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測之重器：自動化測試框架搭建指南

為了解決aws免費的問題，作者張俊卿 這樣論述：

在現今的企業軟件開發中，自動化測試越來越被重視，無論是驗收測試，還是回歸測試，自動化都發揮着無可替代的作用。本書從FitNesse 的使用講起，慢慢過渡到后台組件的開發，以及FitNesse 與Jenkins 的持續集成測試的整合，並用三章分別講解RESTful、雲計算平台、手機UI的自動化測試，從而能讓大家理解如何在實際工作中運行自動化測試。當你學完本書后，你將能為企業搭建出一套自己的自動化測試系統。張俊卿，現工作於EBay的QE部門，在普華永道信息技術有限公司工作期間編寫此書，曾在Walmart和RedPrairie學習自動化測試框架搭建技術，Java碼農。 第1章 認

識測試案例 11.1 第一個測試案例 11.2 認識FitNesse 91.3 用Scenario 去組織你的測試步驟 111.4 來寫第一個測試案例吧 151.5 關於數據庫的測試案例 201.6 基於Web Service 的測試案例 211.7 一個標准的測試案例 25第2章 開發測試組件 292.1 認識FitNesse 項目 302.2 用Eclipse 來Debug FitNesse 362.3 如何引入Jar 包 422.4 Selenium 測試組件 442.5 DbSlim 數據庫測試組件 502.6 Bootstrap 的作用是什麼 542.7 MongoDB 測試組件 5

82.8 Web Service：REST 測試組件 61第3章 構建持續集成測試 673.1 一個好的持續集成測試案例 673.2 生成XML 格式測試報告 703.3 測試報告轉成HTML 頁面 773.4 用Jenkins 去運行測試案例 823.5 通過E-mail 發送測試報告 87第4章 搭建分布式執行系統 904.1 請求分機去執行測試案例 904.2 從分機復制測試報告 98第5章 sqlREST——對一個RESTful 項目的自動化測試 1025.1 安裝sqlREST 1035.2 熟悉sqlREST 的測試 1065.3 用spring RestTemplate 編寫CR

UD 測試組件 1095.4 編寫校驗組件 1145.5 壓力測試組件 119第6章 AWS 雲端自動化測試 1226.1 申請AWS 免費服務 .1226.2 使用EC2 主機 1256.3 把項目部署到雲上去 1326.4 Amazon S3 測試組件之前期准備 1346.5 Amazon S3 測試組件之增刪移查 1406.6 Amazon SQS 消息隊列測試組件之前期准備 1436.7 Amazon SQS 測試組件之收發刪除 148第7章 appium——手機前端自動化測試 1507.1 論自動化前端測試 1507.2 安裝appium 1527.3 安裝Android 開發環境

1547.4 安裝Android 模擬器 1597.5 第一個測試案例 1627.6 寫測試腳本 166附錄A 行為驅動開發框架資料 168附錄B 自動化測試的使用目的 170結束語 172

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使用層級分析法評估大數據對個人隱私的影響

為了解決aws免費的問題，作者蘇家榮 這樣論述：

指導教授推薦書口試委員會審定書誌謝 iii中文摘要 iv英文摘要 v1 緒論 11.1 研究緣起 11.2 研究背景 41.2.1 當前科技的浪潮 41.2.2 隱私權的概念與界定 71.2.3 個人資料保護法做了什麼保護 141.3 研究目的 161.4 研究流程 162 文獻回顧與探討 182.1 大數據的發展 182.2 個人隱私的重要性 202.3 層級分析法相關文獻 232.4 大數據與個人隱私的相關文獻因素整理

262.5 影響個人隱私的構面探討 312.6 影響個人隱私之因素分析 342.6.1 周延性 342.6.2 時效性 342.6.3 法界判例 352.6.4 執行程度 352.6.5 風險管理 352.6.6 資料處理方法 362.6.7 資料用途 372.6.8 監督管理機制 372.6.9 資訊公開透明 382.6.10 申訴管道 382.6.11 價值觀 392.6.12 教育程度 392.6.13 社經地位

402.6.14 風險認知 402.6.15 權利認知 413 研究設計 433.1 研究方法 433.2 研究步驟 433.3 層級分析法的分析架構 443.3.1 層級分析法的基本假設 453.3.2 評估尺度 463.3.3 實施步驟 463.3.4 採用層級分析法的原因 494 隱私權影響因子評估作業流程 504.1 萃取影響隱私權之準則因素 504.2 問卷調查對象及結果 514.3 建構準則層級 544.4

評選因子的相對權重計算 555 研究結果 596 討論分析 626.1 大數據分析如何影響到個人隱私 626.2 專家訪談資料彙整 626.3 專家實務問卷內容分析 656.3.1 法律項目 666.3.2 組織項目 676.3.3 人(消費者)項目 696.4 影響隱私的各個因素所伴演的角色 716.4.1 主項目 716.4.2 子項目 716.5 評選結果討論 727 結論與建議 807.1 結論 807.2

未來研究方向 838 參考文獻 858.1 英文文獻 858.2 中文文獻 948.3 網站文獻 97附錄一 專家訪談問卷 98附錄二 AHP專家訪談問卷 101圖目錄圖 1 研究流程圖 17圖2 三大構面 33圖 3 因素分析 42圖 4 研究步驟流程圖 44圖5 AHP 評審項目層級架構圖 55圖 6 AHP層級架構計算結果 61圖 7 評選子項目重要性專家評分 73圖 8 主因子權重 74圖 9法律次因子相對重要度 75圖 10組織次因子相對重要度 76圖1

1人(消費者)次因子相對重要度 77圖12次因子權重清單 78表目錄表 1關鍵因素整理表 26表 2 構面要素對應文獻來源分類表 30表 3層級分析法評比尺度意義及說明 46表 4隨機指標R.I.值對照表 48表 5評選項目及組成因子 51表 6受訪人員基本資料 52表 7問卷量表範例 52表 8評選子項目重要性調查結果 53表 9主因子評估指標成對比較矩陣 56表 10「法律」評估指標成對比較矩陣 56表 11「組織」評估指標成對比較矩陣 57表 12「人」評估指標成對比較矩陣 57表 13個人隱私權評選主因

子間相對重要度 59表 14「法律」次因子間相對重要度 59表 15「組織」次因子間相對重要度 59表 16「人」次因子間相對重要度 60表 17大數據對人隱私評選因子重要度排名 60表 18 專家訪談彙整 63表 19 專家問卷層級分析評估指標 65表 20 專家實務對法律問卷統計 66表 21專家實務對組織問卷統計 68表 22 專家實務對人(消費者)問卷統計 70