脚本回归
① 哪个CS平台可以扼杀变态脚本的使用想重新回归CS1.6，可一看到用变态脚本的人就恶心
主流的平台都不能做到完全抹杀，
只能说是抹杀的比较好，很少会出现而已
175和豆客都不错，个人感觉豆客的弹道好用一些。
② 手工测试和自动化测试如何进行有效的结合
要兼顾自动化测试和手工测试，首先要有专门的自动化测试团队来做，做手工测试的团队专门负责手工测试。术业有专攻。在项目启动阶段，就让自动化测试团队介入，他们也熟悉需求，参加评审，他们的目的是弄清楚项目的哪些地方需要做自动化测试。什么样的功能值得自动化测试投入，哪些地方页面改造不大，哪些是p1p2级主流程，哪些测试数据制造比较复杂，哪些地方回归点经常要用到。这些考虑了，再决定自动化测试应该投入什么程度。自动化测试脚本一般在功能测试稳定后，就可以进行脚本制作，对开发修复某些bug，也可以通过自动化脚本回归来测试主流程是否受到影响。同时也减轻了手工测试人员的手工局限和负担。
③ 如何写自动化测试脚本具体的思路是。。。。。
自动化测试适用范围主要是回归测试针对回归测试来设计自动化测试脚本的思路：1.确定是否需要进行自动化测试2.需要自动化测试，则确定哪些内容需要进行自动化测试3.选取需要自动化测试的内容相关的测试用例4.根据这些用例，构建数据文件5.根据数据文件设计相应的逻辑，以方便数据文件的输入为主6.自动化测试脚本应该包含以下内容：1.可重复的操作步骤2.可替换的输入3.具有比对预期输出与实际输出的功能4能够自动将比对的结果输出到一个统一的文件上
④ 你知道综艺节目都有脚本吗
随着内地消费水平的提高，人们已经不单单只看新闻联播，还喜欢上了各种各样的综艺节目，为了让节目更有新鲜度，节目还会聘请一些流量明星来参加，还有一些节目为了迎合观众，还制作出了脚本，使得综艺节目慢慢变成了剧场，明星也开始展示自已的演技来迷惑观众。
而在最近就有很多热门综艺节目遭到电视台的封杀，比如极为热门的《跑男》《极限挑战》《非诚勿扰》等节目都被叫停，其原因就是太假，很多网友爆料说《跑男》有脚本存在，比如baby回归哪一期，其实她已经知道跑男兄弟们为她准备好礼物，但她还是假装不知道的样子，可谓是演技之深，很有网友都吐槽这是baby最好演技之一。
而在《我是歌手》这节目里，相信很多朋友都看到这一幕，歌手才刚唱歌，镜头一转，一位观众正对着镜头流眼泪，先不说这观众泪点是不是很低，先说说摄像人员，你的控场做得不错，一转镜头就能拍到这些流眼泪的观众，而且还是每期都这样，到底是歌声动听，还是钱动听？真的无语。
据说还有价格。
以上几个节目还好，大家当作娱乐打发时间，不过却有一个节目达到毁灭人性的效果，就是《变形记》，相信不少朋友跟本人一样，刚开始看《变形记》觉得还很有意思，很有正能量，不过久了之后就变，就说说其中一位少年，他叫李宏毅曾在节目是一位坏孩子，却打不过女孩，已经摇身一变成了明星，而且粉丝还在600万。
据他爆料，其实节目里是有剧本，他也是按照剧本来演，主要就是让观众看到变形前后的反差，据说不闹还不给他钱，虽然节目组不承认，但从他的言语还是能看出这个节目黑暗。
你知道这个节目到最后变成什么样？城里的孩子回去还是那样，有一些还成为娱乐明星出道，而那些到了大城市回到农村的孩子开始变了，变得爱慕虚荣，不再像以前那般懂事，有不少农村家长无奈“早知就不该参加这个节目”可见这节目害了多少小孩。
⑤ 想学lua,编写APP的运行脚本以对付反复的回归测试,求方法
lua只是一个脚本解析语言
它能干什么很多都取决于它的宿主，宿主所提供的API
⑥ B/S结构的软件，QTP如何做回归测试
发布了新版本后，在新版本环境上执行qtp脚本，执行完毕后，查看执行结果就可以了。
qtp脚本中需要将所有需要检查的功能点都做了检查。
⑦ 使用Python的线性回归问题，怎么解决
本文中，我们将进行大量的编程——但在这之前，我们先介绍一下我们今天要解决的实例问题。
1) 预测房子价格
闪电侠是一部由剧作家/制片人Greg Berlanti、Andrew Kreisberg和Geoff Johns创作，由CW电视台播放的美国电视连续剧。它基于DC漫画角色闪电侠（Barry Allen），一个具有超人速度移动能力的装扮奇特的打击犯罪的超级英雄，这个角色是由Robert Kanigher、John Broome和Carmine Infantino创作。它是绿箭侠的衍生作品，存在于同一世界。该剧集的试播篇由Berlanti、Kreisberg和Johns写作，David Nutter执导。该剧集于2014年10月7日在北美首映，成为CW电视台收视率最高的电视节目。
绿箭侠是一部由剧作家/制片人 Greg Berlanti、Marc Guggenheim和Andrew Kreisberg创作的电视连续剧。它基于DC漫画角色绿箭侠，一个由Mort Weisinger和George Papp创作的装扮奇特的犯罪打击战士。它于2012年10月10日在北美首映，与2012年末开始全球播出。主要拍摄于Vancouver、British Columbia、Canada，该系列讲述了亿万花花公子Oliver Queen，由Stephen Amell扮演，被困在敌人的岛屿上五年之后，回到家乡打击犯罪和腐败，成为一名武器是弓箭的神秘义务警员。不像漫画书中，Queen最初没有使用化名”绿箭侠“。
由于这两个节目并列为我最喜爱的电视节目头衔，我一直想知道哪个节目更受其他人欢迎——谁会最终赢得这场收视率之战。 所以让我们写一个程序来预测哪个电视节目会有更多观众。 我们需要一个数据集，给出每一集的观众。幸运地，我从维基网络上得到了这个数据，并整理成一个.csv文件。它如下所示。
闪电侠
闪电侠美国观众数
绿箭侠
绿箭侠美国观众数
1 4.83 1 2.84
2 4.27 2 2.32
