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DbUnit (安装 | 使用)

       è¿ç”¨DBUnit进行高效单元测试

       è¯‘者注：最近对DBUnit比较感兴趣，看到这篇文章就翻译出来和大家共享，不过我也是New

       Hand，所以翻译不好的地方请大家指正。我的MSN:zhlihui@hotmail.com,如果大家有什么好的资源和经验欢迎和我交流.

        引入DBUnit

       çŽ°å®žç³»ç»Ÿä¸­é€šå¸¸ä¼šæœ‰ä¸€äº›å…·æœ‰å¤–部依赖性的对象，这些对象和数据库或者其他对象存在诸多关联。如果我们对这样的对象编写单元和组件级测试的话，可以想象将是非常麻烦的一件事.因为这种外部依赖性的存在，使的我们很难将对象孤立出来进行测试。经常提及的白盒测试法，基本上就是通过控制对象的外部依赖性来达到隔离对象的目的，使的可以操作这些对象的状态和相关行为。

        运用 模拟对象(mock objects)

       æˆ–者stubs，就是一个控制对象外部依赖性的解决方案。通过隔离那些关联的数据库访问类，象JDBC的相关操作类，对于控制对象外部依赖性将是很有效的。但模拟对象的解决方案对一些特殊的应用系统架构就显得力不从心了，象那些运用了EJB的CMP(container-managed

       persistence)或者 JDO(java Data

       Objects)的应用系统架构，在这些架构里，数据库的访问对象是在最底层的而且很隐蔽。

        由Manuel Laflamme

       ç¼–写的开放源代码的DBUnit架构体系，对于控制系统内部的数据库依赖性提供了一个非常不错的解决方案。他允许程序员在整个的测试过程中自由的管理控制数据库的状态，这很重要。利用DBUnit，在测试之前，我们可以给目标数据库植入我们需要的数据集，而且，在测试完毕后，数据库完全能够回溯到测试前的状态。

       åœ¨å¾ˆå¤šæˆåŠŸçš„软件项目中，测试自动化往往是关键的层面。DBUnit允许开发人员创建测试用例代码，在这些测试用例的生命周期内我们可以很好的控制数据库的状态。而且,这些测试用例是很容易实现自动化的。这样在测试过程中我们无须对它进行人工的干预，为人工干预造成的后果而担心就更没必要了。

        简单介绍

       é…ç½®ä½¿ç”¨DBUnit的第一步我们首先需要知道如何生成数据库schema，这个文件是XML格式的，其中包括了数据库的表及相关数据信息。

       ä¾‹å¦‚，这里有一个数据库表employee

       ï¼Œæˆ‘们可以用SQL的形式这样将他表示出来。

       è€Œä¸”，我们可以看到，一个简单的数据集可以这样表示

       åœ¨DBUnit中，上面这个表和抽样数据信息可以用XML文件的形式这样表示：

        <EMPLOYEE employee_uid='1'

        start_date='--'

        first_name='Andrew'

        ssn='xxx-xx-xxxx'

        last_name='Glover' />

        这个生成的XML格式的文件可以作为系统所需的所有种子文件(seed

       files)的样本模版.

       ä¸ºç›¸äº’关联的测试场景创建多个种子文件是一个很有效的策略，就象通过不同的数据库文件来区分隔离数据库状态是一个道理。多种子文件策略可以将我们的测试目标锁定到较小的范围，目标数据可以只针对数据库的表，而不是整个数据库。

        为了给目标数据库植入不同的职员记录，我们需要的XML数据文件如下所示：

        <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>

        <dataset>

        <EMPLOYEE employee_uid='1'

        start_date='--'

        first_name='Drew' ssn='--'

        last_name='Smith' />

        <EMPLOYEE employee_uid='2'

        start_date='--'

        first_name='Nick' ssn='--'

        last_name='Marquiss' />

        <EMPLOYEE employee_uid='3'

        start_date='--'

        first_name='Jose' ssn='--'

        last_name='Whitson' />

        </dataset>

       çŽ°åœ¨ï¼Œè¦è®©DBUnit和我们所需的数据库schema一起工作了，对于程序员来说，我们使用DBUnit进行测试可以有两种选择：通过直接编码方式进行测试或者与Ant结合.

        编码方式

       DBUnit框架提供了一个基本的抽象测试用例类，叫做DatabaseTestCase，它是JUnit框架中的基础类TestCase的子类。如果我们使用这个类必须首先实现两个钩子方法(hook

       methods)：getConnection()和getDataSet().

