果的自
2024/4/17 10:03:52
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纯C语言解析xml字符串，有实例，保证可用，含makefilexmlparse.cxmlparse.htestxml.c目录：/export/home/chcard/testxml日志：/export/home/chcard/logtestxml.c是一个测试用例，包含了常用的方法，并有注解在使用时请保留作者名称编译测试用例方法：gcc-otestxmltestxml.clibxmlparse.a运行时可输入：testxml可在/export/home/chcard/log中的.log文件中看到输出的XML内容路径以实际应用为准
2024/4/17 1:41:25
24KB
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本文最开始介绍了该文章的背景与意义和该文章的重点研究实质，囊括了实习管理信息系统的开发环境、开发平台和数据库管理系统。
然后介绍了本系统的可行性分析以及需求分析，需求分析为系统的设计和实现定了大致的方向，需求分析中的流程分析画出了本系统的活动图，在这个活动图的基础上，提出了用户分析以及功能分析，并且画了系统UML用例图。
确定一个管理信息系统的好坏，数据库设计起到了关键性的作用，在系统设计这一章中就着重描述了数据库的概念结构设计、逻辑结构设计和数据库的实现。
随后，本文提出了系统实现，其中包括两个模块的功能描述以及具体算法。
最后，本文还提出了对两个功能模块的测试和分析。
然后介绍了本系统的可行性分析以及需求分析，需求分析为系统的设计和实现定了大致的方向，需求分析中的流程分析画出了本系统的活动图，在这个活动图的基础上，提出了用户分析以及功能分析，并且画了系统UML用例图。
确定一个管理信息系统的好坏，数据库设计起到了关键性的作用，在系统设计这一章中就着重描述了数据库的概念结构设计、逻辑结构设计和数据库的实现。
随后，本文提出了系统实现，其中包括两个模块的功能描述以及具体算法。
最后，本文还提出了对两个功能模块的测试和分析。
2024/3/29 7:32:50
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本系统为基于JSP的网络在线考试系统，功能：1、注册(学生)注册信息包括登录帐号、姓名、性别、年龄、班级、任课老师。
2、参加考试(学生)从试卷列表中选择考试卷，考试卷由管理人员(一般由老师担*任)创建。
试卷信息包括试卷ID(生成规则后面在"试卷管理"用例中描述)、试卷科目、满分、时间、试卷有效期。
3、试卷管理：(管理人员)试卷主体信息维护(创建试卷、修改试卷相关信息、删除试卷),4、题库管理：(管理人员)题目信息维护(创建题目、修改题目、删除题目)。
2、参加考试(学生)从试卷列表中选择考试卷，考试卷由管理人员(一般由老师担*任)创建。
试卷信息包括试卷ID(生成规则后面在"试卷管理"用例中描述)、试卷科目、满分、时间、试卷有效期。
3、试卷管理：(管理人员)试卷主体信息维护(创建试卷、修改试卷相关信息、删除试卷),4、题库管理：(管理人员)题目信息维护(创建题目、修改题目、删除题目)。
2024/3/25 10:43:49
5.12MB
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中文版高清扫描Apress.Use.Case.Driven.Object.Modeling.with.UML
2024/3/23 19:42:16
10.62MB
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该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
2024/3/22 22:19:22
2.1MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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