3 3.59 3 2.55
4 3.53 4 2.49
5 3.46 5 2.73
6 3.73 6 2.6
7 3.47 7 2.64
8 4.34 8 3.92
9 4.66 9 3.06
观众数以百万为单位。
解决问题的步骤：
首先我们需要把数据转换为X_parameters和Y_parameters，不过这里我们有两个X_parameters和Y_parameters。因此，把他们命名为flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter吧。然后我们需要把数据拟合为两个不同的线性回归模型——先是闪电侠，然后是绿箭侠。 接着我们需要预测两个电视节目下一集的观众数量。 然后我们可以比较结果，推测哪个节目会有更多观众。
步骤1
导入我们的程序包：
Python
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# Required Packages
import csv
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
步骤2
写一个函数，把我们的数据集作为输入，返回flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter values。
Python
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# Function to get data
def get_data(file_name):
data = pd.read_csv(file_name)
flash_x_parameter = []
flash_y_parameter = []
arrow_x_parameter = []
arrow_y_parameter = []
for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):
flash_x_parameter.append([float(x1)])
flash_y_parameter.append(float(y1))
arrow_x_parameter.append([float(x2)])
arrow_y_parameter.append(float(y2))
return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter
现在我们有了我们的参数，来写一个函数，用上面这些参数作为输入，给出一个输出，预测哪个节目会有更多观众。
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# Function to know which Tv show will have more viewers
def more_viewers(x1,y1,x2,y2):
regr1 = linear_model.LinearRegression()
regr1.fit(x1, y1)
predicted_value1 = regr1.predict(9)
print predicted_value1
regr2 = linear_model.LinearRegression()
regr2.fit(x2, y2)
predicted_value2 = regr2.predict(9)
#print predicted_value1
#print predicted_value2
if predicted_value1 > predicted_value2:
print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"
else:
print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"
把所有东西写在一个文件中。打开你的编辑器，把它命名为prediction.py，复制下面的代码到prediction.py中。
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# Required Packages
import csv
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
# Function to get data
def get_data(file_name):
data = pd.read_csv(file_name)
flash_x_parameter = []
flash_y_parameter = []
arrow_x_parameter = []
arrow_y_parameter = []
for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):
flash_x_parameter.append([float(x1)])
flash_y_parameter.append(float(y1))
arrow_x_parameter.append([float(x2)])
arrow_y_parameter.append(float(y2))
return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter
# Function to know which Tv show will have more viewers
def more_viewers(x1,y1,x2,y2):
regr1 = linear_model.LinearRegression()
