6.测试报告模板

selenium 的特点.开源，免费 多浏览器支持：firefox、chrome、IE 多平台支持：linux 、windows、MAC 多语言支持：java、python、ruby、php、C#、 对web页面有良好的支持 简单（API 简单）、灵活（用开发语言驱动） 支持分布式测试用例执行

目录4.1.项目质量管理管控原则：在本项目中，主要通过交付作品质量管理、项目审核、测试、质量保障和风险控制、变更控制、培训等几个方面的活动，以达到项目质量的要求；本质量管理计划适用于本项目的规划、执行与控制及收尾全过程；质量管理主要活动：交付作品的质量管理，重点包括：制定标准和指引(例如：文档命名标准、文档编制工具规范、文档标准模板等)和交付件的验收流程和标准；项目审核，重点包括：阶段完成/里程碑就绪程度检核、定期健康检查、项目正式报告/会议等；

开源软件,UC Berkeley可扩展的分布式监控系统可以监控多个集群和节点使用多种协议传输信息使用开源标准XML,XDR，RRDTool APR Apache Httpd server PHP web前端组成部分Gmond在被监控节点上采集信息Gmetad收集gmond采集的信息,存入RRD中,为前端提供查询服务ApachehtttpdServer+php页面展示特点Multicast模式下,集群中所有的gmond节点都可以接收/发送监控信息.

性能测试监控分析—linux监控分析目录:Linux硬件基础Linux监控命令Linux其他图形化监控工具Linux分析调优基于web应用的性能分析以及优化案例硬件基础CPU：就像人的大脑，主要负责相关事情的判断以及实际处理的机制。查询指令：cat/proc/cpuinfo内存：大脑中的记忆区块，将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方，以供CPU进行判断。查询指令：cat/proc/meminfo硬盘：大脑中的记忆区块，将重要的数据记录起来，以便未来再次使用这些数据。

引言《纽约时报》租用亚马逊的云计算服务，使用基于云计算的开源软件Hadoop，将其自1851年以来的1100万份报道转变成可搜索的数字化文档，耗时仅一天。如果用传统方法，这项工作可能要数月才能完成。最近兴起的云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。云计算——方便您的生活数据中心（多终端同步-透明）PC/笔记本客户端浏览器PDA/手机/相机电子相册电视运算中心拍出的相片立即编辑修改在线编写文档、报告随时随地写日志随时随地的身体健康状况监控云计算云——提供超大规模计算资源的服务器集群超大规模虚拟化（透明）云云计算的产生和演进计算能力的需求的增长并行计算、分布式计算和网格计算

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项目介绍（包括选题思路、开发环境、技术方案等）图书管理系统是一个常见的管理系统，当今时代是飞速发展的信息时代，在各行各业中离不开信息处理，这正是计算机被广泛应用于信息管理系统的环境。本系统是一个典型的基于Web的信息管理系统，实现在线图书管理，从而提高处理效率、简化处理步骤、加快处理速度。该系统主要实现了用户的注册与登录，和登录后的进一步操作，如添加、删除、查找图书信息。技术实现方案图书管理系统主要采用jdk,tomcat,eclipse环境和mysql数据库来实现主要功能。

数据库性能优化原理 OLTP和OLAP系统的差异分析 Oracle SQL性能优化 论全表扫描

检查操作系统类型请确认你的系统支持SQLServer的运行，并确认系统是32位的还是64位的。下载并启动安装程序下载并解压安装程序，然后运行“setup.exe”SQLServer2008的兼容性问题1.勾选此处2.确认运行正在执行安装流程点击此处正在执行安装流程点击此处执行“安装程序支持规则”检查1.点击此处，可显示或隐藏详细信息

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简介QC常用操作QC缺陷管理QC辅助功能及常见问题缺陷管理*缺陷的提出*缺陷的流转流程流转到其他处理子系统提出处理关闭拒绝待验证重现测试人员开发人员原测试人员缺陷流转的管理角色**缺陷角色的测试人员页面测试人员需要填写的字段摘要分配给检测日期检测者严重程度优先级检测于版本主题（所属模块）状态可重现描述附件(缺陷截图)*缺陷角色的开发人员页面开放人员需要填写的字段.

第五讲分布计算系统资源管理引言单机处理能力不断增强，应用需求不断提高莫尔定律复杂计算问题（大型科学计算、工程计算、数字仿真、动画设计等）需要计算系统提供强大的计算能力单机系统甚至SMP系统难以满足复杂问题的应用需要网络计算的发展动力（1）计算定律带宽(盖尔德定律)用户(麦特卡夫定律)硬件(摩尔定律)软件国际标准分布计算资源管理基于网络的高性能计算已成为并行处理的主流模式之一巨型计算机系统价格昂贵、通用性差。

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目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心.

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