watermark

文章篇幅较长，阅读完大概20min，建议收藏阅读， 读完会有收获。欢迎点赞关注 原文链接：https://www.softwaretestinghelp.com/types-of-software-testing/ 有多少软件测试类型呢? 我们作为测试人员了解很多种不同的软件测试类型，例如功能测试(Functional Test)、非功能测试、自动测试、敏捷测试、以及它们的各种子类型. 尽管在我们的测试过程中会接触很多种测试类型, 或者听说过某些测试类型，但是很少人敢说精通所有的测试类型. 每个测试类型都有自己的特点、优势和劣势。所以我写这篇文章，科普一下我们今天最常用的测试类型. 文章为意译，并且在原文的基础之上进行演绎和扩展 不同的软件测试类型 下面是软件测试的通用类型列表 功能测试类型: 单元测试(Unit testing) 集成测试(Integration testing) 系统测试(System testing) 健全性测试(Sanity testing) 冒烟测试(Smoke testing) 接口测试(Interface testing) 回归测试(Regression testing) Beta/验收测试(Beta/Acceptance testing) 非功能测试类型: 性能测试(Performance Testing) 负载测试(Load testing)

前言 很久之前写了 4 篇关于 spring security 的入门实战文章 Spring Security 01- 将 Spring security 引入到工程 Spring security 02-自定义用户登录页面和登录处理逻辑 Spring security 03-自定义登录成功后的处理逻辑 Spring security 04-整合 jwt 而在上一篇文章 结合第三方登录案例理解 OAuth2.0 授权码方式 又加深了对 oAuth2.0 协议 - 授权码模式 的理解。 接下来要做的是开发一个基于 spring security oauth2 的 仿微博第三方登录 。 本文要做的事情是： 工程搭建 微博第三方登录流程分析 阅读正文前，请确保已经了解了 oauth2.0 的相关内容，以及 spring-securiy 的入门使用。 正文 几点声明 本文案例是基于 授权码模式 springboot 版本 2.1.6.RELEASE spring-security-oauth2 版本 2.2.0.RELEASE 使用 fastjson 进行 json 字符串与对象之间的转换 页面跳转会从 controller 跳到 前台页面 页面编写使用了 thymeleaf 模版引擎 需要注意的主要是版本问题，其他的只是简单声明下。 微博第三方登录流程 先来熟悉下微博的第三方登录流程。

简介 JVM在运行的时候会对class文件进行加载，链接和初始化的过程。class文件中定义的常量池在JVM加载之后会发生什么神奇的变化呢？快来看一看吧。 class文件中的常量池 之前我们在讲class文件的结构时，提到了每个class文件都有一个常量池，常量池中存了些什么东西呢？ 字符串常量，类和接口名字，字段名，和其他一些在class中引用的常量。 运行时常量池 但是只有class文件中的常量池肯定是不够的，因为我们需要在JVM中运行起来。 这时候就需要一个运行时常量池，为JVM的运行服务。 运行时常量池和class文件的常量池是一一对应的，它就是class文件的常量池来构建的。 运行时常量池中有两种类型，分别是symbolic references符号引用和static constants静态常量。 其中静态常量不需要后续解析，而符号引用需要进一步进行解析处理。 什么是静态常量，什么是符号引用呢？ 我们举个直观的例子。 String site="www.flydean.com" 上面的字符串"www.flydean.com"可以看做是一个静态常量，因为它是不会变化的，是什么样的就展示什么样的。 而上面的字符串的名字“site”就是符号引用，需要在运行期间进行解析，为什么呢？ 因为site的值是可以变化的，我们不能在第一时间确定其真正的值，需要在动态运行中进行解析。

实验概述 本实验在阿里云PAI机器学习平台上，对一组农业数据进行基本的统计分析，包括观察数据的分布情况，对农民的收入和其他变量的相关性进行分析，对不同区域的农民收入进行分组分析和对比分析，以探讨不同地区的农民之间是否存在收入差异。 实验目标 理解基本统计分析的一些概念的原理和使用方法，运用阿里云PAI机器学习平台上的基本统计分析组件，包括数据视图、相关系数矩阵、箱线图、正态检验、全表统计和双样本T检验等。 实验架构 阿里云大数据计算服务MaxCompute + 大数据开发套件DataIDE+ 机器学习平台PAI 第 1 章：实验背景 1.1 maxcompute 请点击页面左侧的 ，在左侧栏中，查看本次实验资源信息。 maxcomputemaxcompute MAXCOMPUTE 在弹出的左侧栏中，点击 创建资源 按钮，开始创建实验资源。 资源创建过程需要1-3分钟。完成实验资源的创建后，用户可以通过 实验资源 查看实验中所需的资源信息，例如：阿里云账号等。 1.2 实验概述 本实验在阿里云PAI机器学习平台上，对一组农业数据进行基本的统计分析，包括观察数据的分布情况，对农民的收入和其他变量的相关性进行分析，对不同区域的农民收入进行分组分析和对比分析，以探讨不同地区的农民之间是否存在收入差异。 1.3 实验目的 理解基本统计分析的一些概念的原理和使用方法