regr1.fit(x1, y1)
predicted_value1 = regr1.predict(9)
print predicted_value1
regr2 = linear_model.LinearRegression()
regr2.fit(x2, y2)
predicted_value2 = regr2.predict(9)
#print predicted_value1
#print predicted_value2
if predicted_value1 > predicted_value2:
print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"
else:
print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"
x1,y1,x2,y2 = get_data('input_data.csv')
#print x1,y1,x2,y2
more_viewers(x1,y1,x2,y2)
可能你能猜出哪个节目会有更多观众——但运行一下这个程序看看你猜的对不对。
3) 替换数据集中的缺失值
有时候，我们会遇到需要分析包含有缺失值的数据的情况。有些人会把这些缺失值舍去，接着分析；有些人会用最大值、最小值或平均值替换他们。平均值是三者中最好的，但可以用线性回归来有效地替换那些缺失值。
这种方法差不多像这样进行。
首先我们找到我们要替换那一列里的缺失值，并找出缺失值依赖于其他列的哪些数据。把缺失值那一列作为Y_parameters，把缺失值更依赖的那些列作为X_parameters，并把这些数据拟合为线性回归模型。现在就可以用缺失值更依赖的那些列预测缺失的那一列。
一旦这个过程完成了，我们就得到了没有任何缺失值的数据，供我们自由地分析数据。
为了练习，我会把这个问题留给你，所以请从网上获取一些缺失值数据，解决这个问题。一旦你完成了请留下你的评论。我很想看看你的结果。
个人小笔记：
我想分享我个人的数据挖掘经历。记得在我的数据挖掘引论课程上，教师开始很慢，解释了一些数据挖掘可以应用的领域以及一些基本概念。然后突然地，难度迅速上升。这令我的一些同学感到非常沮丧，被这个课程吓到，终于扼杀了他们对数据挖掘的兴趣。所以我想避免在我的博客文章中这样做。我想让事情更轻松随意。因此我尝试用有趣的例子，来使读者更舒服地学习，而不是感到无聊或被吓到。
谢谢读到这里——请在评论框里留下你的问题或建议，我很乐意回复你。
⑧ loadrunner脚本回放迭代次数超过1，迭代第二遍报错Error-26377
检查一下脚本执行后，是否能正确的回归到初始状态。也就是说第一遍执行后，第二遍的初始状态是否满足。
⑨ 回归测试需要注意什么因素，怎么设计回归测试用例
此时，就势必要进行回归测试。而且系统越成熟，回归测试的比重也会越大。这将会对测试工作带来不小的挑战。 在实际工作中，经常是一方面求全，希望覆盖面尽量广，避免漏测。另一方面求产出，大量的回归测试用例，可能只发现很少的问题，投入与产出不太匹配，会影响测试人员的士气，甚至测试管理者也会对这种投入产出有所质疑。并且，设计大量的自动化测试脚本，会占用大量的时间。 引子就说这么多，看看大家对这一普遍问题有什么看法和建议。 会员卖烧烤的鱼的精彩回答: 最近刚到新公司上班，面临的比较突出的问题是人力紧张，由于公司的产品用在Windows mobile，MTK，Kjava，Symbian，website几部分，测试人员<5(+上我)，如何高效的组织测试团队确实是个挑战?回归测试属于软件测试环节比较重要的部分，所以花费了一些时间总结此文，希望能给测试人员稀少，产品或项目众多的公司，提供一些建议 所谓回归测试，即就是在软件生命周期中，只要软件发生了改变，就可能给该软件产产生问题;所以，每当软件发生变化时， 我们就必须重新测试现有的功能，以便确定修改是否达到了预期的目的，检查修改是否破坏原有的正常功能。 其实仅单纯从英文单词Regress很好理解:return to a worse or less developed state.即是退化，衰退的意思， 检查软件从正常的稳定状态退化或是衰退到不正常工作的不稳定状态。 注意:回归测试不仅仅是针对在系统测试阶段，而是在软件生命周期中^_^ 如果以上的定义均明确后，有效的回归测试应从这几方面: 其实最有效的回归测试方法建立在开发测试库的基础上;开发在创建测试库，每次生成程序的新版本时都可以运行这些用例。 只有有效的从源头避免风险才能有效的进行回归测试(目前国内的公司，能从事此级别的，太少) 1 强调单元测试时加强回归测试，引入代码评审，引入自动测试; 2 集成和系统级的测试时，加强测试用例评审，回归测试用例的选择; 具体的选择可以参考以下几点: 1 开发设计测试用例时制定优先级，如高，中，低，方便以后自动化或是策略选择; 2 配置管理时，引入测试用例基线管理，有效管理测试用例; 3 定期维护测试用例增，删，保持最新状态; 回归测试时需考虑效率和覆盖度有效配合，通常的策略有以下几种: 基于风险选择测试: 开发人员修改的局部程序时，可能已经处理了症状，所以主要测试其被改变的模块和它的接口上; 但是也可能存在未触及到根本原因，所以需要测试周边程序及相互依赖性的部分; 错误本身可能得到了修复，但修复也可能造成其他错误，所以有必要为每个修复的错误，设计回归测试。 基于全面测试策略: 如果时间充足，资源齐全，可以进行全面测试,最低的遗漏回归错误的风险，但测试成本最高，非上策! 其它的回归测试: 1 基于GUI方式的自动化回归测试技术 2 基于Ad Hoc 回归测试:增加随机测试，避免回归测试肓点3 基于交叉测试:多人互动的回归测试，尤其在核心的功能点，交互性比较的