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软件测试入门书籍和网站有哪些?
长沙掘金：掘金也是一个综合技术社区，有各种资料笔记和文章，比较适合初学者阅读。知乎：知乎上有很多软件测试行业大佬，可以在软件测试话题中，翻阅答案靠前的帖子，学习测试知识和测试技能。
《软件测试的艺术》-梅耶-美 《计算机软件测试》-卡尼尔-美 《软件测试用例设计》-郑文强 这些书有的我看过，有的没有看过，但是都是口碑不错的。引用的书籍介绍都是来源于豆瓣读书，关于书籍详细的介绍可以去豆瓣上面翻一翻。
长沙《软件测试技术大全》 《软件测试之道：如何设计和执行高效的软件测试》 《软件测试原理与实践》。下面将详细解释这些书籍的推荐理由。《软件测试技术大全》：这本书由资深软件测试专家撰写，全面介绍了软件测试的各个方面，包括测试方法、测试流程、测试工具等。
长沙TestBird Testin云测试平台 QualityTools软件测试工具分享平台 TestTalk测试交流与分享社区 以下是对这些软件测试网站的详细解释：TestBird：这是一个专注于移动应用测试的平台，提供多种测试服务，包括兼容性测试、功能测试等。
长沙《Java》介绍：Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C加加语言的各种优点，还摒弃了C加加里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
按键精灵file插件readline如何判断读到文件尾
长沙1、通过readLine。根据查询博客园官网显示，按键精灵file插件readline通过readLine方法返回值是否为null，来判断文件读取是否达到末尾。
2、点击“保存”按钮，保存脚本。打开按键精灵的“录制宏”功能，点击“开始录制”按钮。在需要逐行读取文本的位置，点击“停止录制”按钮。打开“按键精灵”中的“运行宏”功能，点击“运行”按钮。在弹出的对话框中，选择刚刚保存的脚本文件，点击“确定”按钮。完成逐行读取文本第一行并剪切粘贴的操作。
长沙3、VBS a=myfile.readline Delay Time1 If mid（a，1，1）=- or myfile.atendofstream=-1 If asc（xunhuan）=48 EndScript EndIf Goto star EndIf SayExpression a KeyPress 13 1 EndWhile page.txt 文件样式 注意：在按键精灵的Script子文件夹内新键一个page.txt文件。
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程序员学习一般去哪些网站?
长沙1、程序员学习一般去哪些网站？W3school一个主打图文教程的网站，不管是前端开发的HTML、CSS，还是数据库，又或者是Python等编程语言的学习，应有尽有，关键还免费，我觉得作为一个网站，大可不必这么优秀。GitHubQ程序员托管代码的平台，很多开发者都会在上面找各种各样的开源项目。来学习。
长沙2、B站，作为国内广受欢迎的视频平台，不仅有丰富的编程教程和资源，还有实时交流的直播功能，为学习提供了多元化的体验。知乎，作为问答社区的代表，问题与答案的海洋，是寻求答案和学习新知识的高效途径，让你在遇到难题时有“近道”可寻。
3、Codility：国际知名网站，专注于企业笔试训练，支持多语言在线编程，适合进阶者挑战。W3School：不仅是编程知识宝库，还包含Java、PHP、iOS等众多语言的实战题目，是学习到工作过渡的理想桥梁。HackerRank：提供丰富编程谜题和现实挑战，是LeetCode之后的刷题延续，注重算法研究。
长沙4、推荐八：Coursera Coursera 是一家在线教育机构，它提供了众多知名大学的教育课程和学位课程。在 Coursera 上，你可以选择你喜欢的课程和专业，根据自己的兴趣和需求，自由选择课程并完成学习任务。如果你想要提高自己的知识水平和能力，Coursera 是一个非常好的选择。
回归分析r2最小多少可以接受
长沙根据查询博客园官网显示，R2决定系数是对线性模型评估的一种评价指标，其值最大为1，最小为0，当值越接近于1，则说明模型越好，值越接近于0，则模型越差。
一般0.3就能接受了。但是也不是0.1就不行。统计数据就是这样的，回归r2要达到0.9是显著的。
长沙回归模型R2大小为回归平方和与总离差平方和的比值，为0~1之间。这一比值越大，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例越大，模型越精确，回归效果越显著。从数值上说，R2介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
长沙.8左右。从拟合度的角度来说，拟合优度R到达0.8以上就可以说拟合效果不错了。R的值越接近1，说明回归曲线对观测值的拟合程度越好；反之，R的值越小，说明回归曲线对观测值的拟合程度越差。拟合度的特点分析：R2值一般为[0-1]之间的值，越靠近1说明拟合的越好。
长沙越接近1越合适。R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越接近于1所拟合的回归方程越优，如下表，指数曲线的R2为0.9926，最接近1表明在5个回归方程中，指数曲线（log（y）=9656-0.2199x为最优方程。
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