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从桌面应用自动化测试看移动应用自动化测试

自从图形化界面成为个人桌面电脑的主流,应用程序复杂程度与日俱增,针对人机交互的自动化测试迫在眉睫,从而在市场上涌现了一大批针对图形界面应用程序功能测试的自动化测试工具(参考链接1)。2001年QTP第一个版本发布;2002年Robot初始版发布。自此,自动化工具已经经历了十年的发展。随着近两年移动应用呈现爆炸性的增长,移动应用自动化测试工具也开始陆续呈现(参考链接2)。 需求的延续 无论从PC端应用的自动化测试,还是移动应用的自动化测试,人们的关注点从未转移,期望也从不改变,那就是,尽可能多的模拟人工测试动作和相应的结果检查,从而释放手工劳动,替代大量重复性的执行和验证工作。进入移动应用时代,移动应用项目开发一直走的是“短小精干”的路子,即应用程序小而精。开发模式也抛弃了传统的规范流程,热衷于敏捷式开发。版本发布周期约来越短,迭代频密。这些似乎与自动化测试遥不可及。但是,随着移动应用逐渐从个人娱乐领域渗透到商业应用,诸如金融、办公、政务等方面的应用比重逐步扩大,对移动应用质量的要求也越来越高,自动化测试始终会回到人们的视线之内。在加上安卓特有的碎片化问题,使得安卓平台自动化回归测试和兼...

再潮的技术也离不开数据——2017关于数据的三个趋势

岁末年初之际,我们已经做了很多2017年潮流技术预测,包括物联网、AR/VR、人工智能等等。我们不难发现,这些技术基于大量的数据实现,同时也产生庞大的数据量。今天我们就来通过Near公司的创始人兼CEO Anil Mathews来谈谈未来关于数据的三大趋势。这些也是企业需要关注的。 数据融合平台出现 无处不在的可穿戴设备、物联网(IoT)潮流、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等技术是目前行业内最受欢迎的趋势。同时,近年来我们看到,企业对这些趋势的应用很大程度上推动了这些技术的发展。 这三种技术所产生的数据量是令人难以置信的。对于企业来说,甚至流传着这样一句话:得数据者得天下—这些数据可以为企业提供深入的实时分析洞察,帮助企业更好地了解他们的消费者,并做出数据驱动的决策。 如何驯服这些海量数据,这就需要用到数据融合平台——即整合了所有连接数据——将在2017年呈上升趋势。融合平台具有很多优势:从更丰富的分析洞察,到聚焦产品开发,从而提高投资回报率(ROI)。统一的发展框架将降低DevOps成本,甚至可以提供统一的管理框架,以监控和分析数据流入。 人工智能(AI)的应用将增加同大数据和机...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。