       æ–¹æ³•getConnection()需要返回一个IDatabaseConnection类型的对象，这个对象是一个基于普通JDBC连接的包装类。例如，下面的代码段演示了在MySQL数据库环境下，IDatabaseConnection类型连接对象的创建方法。

        protected IDatabaseConnection getConnection()

        throws Exception {

        Class driverClass = Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver");

        Connection jdbcConnection = DriverManager.getConnection(

       "jdbc:mysql://.0.0.1/hr", "hr", "hr");

        return new DatabaseConnection(jdbcConnection);

       }

       æ–¹æ³•getDataSet()返回一个IDataSet类型对象，其实，说白了，他就是我们先前提到的XML数据的种子文件的另一种表现形式。

        protected IDataSet getDataSet() throws Exception {

        return new FlatXmlDataSet(

        new

       FileInputStream("hr-seed.xml"));

        }

       æœ‰äº†è¿™ä¸¤ä¸ªåŸºæœ¬çš„方法以后，DBUnit就可以按照它预先缺省的行为工作了。DatabaseTestCase类提供了两个fixture（我叫它固件，不知仁兄同意否？）方法来控制测试前和测试后的数据库状态。这两个方法就是：

       getSetUpOperation() 和 getTearDownOperation().

       ä¸€ç§é«˜æ•ˆçš„实施方案就是让getSetUpOperation()方法执行REFRESH操作，通过这个操作,我们可以用种子文件中的数据去更新目标数据库里的数据。接下来，就是getTearDownOperation()，让他去执行一个NONE操作，也就是什么也不执行。

        protected DatabaseOperation getSetUpOperation()

        throws

       Exception {

        return DatabaseOperation.REFRESH;

        }

        protected DatabaseOperation getTearDownOperation()

        throws

       Exception {

        return DatabaseOperation.NONE;

        }

       è¿˜æœ‰ä¸€ç§æœ‰æ•ˆçš„方法就是在getSetUpOperation()方法中执行CLEAN_INSERT操作，这样首先会将目标数据库中与我们提供的种子文件一致的数据删除，然后将我们提供的数据插入到数据库中。这个实施顺序保证了我们对数据库的精确控制。

        代码样例

       åœ¨ä¸€ä¸ªåŸºäºŽJ2EE的人力资源系统中，我们很希望对某个数据操作周期实现测试自动化,这个操作周期包括职员的新增，检索，更新和删除。远程接口定义了下列的业务方法（为了简洁清楚，省略了方法中的throws子句）.

       //译者注：这里的EmployeeValueObject类型对象，译者认为是代表职员实体信息的对象。

       public void createEmployee( EmployeeValueObject emplVo )

       public EmployeeValueObject getEmployeeBySocialSecNum( String ssn )

       public void updateEmployee( EmployeeValueObject emplVo )

       public void deleteEmployee( EmployeeValueObject emplVo )

        测试getEmployeeBySocialSecNum()方法

       éœ€è¦æ¤å…¥ä¸€æ¡æ•°æ®åˆ°ç›®æ ‡æ•°æ®åº“中，另外，测试deleteEmployee()方法和updateEmployee()方法时，同样也是在先前植入的这条记录的基础上进行。最后，测试类会首先利用createEmployee()方法创建一条记录，同时我们需要校验执行这个方法时，是否会有异常发生。

       ä¸‹é¢è¿™ä¸ªDBUnit种子文件，叫做"employee_hr_seed.xml",下面将用到这个文件。

        <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>

        <dataset>

        <EMPLOYEE employee_uid='1'

        start_date='--'

        first_name='Drew' ssn='--'

        last_name='Smith' />

        <EMPLOYEE employee_uid='2'

        start_date='--'

        first_name='Nick' ssn='--'

        last_name='Marquiss' />

        <EMPLOYEE employee_uid='3'

        start_date='--'

        first_name='Jose' ssn='--'

        last_name='Whitson' />

        </dataset>

        测试类 EmployeeSessionFacadeTest

       ,需要扩展DBUnit的基础类DatabaseTestCase并且必须提供对getConnection()和getDataSet()方法的实现，在getConnection()方法中将获得与EJB容器初始化时一样的数据库实例，getDataSet()方法负责读取上面提及的employee_hr_seed.xml文件的数据。

       æµ‹è¯•æ–¹æ³•ç›¸å½“简单，因为DBUnit已经为我们处理了复杂的数据库生命周期任务。为了测试getEmployeeBySocialSecNum()方法，只需要简单的传递一个存在于种子文件中的社保代码号即可,比如

       "--".

       //译者注：EmployeeFacade 类型对象，译者认为是代表底层数据库数据的映射体

       public void testFindBySSN() throws Exception{

        EmployeeFacade facade = //obtain somehow

        EmployeeValueObject vo =

        facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo shouldn't be null", vo);

        TestCase.assertEquals("should be Drew",

        "Drew", vo.getFirstName());

        TestCase.assertEquals("should be Smith",

        "Smith", vo.getLastName());

       }

       ä¸ºäº†ç¡®ä¿æ“ä½œå‘¨æœŸä¸­çš„创建职员方法createEmployee()没有问题，我们只需简单的执行一下这个方法，然后校验一下看有没有异常抛出，另外，下一步我们要做的就是在这条新增的记录上进行查找操作，看是否可以找到刚创建的记录。

        public void testEmployeeCreate() throws Exception{

        EmployeeValueObject empVo = new EmployeeValueObject();

        empVo.setFirstName("Noah");

        empVo.setLastName("Awan");

        empVo.setSSN("--");

