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企業性能測試:體系構建、落地指導與案例解讀
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這是一本從標準、方法論和工程化實踐三個維度全面且深入解讀如何構建企業級性能測試工程的指導手冊。作者是國際知名的測試認證組織ISTQB/CSTQB和國內知名企業測試服務提供商PerfMa。兩家強強聯合,從性能測試標準、流程、模型、經驗、技巧、工具、案例等多個可真正指導從業者工作的角度對企業級性能測試展開介紹。其中18個典型性能測試指標、6大性能測試模型、全鏈路性能測試實踐、性能測試工程化實踐等精華內容,得到了推薦專家的一致好評。本書可幫助從業者構建性能測試體系、落地性能測試流程、合理選擇并靈活使用性能測試工具,所有需要了解、掌握和開展性能測試的人員都適合閱讀本書,包括但不限于性能測試一線從業者、性能測試項目管理者、性能測試標準制定者、性能測試相關培訓機構、軟件相關專業的高校師生。本書從邏輯上可以分為兩個部分:第1部分(第1章和第2章)介紹性能測試概況和國際國內性能測試標準,包括對當前企業性能測試效率低下甚至無效的原因分析,度量指標收集、選擇的方法,18個典型度量指標分析等。該部分可為企業落地性能測試工程提供標準化指導。第2部分(第3~12章)基于企業性能測試成熟度自評結果,指導企業逐步推進性能測試體系成熟度的建設和發展,包括性能壓測體系、鏈路分析體系、性能調優體系、性能測試工程化體系的建設,實現從一級達到五級的持續建設目標。該部分重點內容包括企業性能測試成熟度自評方法、性能測試的標準流程、性能測試基礎落地方法、性能測試環境搭建、性能測試工具分析、鏈路分析體系建設、調優體系建設、性能測試價值度量、服務端性能工程建設,其中還包括2個真實綜合案例——在原有基礎上完善線下壓測的體系建設的案例和完成線下與生產全鏈路性能測試體系整體建設的案例。

國際軟件測試資質認證委員會中國分會等 ·軟件工程 ·16.9萬字

騰訊Android自動化測試實戰
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本書不僅深度解析這些框架的原理,還給出了手機QQ瀏覽器、應用寶項目中的典型案例,像最常見的App速度、要求較高的視頻播放性能測試等,供需要實踐的讀者學習,這也是本書的重要特色之一。本書前半部分主要介紹業界流行的Android自動化框架的基礎知識,聚焦工具框架的原理以及基礎API使用、框架的二次開發改造(根據具體項目做相應修改),以及實踐過程中一些共性問題的分享。如果讀者已經掌握這些框架基礎,那么對本書內容的理解就會更容易。同時讀者可以重點關注本書中介紹的對框架進行二次開發的內容,并結合自己的實際項目考慮如何應用這些知識提升自己的工作效率;基礎比較高的讀者可跳過這部分直接閱讀后半部分。后半部分通過一些實際案例來講解自動化框架的應用,更強調系統性分析設計能力,包括需求的分析、工具選型、測試方案、代碼覆蓋率的應用等,覆蓋功能測試、性能測試的具體實戰案例。這部分對讀者的技術能力要求相對更高一些,涉及的知識點的深度和廣度要明顯高于前半部分,需要進行AndroidApp應用的性能速度測試的讀者可以深入閱讀,領會書中所提場景的測試設計與思路,進而掌握框架的精髓所在。在經典案例中也給出了很多具體實現思路的介紹與分析,讓讀者知其然、并知其所以然,同時各位作者也把項目測試工程代碼加以整理,打包至TMQ后臺,供讀者下載,讀者如有需要可以直接導入工程進行調試學習,以大大減少學習成本。讀者可以根據自己的需求閱讀相應章節的內容:如熟悉Java語言,又面臨Debug未混淆被測App的情況,建議直接學習Robotium框架,因為Robotium操作簡單、相關資料豐富,還能支持ant、maven打包,與jenkins結合較好;因Robotium不支持跨應用,所以對于需要支持跨應用的框架,讀者可以閱讀UIAutomator和Appium框架,其中Appium是借助WebDriverJSON協議實現的,能支持多種語言編寫測試腳本;對于有一定經驗的讀者,在案例選擇時可以結合Robotium和UIAutomator的優點一起使用,此時可直接閱讀本書中的瀏覽器視頻性能測試案例。

丁如敏 盛娟等 ·軟件工程 ·12.5萬字

基于NLP的內容理解
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這是一本講述如何用NLP技術進行文本內容理解的著作,也是一本系統講解NLP算法的著作,是作者在NLP和內容理解領域多年經驗的總結。本書結合內容理解的實際業務場景,系統全面、循序漸進地講解了各種NLP算法以及如何用這些算法高效地解決內容理解方面的難題,主要包括如下幾個方面的內容:文本特征表示:文本特征表示是NLP的基石,也是內容理解的基礎環節,本書詳細講解了離散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其應用場景,還講解了詞向量的評判標準。內容重復理解:詳細講解了標題重復、段落重復、文章重復的識別方法和去重算法。內容通順度識別及糾正:詳細講解了內容通順度的識別方法以及糾正不通順內容的方法。內容質量:詳細講解了多種內容質量相關的算法,以及如何搭建高質量的知識問答體系的流程。標簽體系構建:詳細講解了針對內容理解的標簽體系的建設流程和方法,以及多種相關算法。文本摘要生成:詳細講解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要兩種流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用數據集和文本摘要評價方法。文本糾錯:詳細講解了文本糾錯的傳統方法、深度學習方法、工業界解決方案,以及常用的文本糾錯工具的安裝和使用。

李明琦等 ·軟件工程 ·7.9萬字

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