[toc] 简介 小师妹已经学完JVM的简单部分了，接下来要进入的是JVM中比较晦涩难懂的概念，这些概念是那么的枯燥乏味，甚至还有点惹人讨厌，但是要想深入理解JVM，这些概念是必须的，我将会尽量尝试用简单的例子来解释它们，但一定会有人看不懂，没关系，这个系列本不是给所有人看的。 更多精彩内容且看： 区块链从入门到放弃系列教程-涵盖密码学,超级账本,以太坊,Libra,比特币等持续更新 Spring Boot 2.X系列教程:七天从无到有掌握Spring Boot-持续更新 Spring 5.X系列教程:满足你对Spring5的一切想象-持续更新 java程序员从小工到专家成神之路（2020版）-持续更新中,附详细文章教程 JIT编译器 小师妹:F师兄，我的基础已经打牢了吗？可以进入这么复杂的内容环节了吗？ 小师妹不试试怎么知道不行呢？了解点深入内容可以帮助你更好的理解之前的知识。现在我们开始吧。 上次我们在讲java程序的处理流程的时候，还记得那通用的几步吧。 小师妹：当然记得了，编写源代码，javac编译成字节码，加载到JVM中执行。 对，其实在JVM的执行引擎中，有三个部分：解释器，JIT编译器和垃圾回收器。 解释器会将前面编译生成的字节码翻译成机器语言，因为每次都要翻译，相当于比直接编译成机器码要多了一步，所以java执行起来会比较慢。 为了解决这个问题，JVM引入了JIT

保证软件质量，是一个贯穿整个软件生存周期的重要问题。在早期，由于忽视了质量管理，导致软件项目管理的严重问题，以至于在软件开发中出现软件危机。重视软件质量管理，规范软件质量管理体系，对整个软件项目管理起到非常重用的促进作用。本文主要通过对管理策略的介绍，来达到提高软件质量的目的。 在软件开发团队中，由于质量被视为软件产品的生命。那么什么是软件质量?软件质量:与软件产品满足明确或隐含需求的能力有关的特征和特征的总和，它反映了三个方面的问题: 1、能满足客户需求的特性之全体; 2、利用各种质量标准体系，指导软件开发人员开发软件; 3、是否满足用户隐含需求。软件质量管理的目的是建立对项目的软件产品质量的定量理解，和实现特定的质量目标;着重于确定软件产品的质量目标、制定达到这些目标的计划，并监控及调整软件计划、软件工作产品、活动及质量目标以满足顾客及最终用户对高质量产品的需要及期望。 一、软件质量管理的现状 在现实软件开发过程中，许多软件产品却时常陷入质量低下、甚至软件不符合用户需求的旋涡。究其根源，有以下几个方面: 1、软件质量保证技术(审查、复审和测试)没有贯穿到整个软件开发全过程中去。 2、在于这些软件产品对其质量内涵的把握，仅仅停留在减少软件运行错误、加强软件测试，避免软件缺陷的一般性层面，而对整个软件开发生命周期的全过程质量管理，缺乏总体架构。 3

导读 ：COLA 的主要目的是为应用架构提供一套简单的可以复制、可以理解、可以落地、可以控制复杂性的”指导和约束"。在实践中作者发现 COLA 在简洁性上仍有不足，因此给 COLA 做了一次“升级”，在这次升级中，没有增加任何新的功能，而是尽量多删减了一些概念和功能，让 COLA 更简洁有效。 最近，同事告诉我，COLA 作为应用架构，已经被选入阿里云的 Java 应用初始化的应用架构选项之一。 This is really something，于是，在这个里程碑节点上，我开始回过头来，重新审视 COLA 一路走来的得与失。 COLA 作为一种架构思想无疑是成功的。但是作为框架，个人感觉有点鸡肋之嫌。特别是在简洁性上做的不好，感觉做了不少画蛇添足的事情。 试想一下，有些功能我作为作者都很少去使用，我实在想不到，它为什么还有存在的理由。 基于上面的思考，我做了这一次 COLA 2.0 到 COLA 3.0 的升级。在本次升级中，我没有增加任何新的功能，而是尽量多删减了一些概念和功能。让 COLA 可以更加纯粹的 focus 在应用架构上，而不是框架支持和架构约束上。 支持我做这些决策的背后原因只有一个——奥卡姆剃刀原理。 奥卡姆剃刀原理 奥卡姆剃刀原理，是指如无必要，勿增实体（Entities should not be multiplied unnecessarily），即

