深入敏捷测试-整个敏捷团队的学习之旅 pdf

时间: 2023-05-09 16:03:55 浏览: 90
《深入敏捷测试-整个敏捷团队的学习之旅 pdf》是一本介绍如何在敏捷开发过程中实现测试的专业书籍。本书首先阐述了什么是敏捷测试,在此基础上,本书又对如何实现敏捷测试进行了详细讲解,包括了从测试计划的制定、测试过程的执行、测试结果的分析到缺陷跟踪等全方位内容。 在书中,作者透彻地剖析了敏捷测试的核心原则、方法与工具,有助于读者深入理解敏捷测试的思想和实现方式。另外,本书还详细介绍了测试团队如何与开发团队、产品团队、客户团队进行协作,以实现测试与整个敏捷开发过程的完美融合。通过本书的学习,读者不仅可以掌握更加高效、灵活的测试方法,还能够提高与团队内外其他角色的协作能力。 综上,本书是一本系统性、实用性、深入性都非常高的敏捷测试知识书籍,对于敏捷团队中的测试人员、开发人员、产品人员、项目经理和客户等都有重要的指导意义。
相关问题

敏捷测试实践指南 pdf

《敏捷测试实践指南》是一本关于敏捷软件开发中测试实践的指南,以PDF格式发布。该指南主要是为软件测试人员和敏捷开发团队提供一些敏捷测试的实践方案和技巧。 首先,该指南介绍了敏捷测试的基本概念和原则。敏捷测试是指在敏捷开发环境中进行的软件测试,其目标是确保软件质量,加速产品交付和满足客户需求。通过介绍敏捷测试的原则,使测试人员能够充分理解敏捷开发过程中测试的重要性和作用。 其次,该指南提供了一些具体的测试实践和方法。其中,包括测试团队组建和角色分工,测试计划的编制和执行,测试用例设计和执行,缺陷管理和跟踪等方面。这些实践和方法旨在帮助测试人员更好地参与到敏捷开发过程中,有效地进行测试工作,提高测试效率和质量。 此外,指南还介绍了一些常用的敏捷测试工具和技术。例如,自动化测试工具和持续集成工具可以帮助测试人员进行快速、高效的测试。另外,探索性测试和故事点估算等技术可以帮助测试人员更好地理解用户需求,设计合适的测试用例。 总之,《敏捷测试实践指南》是一本全面介绍敏捷测试实践的指南,对于想要深入了解和应用敏捷测试的测试人员和敏捷开发团队非常有价值。通过遵循该指南提供的实践和方法,测试人员可以更好地参与到敏捷开发中,提高测试效率和质量,满足客户需求。

火星人敏捷开发手册 2012-12-31.pdf

### 回答1: 《火星人敏捷开发手册2012-12-31.pdf》是一本介绍敏捷开发方法的指南。敏捷开发方法是一种针对快速变化的软件开发环境下的一种开发方法。这个方法采用了一种循序渐进,持续交付的方式,可以有效地提高软件的质量和开发效率。 这本手册主要介绍了敏捷开发方法的基本原则和实施步骤。它包含了用户故事、Sprint、Scrum等敏捷开发中的关键概念。同时,它还提供了一些实用的建议和技巧,帮助开发团队更好地实施敏捷开发。 此外,这本手册还介绍了如何使用敏捷开发来进行项目管理,包括如何利用迭代和增量的方式来管理项目,如何使用团队协作和用户反馈来推动项目进展等。 总的来说,《火星人敏捷开发手册2012-12-31.pdf》是一本介绍敏捷开发方法非常全面的指南,对于想要学习和实践敏捷开发方法的人来说是一本非常有价值的参考书。 ### 回答2: 《火星人敏捷开发手册》是一本经典的敏捷开发指南,首次发布于2012年12月31日。该手册由国内敏捷社区的专家团队——火星人(Mars Team)编写,涵盖了敏捷开发的核心理念、原则、流程和实践技巧等方面的内容。该手册主要面向敏捷开发领域的从业人员、团队负责人以及敏捷项目管理人员等人群。 《火星人敏捷开发手册》的内容基于敏捷开发核心的价值观和宣言,并结合了实践经验和原则。书中介绍了Scrum、XP、Kanban等敏捷开发流程和实践方法,阐述了他们的优势和限制,同时也提供了很多实用的技巧和建议。此外,手册还详细介绍了敏捷开发的各个阶段,从需求分析到持续交付,全面掌握敏捷开发流程的核心要素。 《火星人敏捷开发手册》不仅是一本敏捷开发的入门指南,也是一个敏捷实践者的宝库。在学习敏捷开发流程和方法的同时,读者也可以从中寻找到问题解决的技巧和经验,提高自身的实践能力。值得一提的是,这本手册是国内最早发布的敏捷开发指南之一,深受中国国内外各级软件企业开发人员的欢迎和推崇。 总之,《火星人敏捷开发手册》是一本不可多得的敏捷开发实践指南,它为敏捷开发者提供了全面、系统、实践性的知识和技能,帮助他们在短时间内把握敏捷开发的核心要素,促进项目的快速、高效、质量可靠的开发。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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