Recommond books or blog about testing

本文汇集了多本经典软件测试书籍及在线资源链接,包括《软件测试实战》等著作,覆盖了从基础知识到高级技巧的内容,旨在帮助读者全面提升软件测试技能。

You'll find helpful info in any or all of the above references plus:
 
• Lessons Learned in Software Testing. Kaner, Cem, Bach, James, and Pettichor, Bret, eds. John Wiley & Sons, 2002.

• Testing Computer Software (2nd Ed.). Kaner, Cem, Falk, Jack, & Nguyen, Hung Quoc, eds. International Thomson Computer Press, 1993.

• The Art of Software Testing. Myers, Glenford. John Wiley and Sons, 1979.

• Software Testing. Patton, Ron. SAMS Publishing, 2000.

• Building Secure Software: How to Avoid Security Problems the Right Way. Viega, John, McGraw, Gary, eds. Addison-Wesley, 2001.

 
 
 
 
Links to Online Testing Resources:
 
 
 
http://www.informationweek.com/756/testers.htm
 
 
 
http://www.qacity.com/General+Testing/Techniques/Links/Links.htm
 
 
 
http://www.softwareqatest.com/qatfaq2.html#FAQ2_6
 
 
 
http://www.testingeducation.org/articles/domain_testing_cseet.rtf
 
 
 
http://www.testingeducation.org/articles/scenario_intro_ver4.doc
 
 
 
http://www.testingeducation.org/coursenotes/kaner_cem/ac_200108_blackboxtesting/
 
 
 
http://www.testingcraft.com/techniques.html

 

http://www.softwaretestinghelp.com/top-25-common-programming-bugs-every-tester-should-know/#more-353  (Great)

http://www.onestoptesting.com/testing-books/testing-general/details/lessons-learned-in-software-testing-491.asp (Great)

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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