最近618优惠，买了树莓派4，打算给娃当电脑用。到手之后先自己玩了下，做了一个简单的扫码程序。 树莓派4相关硬件采购 树莓派4的4GB版本。官方定价65美金，京东300减40到手389。 Micro HDMI转HDMI线。树莓派4更换了电源接口。 HDMI母对母转接头。用于延长HDMI线。 树莓派智能贴身管家。包含可编程风扇，RGB灯和OLED显示模块。 系统安装 官网下载官方系统 https://www.raspberrypi.org/downloads/。 用Win32 Disk Imager把镜像写到sdcard里。 卡插入树莓派4，连接电源。注意：电源至少3A输出，不要随便连接USB接口供电。 系统配置 开启I2C, VNC, 和SSH。 要通过Windows远程连接，可以安装tightvncserver和xrdp: sudo apt update sudo apt install tightvncserver xrdp 接下来检查下磁盘空间是否足够： df -H Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/root 32G 8.9G 21G 30% / devtmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev tmpfs 2.1G 0 2.1G 0% /dev/shm tmpfs 2.1G 9.1M 2.1G 1%

“你给我智眼 帮我辨认食物的热量 你给我智眼 帮我翻译冗长的文章 你给我智眼 帮我找到购物的地方 你给我智眼 帮我走出不认识物品的情况……”   二哈先给大家唱首歌，希望大家喜欢，嘿嘿。因为二哈今天给大家介绍的流量入口就和歌词有关系——“智慧视觉，您的手机智眼”。    智慧视觉是通过手机扫图或扫码的方式触发快服务的。具体的触发方式如下： 【01页面】点击智慧视觉图标进入【02页面】 【02页面】点击功能图标开始自动识别，进入【03页面】 【03页面】点击服务卡片进入【04页面】服务详情页 ----结束   目前呢，智慧视觉主要支持功能如下：   l 识物：识别所扫描物品并给出简介。   l 购物：识别所扫描物品并给出购物页面。   l 卡路里：识别所扫描物品并给出食品的热量。   l 翻译：识别文字并翻译。   在这里讲个有趣的事情，记得有一次二哈和同事一起吃茶歇，茶歇上的水果里面有一个这样的东西（如下图）。当时我和我的小伙伴都惊呆了（可能也是我们的知识比较局限，见过的大佬应该是一眼就能看出来吧），这个东西形状像苹果，颜色有点像猕猴桃但是还有点淡，摸上去还挺硬的，所以这到底是个啥呢……当时大家观察了半天，都没有下口。这时候，有个同事拿出华为手机，打开智慧视觉用“识物”功能扫了一下这个东西，结果居然是“梨”……有个“大胆”的同事拿起来，尝了一口，“还真是梨”。大伙顺着线索查了一下

一、两阶段提交协议 第一阶段：提交请求阶段/投票阶段 两阶段协议就是通过两次协商来完成一个事务操作。一般第一个事务的发起方叫做 协调者。其他服务叫做参与者。第一步，协调者会通知其他系统，我们要执行一个事务啦。其他系统这时会通知协调者自己是否准备好执行事务。如果都可以执行，则进入第二步。如果有一个系统说自己不能执行事务，则整个分布式事务回滚。上图： 上图表示了投票阶段所有系统的操作过程，这里假设的是所有系统都是正常的情况下的流程。假设短信服务或者积分服务中的一个宕机了或者因为某某原因（也许积分服务这边也在执行某个事务，卡着等待了。）没有告知用户服务自己已经准备好，那么用户服务会认为事务发起失败，直接报错。如果是用户服务挂了，那么其他参与者就会一直等待用户服务的消息，需要自己写超时逻辑。要是都没问题，则进入第二阶段：提交执行阶段。 第二阶段：提交执行阶段 直接上图： 此时所有服务执行事务，并且用户服务统计各个系统的事务执行结果。如果所有系统都执行成功，则整个分布式事务执行成功。 如果此时用户服务（协调者）宕机，则其他服务就收不到用户服务下发的事务提交消息，就会一直卡着等待。因为二阶段提交默认只有协调者有超时时间，那么参与者需要自己写超时处理流程。 如果此时短信服务或者积分服务宕机或者操作执行失败，那么用户服务则会收到失败的消息，通知各个系统回滚事务。要是这个时候用户服务也挂了