敏捷软件测试：测试人员与敏捷团队的实践指南 crispin和Gregorv定义了敏捷测试的概念，并通过来自现实敏捷团队的示例阐述测试人员的职责。她们讲述如何利用敏捷测试象限来识别需要哪些测试，谁来做，以及哪些工具有帮助。《敏捷软件测试:测试人员与敏捷团队的实践指南》从测试人员的角度记录了敏捷软件开发迭代的一个完整周期，并解释了敏捷测试的七大关键成功要素。 读者将从《敏捷软件测试:测试人员与敏捷团队的实践指南》中收获 测试人员如何参与敏捷开发 测试人员和QA经理如何适应敏捷团队 敏捷测试人员的招聘要求是什么 如何从传统模式迁移到敏捷模式 如何在短期迭代中完成测试任务 如何利用测试指导开发 如何克服困难实现测试自动化 是敏捷测试人员、敏捷团队及其经理和客户的必备书籍

高管团队特征与企业连续并购行为研究--基于中国制造业上市公司的数据，关健，王冷，本文通过梳理相关文献，将3年内发起超过2次并购活动的行为视作企业连续并购。在融合管理防御理论、高阶理论与代理成本理论的基础�

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整个团队由六种角色组成（如 图 1），分别为 • 产品经理（Product Management） • 项目经理（Program Management） • 开发人员（Development） • 测试人员（Test） • 用户教育人员（User Education） • 发布经理（Release Management） 各角色在团队的地位相当，各司其职。各个角色的具体目标、职能以及责任在以下的小节中进行详述。

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大数据一词对于大众来说，已经不 再陌生。根据 Wikibon 研究数据， 作为大数据产业发展的基石，全球 的大数据市场规模预计从 2018 年的 420 亿美元增长至 2024 年的 840 亿 美元。（如图 1-1-1） 在中国，自 2015 年国务院颁布《促 进大数据发展行动纲要》后，大数据 正式上升为国家发展战略，而 2016 年由工信部印发的《大数据产业发 展 规 划（2016-2020 年）》 则 掀 起 了大数据产业建设的浪潮。根据赛 迪数据与《2019 年中国大数据行业 研究报告》，2018 年中国大数据产 业规模达到 4384.5 亿元，同比增长 23.5%，据预测到 2021 年，中国大 数据产业规模将超过 8000 亿元。（如 图 1-1-2） 在具体的大数据应用领域，生态环 境、农业、水利、医疗、交通旅游服 务等都在一系列政府政策的支持下， 成为了大数据技术的实际应用场景； 而政府资源的支持与技术实力的稳 步增强，为这些领域的大数据实践 打下了至关重要的基础。 专业的数据人才缺乏，这是整个数 据行业面临的第一大困境。经过最 近几年高校的大数据专业设置以及 相关大数据职业培训，中低层数据 分析人才逐渐成熟并进入市场，满 足了一些数据团队基础职位需求， 但是，顶级和有丰富经验的数据人 才依然难求。 调研过程中我们发现，互联网行业 对数据人才的吸引力最高，规模大、 薪水高的大公司对于人才的吸引力 也一直居高不下。相对而言，初创 企业和刚刚进行数字化转型的传统 企业往往难觅经验丰富的数据团队 领头人。此外，高等教育领域的数 据人才流出现象严重，高校和研究 院“留不住人”的现象在最近几年 愈演愈烈。 目前，行业内已经达成了普遍共识： 数字化转型和数据团队建设是“一 把手”工程，需要领导层对数据驱 动保有完整的认知和贯彻决心，以 完成“自上而下”的推动。 很多企业中，高层管理者自己并没 有想好是否要进行数字化转型，就 “赶时髦”开始了建设，遇到困难 后立刻回到了固有的传统管理模式， 这些企业的数据建设目标不清晰， 因此很难获得成效。 失败的团队各有各的问题，成功的 团队却一定是相似的。 不同的行业、企业的数据团队，虽 然建设路径有所不同，但从整体来 看，“成功”的数据团队都有着相 似的发展阶段、趋势，和一套明确 的价值衡量体系。 除了高层的认知，整个公司的数据文 化也对于数据团队的建设至关重要。 这又与企业本身的文化和属性密不 可分。例如工程师文化浓厚、创新 意识强的互联网公司往往在数据团 队建设和数字化转型中进展更顺利、 快速，而不够开放务实的企业往往 在数字化转型中推进困难。

用户故事地图就是将story用可视化的方式展现在团队面前，让团队可以仔细梳理、讨论，确认这个story包含的内容，最终产出需求进行开发。防止只见树木不见林，更容易看清backlog全貌；确保backlog覆盖了最重要的用户体验路径，及当前规划的场景可以为用户提供价值；确保早期的发布可以验证整体架构和解决方案。 通过本课程的学习，可以了解用户故事地图的结构与作用，掌握输出用户故事地图的四个步骤，理解用户故事地图的价值，实际项目中如何使用用户故事地图。

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近日，微软研究团队用 154 页的论文报告内容给出了解答——GPT-4 语言模型可以被视为 AGI 的早期版本！ 该附件是原始论文版本，有需要的话，可直接下载

宝贵时光 质量时间是用于软件开发和维护的自动化质量系统。 Quality-time从Gitlab，SonarQube，Jira，Azure DevOps和OWASP Dependency Check等来源收集测量数据，以概述软件产品和项目的质量。 它通过将度量数据与度量标准目标进行比较，并通知开发团队有关需要改进措施的度量标准来做到这一点。 从技术上讲， Quality-time由一个React前端，一个Mongo数据库服务器和三个用Python编写的后端组件组成：一个API服务器，一个从源收集度量数据的工作程序组件和一个用于发送通知的工作程序组件。 用户可以在前端中添加和配置报告，指标和来源（例如SonarQube和Jira）。 收集器从已配置的度量标准源收集度量标准数据。 它将测量结果发布到服务器，然后服务器将其存储在数据库中。 前端调用服务器以获取报告和测量并将其呈现给用户。