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APP与WEB自动化Xmind笔记

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简介：
本笔记详尽记录了APP和Web应用程序自动化的学习心得，涵盖测试框架搭建、脚本编写及执行技巧等内容，适用于软件测试工程师和技术爱好者参考。采用Xmind思维导图形式展示，条理清晰，便于查阅与扩展。 app自动化、web自动化、Appium、Selenium、unittest

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  • APP与WEB自动化Xmind笔记
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    本笔记详尽记录了APP和Web应用程序自动化的学习心得，涵盖测试框架搭建、脚本编写及执行技巧等内容，适用于软件测试工程师和技术爱好者参考。采用Xmind思维导图形式展示，条理清晰，便于查阅与扩展。 app自动化、web自动化、Appium、Selenium、unittest
     
  • Selenium自动化测试记录笔记
    优质
    Selenium自动化测试记录笔记是一份详细记载使用Selenium进行Web应用程序自动化测试的学习和实践心得文档，涵盖脚本编写、调试及维护等方面内容。 该文档笔记是基于书籍《SeleniumWebdriver实战宝典》整理而成的，包含了搭建环境、下载方法以及常用功能的精简总结。所有内容都是经过一字一码地仔细阅读，并结合个人理解进行归纳整合，专为Java语言编写。这份资料旨在帮助那些想要学习或正在学习相关知识的朋友提供一个有力的支持工具，相信能够有效助力初学者入门。
     
  • HiKari游戏自动化测试记录笔记
    优质
    《HiKari游戏自动化测试记录笔记》是一份详尽的游戏开发文档，专注于游戏软件的质量保障过程。通过自动化工具的应用和实践案例分享，为开发者提供了一个优化游戏测试流程的有效途径。 自动化测试在游戏及传统互联网行业中早已不是新鲜事物。然而，在游戏领域内，关于如何实施有效的自动化测试、涵盖哪些业务场景以及它能带来的实际价值等问题，并没有得到充分的探讨与总结。这表明该领域的研究仍有很大的发展空间。 鉴于此，笔者HiKari计划撰写《HiKari 的游戏自动化测试笔记》系列文章，主要围绕UE4+Python技术栈展开，分享自己在进行游戏自动化测试方面的技术和业务见解。同时，希望为从事游戏测试工作的同行们——特别是专注于自动化测试的同事们提供一些有价值的思路和想法。
     
  • 攻击者的笔记.xmind
    优质
    攻击者的笔记.xmind是一份思维导图文件，详细记录了网络攻击与安全防护的知识点，涵盖攻击技术、策略及防御措施等内容。 攻击者笔记.xmind是一份思维导图文件，主要用于记录与网络攻击相关的策略、技术及工具等方面的信息。这份文档可能包括了对各种安全漏洞的分析、入侵检测系统的规避方法以及如何利用软件中的弱点等内容。请注意，分享此类资料可能会违反法律，并且鼓励非法活动是不道德的行为。
     
  • 自动化测试框架，涵盖接口、Web UI和App UI自动化
    优质
    本项目提供一套全面的自动化测试解决方案，适用于接口、Web UI及App UI。通过标准化流程提升效率与准确性，助力开发团队确保产品质量。 Spring Boot、Dubbo 和 MySQL 源码 Web 系统已经过严格测试，可以直接运行。如果有需要可以自行获取。
     
  • CISSP 思维导图笔记(XMind)
    优质
    本资源提供了一套全面且系统的CISSP思维导图笔记，以XMind格式呈现。涵盖所有考试重点和核心概念，帮助学习者高效备考和复习。 CISSP备考笔记历时半年完成，依据第七版OSG及AIO内容整理而成。已成功通过认证。
     
  • SpringBoot知识点导图笔记.xmind
    优质
    本笔记以思维导图的形式详细梳理了Spring Boot的核心知识点和项目开发流程，适合初学者快速掌握框架要点。 springboot知识导图笔记.xmind
     
  • 数据结构学习笔记.xmind
    优质
    本文件为个人整理的数据结构学习笔记，采用思维导图形式，涵盖基础概念、算法及应用场景等内容，便于复习与理解。 数据结构Xmind总结图
     
  • 深度学习学习笔记.xmind
    优质
    《深度学习学习笔记.xmind》是一份利用思维导图形式整理和记录深度学习知识与思考的学习资料，适合于学生、研究者及从业者参考使用。 本段落将详细介绍神经网络训练流程及其基本元素，包括激活函数（ReLU、Softmax、Sigmoid、Tanh）以及损失函数（交叉熵：sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cross_entropy_with_logits、sparse_softmax_cross_entropy_with_logits、weighted_cross_entropy_with_logits）、均方差。此外还将介绍优化器（梯度下降法和动量优化法）。