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设计+编码+测试,大家觉得这三部分的比例该怎么分配?
jerry_huang
2003-01-14 12:13:04
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设计+编码+测试,大家觉得这三部分的比例该怎么分配?
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kjah
2003-01-14
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一般国内开发
设计40%开发20%测试40%
国外
设计40%开发40%测试20%
fling_boy
2003-01-14
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442,传统阵型好一些。
iriscole
2003-01-14
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这是UML的问题
设计40%开发40%测试20%
programart_life
2003-01-14
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我是这样规划的
设计:50%
编码:15%
测试:35%
编码占用的时间看你所管理的小组的水平了。如果成员的整体水平不好,就要适当延长一点。不过不会超过20%
个人意见,仅供讨论
zfdolphin
2003-01-14
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3-5-2的阵型好,全功全守吗嘛(开个玩笑!)
redwrite
2003-01-14
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我是想到哪做到哪(我是新手,呵呵)
boygong
2003-01-14
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看你设计细化程度,若你能细到每个窗口、每个函数的接口,
你在程序编写中不会用很多时间的,
若能做很多通用的窗口来继承,随便找几个初中生就能开发。
但只有大公司才会这样做的,一般只有几个人的小公司的
设计、开发、测试是一起做的,也不会有现存的通用窗口让你来
继承的。。。。。。。。。
zqfleaf
2003-01-14
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个人意见5,1,4
wuzhiliang
2003-01-14
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3,4,3
_TMG_
2003-01-14
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3,1,2
超级大笨狼
2003-01-14
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设计和开发是混合进行的,很多时候设计被开发中推翻无数次,理想化的设计完再开发在实际中没有
xufeiyunwindows
2003-01-14
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532
就这样
按软件工程的思想
一篇文章搞懂什么是
测试
,
测试
是干什么的?
测试
现在被普遍认为“保证产品质量”这个笼统的说法下,而
测试
本身是什么呢?今天我们就
测试
本身跟大家一起讨论。
测试
是在研发产品的整个过程中的一个跟踪活动,他在各个阶段报告给人们当前项目的状况,能够督促和提示项目经理或者高层经理对项目的关注点. 国内的
测试
的定义,一般是在产品的研发后期,对产品的功能进行验证的一个系列活动。 国外的
测试
已经发展比较成型了,而国内的
测试
现在还处于摸索阶段,至于超着那个方向去发展,我
觉得
大家目前还是处于比较迷茫的阶段。 主要原因是:国内软件产业起步晚,而且质量意识...
2023年软件
测试
岗必问的100+个面试题【含答案】
是软件
测试
中的一种度量,描述程序中源代码被
测试
的
比例
和程度,所得
比例
称为代码覆盖率。在做单元
测试
时,代码覆盖率常常被拿来作为衡量
测试
好坏的指标,甚至,用代码覆盖率来考核
测试
任务完成情况,比如,代码覆盖率必须达到80%或 90%。代码覆盖率 = 代码的覆盖程度,一种度量方式。代码覆盖率的意义分析未覆盖
部分
的代码,从而反推在前期
测试
设计
是否充分,没有覆盖到的代码是否是
测试
设计
的盲点,为什么没有考虑到?需求/
设计
不够清晰,
测试
设计
的理解有误,工程方法应用后的造成的策略性放弃等等,之后进行补充
测试
用例
设计
。
高效的敏捷
测试
第十三课 自动化
测试
、用例
测试
、接口
测试
、大数据
测试
第41讲:质效合一:自动化
测试
和手工
测试
的完美融合 今天主要讲敏捷
测试
在执行阶段的策略。在前面讲了很多
测试
自动化的内容,也讲了不少探索式
测试
。不知道你想过没有,在产品的一次迭代开发中,什么样的
测试
适合自动化,什么样的
测试
适合手工
测试
?自动化
测试
和手工
测试
怎么结合才能达到更好的质量和效率?据我了解,不少团队对这些问题是缺乏思考和明确指导的。 一个案例 这里举一个
测试
团队的真实经历,该团队非常重视
测试
自动化,自主研发了自动化
测试
平台,平均
测试
自动化率达到了 65%。但是自动化
测试
在每个项目中平均只能发现 10%
测试
工程师面试题目(三)
1、什么是兼容性
测试
?兼容性
测试
侧重哪些方面? 主要检验的是软件的可移植性,检查软件在不同的硬件平台软件平台上是否可以正常的运行。细分会有:平台的兼容,网络兼容,数据库兼容,数据格式的兼容等。 2,常用的
测试
方法有哪些? 黑盒
测试
,白盒
测试
,静态
测试
和动态
测试
,手工
测试
和动态
测试
,回归
测试
,公测。 3,白盒
测试
和黑盒
测试
的区别? 黑盒
测试
是功能性
测试
,一般采用穷举输入
测试
,不会考虑内部的逻辑和实现...
(数字图像处理MATLAB+Python)第十二章图像
编码
-第一、二节:图像
编码
基本理论和无损
编码
此
部分
内容不在详细介绍,请移步(王道408考研数据结构)第五章树-第四节3:哈夫曼树基本概念、构造和哈夫曼
编码
算数
编码
:是一种无失真的数据压缩技术,用于将源数据序列转换为更紧凑的
编码
序列。与传统的固定长度
编码
方法(如霍夫曼
编码
)不同,算术
编码
使用一个区间来表示整个源数据序列,而不是将每个符号映射到固定长度的
编码
字。算术
编码
的基本思想是利用符号出现的概率分布来为每个符号
分配
一个对应的区间,并根据输入的符号序列逐步缩小区间范围。最终,所生成的区间内的任意一个数值都可以表示原始数据序列的唯一
编码
。基本步骤如下。
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