【Test Design Studio 3】-05.外部工具

TestDesignStudio3 正在重写和升级其功能,致力于提升用户界面和后台代码质量。最新推出的 ExternalTools 功能允许用户通过变量替换整合第三方应用,增强工具的灵活性和效率。此更新还支持版本控制系统的集成,通过直观的界面管理和执行外部工具,提高团队协作效率。

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作者:zzxxbb112
时间:2011/10/31 版权所有,侵权必究。

出处:http://blog.youkuaiyun.com/zzxxbb112


译文:Test Design Studio 3: External Tools


目前我们正在重写一些TDS2的功能并努力把TDS带到一个新的层次平台。我们花了很多时间来重构后台代码,每个功能都非常给力同时也把用户接口改用为WPF。最新的External Tools(外部工具)也已经完成了。


当你使用了External Tools时可以完美整合第三方应用,它主要的好处在于当你使用带参的命令行时可以使用变量来替换。这些参数值会在工具执行时被替换。替换的值最终还是取决于TDS的当前状态。

例如: “$(ItemPath)”将总是被当前所选文件的完全路径所替换,这对于在其他工具中打开此文件或者在此文件中去实现一些操作会比较容易。TDS可以非常智能的去识别不同状态的应用。如果你选择了文档,那么变量“$(ItemPath)”将会呈现文档完整路径,淡然,如果你在Solution Explorer 工具窗口中选择了一个文件,那么变量“$(ItemPath)”将会呈现当前被选择文件的完整路径。

在TDS2中所有替代参数将会继续被支持,但是一部分我们会进行重写.此功能通用性非常高,并且可以被充分利用起来,这些新增的特性将帮助你的团队带来新的价值。一些客户在使用外部工具时已经提供了版本控制系统的基本支持。


在TDS2中,你可以使用一个非常通用的wizard接口来配置你的tools,每个tools都将会显示在Tools菜单上,接下来我们就来介绍下最新的功能。


如图:在左边你一共有四个选项。

1.Execute/Manage External Tool
2.Add a New External Tool (shown in screen shot)
3.Learn More about External Tools
4.Replacement Parameters

图中我们已经在Text Editors组中添加了notepad工具,可以看到有一个下拉小箭头点击后可以获得当前所有可替换参数的列表,当鼠标悬浮在某个参数上时会自动显示参数的详细信息。


如果你需要更多的帮助,可以选择Replacement Parameters Tab,External tools将会展示所有可用的替换参数以及怎样使用它们。


在Execute/Manage an External Tool tab中,你可以管理、编辑、执行一些可获得的目录与子目录下的tools


如图,你可以自由的删除目录,当你选中tool时,你可以对它进行一些操作,比如执行、编辑、删除。

此对话框可以非常容易的管理你所有的tools,但是如果你需要在此处执行你的工具,那会非常耗时,因此我们把此工具库直接加入到了Ribbon界面中直接展示出来。


你可以很容易的通过上下滚动来查看所有可获得的外部工具,当你点击了右边的上下箭头,它将会通过目录分类的方式显示所有的tools


当你在执行tools时如果参数没有被替换时,它会自动给出警告向你确认是否取消执行操作。最后我们希望你能够对于我们这次更新感到高兴,当然在代码中我们还有许多需要更新的,但是我们更希望界面更新能够受到大家的喜爱。


原文地址: http://www.patterson-consulting.net/cms/test-design-studio-3-external-tools



apply plugin: 'com.android.application' android { compileSdkVersion 34 defaultConfig { applicationId "com.cheaperp.ec" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 34 versionCode 7 versionName "7.0" testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.0.2' implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:1.1.3' testImplementation 'junit:junit:4.12' androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.0' androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.1.1' implementation 'de.hdodenhof:circleimageview:3.0.0' // 圓形 ImageView implementation 'com.sdsmdg.tastytoast:tastytoast:0.1.1' // 帶有花樣的 Toast implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.2.2' // OkHttp 網路功能 implementation 'com.zhy:okhttputils:2.6.2' // OkHttp 工具封裝 // 圖片加載(使用 Glide 最新版本 4.10.0) implementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.10.0' annotationProcessor 'com.github.bumptech.glide:compiler:4.10.0' implementation 'jp.wasabeef:glide-transformations:4.1.0' // 毛玻璃效果 implementation 'com.squareup.picasso:picasso:2.8' // 另一個圖片加載器(如需) // 權限申請 implementation 'com.yanzhenjie:permission:2.0.3' // UI 元件 implementation 'com.android.support:design:28.0.0' // ⚠️ 注意:這裡的 support:design 30.0.0 **是錯的**,應該避免與 androidx 同時使用 // 建議改用 androidx 版本或刪除此行 implementation 'com.youth.banner:banner:1.4.10' // Banner 輪播 implementation 'com.github.Shashank02051997:FancyAboutPage-Android:2.6' // 關於頁面 // JSON 處理(保留一個版本) implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' // 最新穩定版,移除 2.7 // fastjson(如確實需要) implementation 'com.alibaba:fastjson:1.2.70' // RecyclerView 及輔助 implementation 'androidx.recyclerview:recyclerview:1.1.0' implementation 'com.github.CymChad:BaseRecyclerViewAdapterHelper:2.9.46' // 保留最新版本,移除 2.9.22 // PickerView(三級聯動) ⚠️ 請只保留一個版本 implementation 'com.contrarywind:Android-PickerView:4.1.8' // 保留較新版本 // EventBus implementation 'org.greenrobot:eventbus:3.1.1' // 下拉刷新 implementation 'com.scwang.smartrefresh:SmartRefreshLayout:1.1.0-alpha-14' implementation 'com.scwang.smartrefresh:SmartRefreshHeader:1.1.0-alpha-14' // 外部 JAR } 「功能異常」政策:違反「功能異常」政策
06-20
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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