测试类型-- 按地域分

本文详细介绍了软件的国际化和本地化测试。国际化测试确保软件在不同语言和文化环境下无需修改源代码即可使用,如iPhone语言切换。本地化测试则关注软件在特定区域的适应性,包括界面元素、字体、日期格式、排序方式、度量单位等。测试还需确保在各种硬件和操作系统上运行正常,以及翻译的准确性和文档链接的完整性。


一、国际化测试

1、软件国际化

  • 软件在进行设计和开发的时候使用了一种工程技术,这种工程技术可以使得软件在适用不同的国家语言或者风俗习惯的时候不需要改变源码,可以直接转换使用。
  • 例如iphone语言可以切换、world文档中的字体等。

二、本地化测试

  • 本地化测试的目的是测试特定目标区域设置的软件本地化质量。本地化测试的环境是在本地化的操作系统上安装本地化的软件。
  • 所学的知识都属于本地化测试。

本地化和国际化测试要点

  • 本地化后的软件在外观上与原来版本是否存在很大的差异,外观是否整齐不走样。
  • 是否对所有界面元素都进行了本地化处理,包括对话框、菜单、工具栏、状态栏、提示信息(包括声音的提示)、日志等。
  • 在不同的屏幕分辨率下界面是否正常显示。
  • 是否存在不同的字体大小,字体设置是否恰当。
  • 日期、数字格式、货币等是否能适应不同国家的文化习俗。例如,中文是年月日,而英文是月日年。
  • 排序的方式是否考虑了不同语言的特点。例如,中文按照第一个字的汉语拼音顺序排序,而英文按照首字母排
    序。
  • 在不同的国家采用不同的度量单位,软件是否能自适应和转换。
  • 软件是否能在不同类型的硬件上正常运行,特别是在当地市场上销售的流行硬件上。
  • 软件是否能在Windows或者其他操作系统的当地版本上正常运行。
  • 联机帮助和文档是否已经翻译,翻译后的链接是否正常。正文翻译是否正确、恰当, 是否有语法错误。
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,类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习类 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为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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