很多次我都听到有人说:“测试人员说挡住bug的守门员”,因此,他们认为,测试组绝对不该让任何一个bug溜进发布到客户手中的最终版里!我对这种说法有自己的见解,这篇文章就是要说这个事情。   守门员要守住bug,并不意味着他们是唯一为bug溜入负责的人。除了守门员外,我们还应该有后卫,中场和前锋,他们是项目团队的组成部分。这些人同样要为找出和纠正bug贡献力量,而且是在这些bug到达守门员或测试组之前。如果团队中有人不用心,那么守门员也会扑不到球,测试组也拦不住bug。   最终,是大家共同努力,才能在软件发布到客户手中之前捕捉到这些bug。当然,我们也必须清楚,没有软件能做到杜绝bug,有些b
2023-04-14 10:46:13 149KB 测试人员 不是 拦住 bug 守门员
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营业厅人员配置测算过程.测算营业厅人员数量
2023-04-07 10:23:48 16KB 营业厅 人员 配置 测算
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SpringBoardServices 这只是一个示例项目,展示了即使没有越狱的人们也可以与SpringBoard通信! 在此框架中,还有许多其他功能可以反向工程以完成许多有用的事情。 如果您发现任何有趣的东西,请创建拉取请求!
2023-04-03 12:08:03 14KB Objective-C
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人员信息管理系统基础框架
2023-03-29 16:30:40 228KB 数据库类源码
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vue+echarts数据可视化大屏毕业人员分析统计大屏数据可视化,Echarts图表直接进入 ​​components/​​下的文件修改成你想要的 echarts 图表,可以去echars官网里面查看案例。
2023-03-29 15:38:24 911KB vue echarts 大前端 数据可视化
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针对煤矿生产区域的监控视频较为模糊且人员行为类型复杂,常规行为识别方法的准确率较低的问题,提出了一种基于动态注意力与多层感知图卷积网络(DA-GCN)的煤矿人员行为识别方法。采用Openpose算法提取输入视频的人体关键点,得到3个维度、18个坐标的人体关键点信息,降低模糊背景信息的干扰;通过动态多层感知图卷积网络(D-GCN)提取人体关键点的空间特征,通过时间卷积网络(TCN)提取人体关键点的时间特征,提高网络对不同动作的泛化能力;使用动态注意力机制,增强网络对于动作关键帧、关键骨架的注意力程度,进一步缓解视频质量不佳带来的影响;使用Softmax分类器进行动作分类。通过场景分析,将井下行为分为站立、行走、坐、跨越和操作设备5种类型,构建适用于煤矿场景的Cumt-Action数据集。实验结果表明,DA-GCN在Cumt-Action数据集的最高准确率达到99.3%,最高召回率达到98.6%;与其他算法相比,DA-GCN在Cumt-Action数据集和公共数据集NTU-RGBD上均具有较高的识别准确率,证明了DA-GCN优秀的行为识别能力。
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人员管理系统JAVA项目 在当今社会,互联网空间的发展,给人们的工作和生活带来了极大的便利和高效,信息化、电子化已经成为节约运营成本,提高工作效率的首选。当前大量企业的员工管理尚处于手工作业阶段,不但效率低下,还常常因为管理的不慎而出现纰漏。因此部分企业需求,设计企业员工信息管理系统,以帮助企业达到员工管理办公自动化、节约管理成本、提高企业工作效率的目的。 企业员工信息管理系统采用B/S结构,主要对企业员工的信息以及跟人事相关的工作流程进行集中管理,方便企业建立一个完善的、强大的员工信息数据库,它是以NET2005和SQL 2000数据库作为开发平台。使用Java设计管理页面和编写操作程序,完成数据输入、修改、存储、调用查询等功能;并使用SQL 2000数据库形成数据表,进行数据存储。
2023-03-26 23:12:18 779KB JAVA 人员管理
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受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。
2023-03-26 18:36:16 634KB 行业研究
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crawler-chrome-extensions:爬虫工程师常用的Chrome插件| 搜寻器开发人员使用的Chrome扩展程序
2023-03-23 14:48:05 7.01MB python chrome-extension crawler scraper
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话题 语言 产品 样本 尖锐的 js Python Java ts 电源外壳 功率比 网络核心 网络 节点js React 烧瓶 该存储库包含5个不同框架中的Power BI Embedded解决方案,以根据要求适应不同的方案。 此外,它还提供了一些示例,这些示例用于使用PowerShell调用Power BI REST API。 可用的Power BI Embedded解决方案: 为您的客户嵌入-aka App拥有数据 .NET Framework .NET核心 Python Java 节点JS 为您的组织嵌入-又名用户拥有数据 .NET Framework .NET核心 ReactTS 笔记: 特定于样本的README.md文件位于其各自的文件夹中。 在Windows系统上运行示例之前,请确保其路径位置的长度不超过的。 问题
2023-03-14 22:34:06 500KB C#
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