在軟體開發中，存根和驅動程式是常用的技術，用於促進測試和開發過程。它們具有不同的用途，在軟體測試和整合中扮演著不同的角色。讓我們探討存根和驅動程式的區別。什麼是存根？存根是被測試元件呼叫的模組或函式的虛擬實現。它們模擬尚未開發或無法用於測試的依賴模組的行為。存根通常用於測試依賴於較低級別元件的較高級別元件。存根的主要目的是提供簡化或模擬版本……閱讀更多

假設檢驗中使用的兩種統計檢驗是配對檢驗和非配對檢驗。它們的主要區別在於資料的收集和比較方式。配對檢驗比較兩組以某種方式連線或相關的測量值。非配對檢驗涉及比較兩組在任何方面都不相關或不連線的測量值。閱讀本文，瞭解配對檢驗和非配對檢驗，以及它們彼此的不同之處。什麼是配對檢驗？配對檢驗是一種統計檢驗，它比較兩組……閱讀更多

簡介 Apache JMeter 是一款主要用於 Web 應用程式負載測試的開源軟體測試工具，但其範圍並不限於 Web 測試。它是一個多功能工具，支援各種型別的測試，包括功能測試、資料庫測試等等。JMeter 的一個關鍵特性是使用“計時器”，它可以確保更逼真的負載測試場景。本文深入探討了 JMeter 中的計時器以及它們如何增強效能測試。什麼是 JMeter 計時器？在負載測試場景中，不暫停地向伺服器傳送請求可能是不現實的，因為真實使用者不會連續……閱讀更多

在效能測試方面，Apache JMeter 作為一款流行且強大的開源工具而脫穎而出。其每個測試人員都需要了解的重要組成部分之一是執行緒組。本文深入探討了 JMeter 的執行緒組、其配置及其使用說明性示例的實際用法。什麼是 JMeter 中的執行緒組？執行緒組是任何 JMeter 測試計劃的起點。它模擬使用者對伺服器的請求，並充當工作負載配置檔案的藍圖。簡單來說，執行緒組中的每個執行緒都代表使用該應用程式的單個使用者……閱讀更多

人工智慧的子領域“機器學習”正在企業環境中獲得發展。計算機分析資料中的模式，這些模式可用於得出結論或進行預測。在這裡，我們將探討機器學習的十個要點。機器學習的眾多階段中的一些包括準備資料、訓練和測試模型、避免過擬合和欠擬合、調整超引數、部署模型以及持續學習。機器學習的型別 機器學習有三種不同的方法：監督學習、無監督學習和強化學習。在使用監督學習訓練模型時，每個樣本的預測結果或預測……閱讀更多

DevOps 測試工具簡介 現代軟體開發和部署流程需要使用 DevOps 測試工具。DevOps 旨在自動化和簡化開發流程，而測試是其中的重要組成部分。使用合適的測試工具可以幫助團隊儘早發現開發週期中的問題，防止缺陷進入生產環境，最終為客戶交付高質量的軟體。Selenium、JMeter 和 Postman 是一些常見的 DevOps 測試工具。Selenium 是一個免費的開源 Web 應用程式測試框架，而 JMeter 是一個負載測試工具，用於模擬高流量並測量……閱讀更多

CMOS（互補金氧半導體）和 BIOS（基本輸入輸出系統）是計算機系統中的兩個重要元件，它們具有不同的用途。CMOS 是一種用於設計計算機記憶體晶片的技術，用於儲存重要的配置資料，而 BIOS 是在計算機主機板上執行的程式碼，負責在啟動過程中初始化和測試硬體元件。閱讀本文，瞭解 CMOS 和 BIOS，以及它們彼此的不同之處。什麼是 CMOS？CMOS 是互補金氧半導體的縮寫，它是……閱讀更多

Quick Test Pro (QTP) 是一款強大且可擴充套件的測試自動化工具。QTP 10 和 QTP 11 的區別在於，QTP 10 使用簡單的傳統物件識別技術來識別物件。雖然 QTP11 有更多識別物件的方法。其中兩種方法是 XPath 教程和 CSS 教程。與 QTP 10 在啟動時載入所有內容不同，QTP 11 可以在執行時載入庫。這兩種測試自動化工具都來自 HP。這些包括對移動測試的支援、與 HP ALM（應用程式生命週期管理）的整合以及增強的安全功能……閱讀更多

什麼是敏捷專案開發？敏捷專案開發是一種迭代方法，它在允許的時間和預算內針對業務提供最大價值。它與傳統的管理方式大相徑庭。敏捷使專業人員能夠在專案進行過程中適應即時的變化。這些變化是在每個階段完成後收到的反饋。敏捷專案開發是一種以人和結果為中心的方法。它靈活快捷，旨在不斷改進開發。與傳統方法不同，敏捷開發的主要目標是在整個專案開發過程中獲得收益，而不僅僅是追求完成。最……閱讀更多

什麼是敏捷平臺？敏捷是一種以最有效的方式管理專案的方法，它將專案分解成幾個階段，這些階段會經歷規劃、執行和評估的過程。這就是為什麼敏捷也被認為是一種迭代的專案管理和軟體開發方法。敏捷需要組織文化發生轉變，並且由於其團隊採用小型團隊運作，因此一些懷疑者擔心某些問題。缺乏問責制可能是形成多個小型團隊的原因之一。什麼是受監管的環境？任何受控或結構化的環境在……閱讀更多