        EmployeeFacade empFacade = //obtain from somewhere

        empFacade.createEmployee(empVo);

        //perform a find by ssn to ensure existence

       }

       æµ‹è¯•updateEmployee()方法包括四步，首先查找我们需要被更新的那条记录，然后更新它，紧接着，重新查找这条记录，确认更新操作是否有效。

        public void testUpdateEmployee() throws Exception{

        EmployeeFacade facade =//obtain facade

        EmployeeValueObject vo =

       facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo was null", vo);

        TestCase.assertEquals("first name should be Jose", "Jose",

       vo.getFirstName());

        vo.setFirstName("Ramon");

        facade.updateEmployee(vo);

        EmployeeValueObject newVo =

       facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo was null", newVo);

        TestCase.assertEquals("name should be Ramon", "Ramon",

       newVo.getFirstName());

       }

       ç¡®ä¿æ•°æ®æ“ä½œå‘¨æœŸä¸­çš„删除操作deleteEmployee()的方法和testUpdateEmployee()方法基本类似。

       å®ƒåˆ†ä¸ºä¸‰æ­¥ï¼šé¦–先查找一个已存在的记录实体，然后移除，最后再对相同的记录进行查找，确认这条记录没有被查到。

       public void testDeleteEmployee() throws Exception{

        EmployeeFacade facade = //obtain facade

        EmployeeValueObject vo = facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo was null", vo);

        facade.deleteEmployee(vo);

        try{

        EmployeeValueObject newVo =

       facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.fail("returned removed employee");

        }catch(Exception e){

        //ignore

        }

       }

       ä¸Šè¿°è¿™äº›æµ‹è¯•ä»£ç å¾ˆç®€å•ä¹Ÿå¾ˆå®¹æ˜“理解.因为这些代码唯一的职责就是测试，已经完全从系统程序代码中独立出来，这使测试变的简单。并且，这些测试用例的自动化也很容易实现。

        与Ant的结合

       ç›¸å¯¹äºŽæ‰©å±•DBUnit中的基础类DatabaseTestCase,DBUnit框架中自带Ant功能,允许我们可以在Ant的build.xml文件中控制数据库的状态.这个功能是相当强大的，因为对于作成的诸多测试用例，它提供了一个相当简洁的解决方案。比如。在Ant中运行JUnit测试,就象下面定义一个任务一样简单明了。

       <junit printsummary="yes" haltonfailure="yes">

        <formatter type="xml"/>

        <batchtest fork="yes"

        todir="${ reports.tests}">

        <fileset dir="${ src.tests}">

        <include name="**/*Test.java"/>

        </fileset>

        </batchtest>

       </junit>

       DBUnit任务过程中，为了在Junit任务前后控制数据库的状态，我们需要创建一个"setup"操作，在这个操作中种子文件中的数据内容会被插入的数据库中。

       <taskdef name="dbunit"

        classname="org.dbunit.ant.DbUnitTask"/>

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="INSERT"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

       ç„¶åŽï¼Œè¿˜éœ€è¦ä¸€ä¸ª"tear

       down"操作,在这个操作中，"setup"操作插入的记录被从目标数据库中删除了。

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="DELETE"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

       ç”¨ä¸Šé¢çš„代码来包装JUnit任务，能够在批量测试前有效的装载数据到目标数据库中，并且在测试结束后，将已装载的全部数据删除。

       <taskdef name="dbunit"

        classname="org.dbunit.ant.DbUnitTask"/>

       <!-- set up operation -->

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="INSERT"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

       <!-- run all tests in the source tree -->

       <junit printsummary="yes" haltonfailure="yes">

        <formatter type="xml"/>

        <batchtest fork="yes" todir="${ reports.tests}">

        <fileset dir="${ src.tests}">

        <include name="**/*Test*.java"/>

        </fileset>

        </batchtest>

       </junit>

       <!-- tear down operation -->

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="DELETE"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

        结论

       èƒ½å¤Ÿåœ¨æµ‹è¯•å‘¨æœŸå†…管理数据库的状态，DBUnit框架的这个功能特性使得测试用例代码的创建和应用的周期大大缩短。而且，通过控制数据库这个主要的依赖对象，使的利用DBUnit框架的的测试更容易自动化。

       DBUnit精妙的设计，使的学习使用它变得很简单。在你的测试方案中，如果你能够正确的使用它，那么带来的将是代码稳定性方面的大幅度增强，当然还会使你的开发团队信心倍增。

定制电脑软件多少钱定制开发软件一般要多少钱

       一 定制开发软件一般要多少钱

       定制开发软件一般要多少钱

       摘要：开发软件的费用，根据所需开发软件的系统系统难易程度，以及所选择的源码源码app同城源码软件开发公司的不同，从数千元到数万元甚至数十万元不等。社保社保选用第三方平台模板自助开发，系统系统价格大约在-元;软件外包公司固定模板加二次开发，源码源码价格大约在-元;软件外包公司完全定制开发，社保社保价格大约在3万-万元;自建开发团队自主开发，系统系统价格大约在万-万元，源码源码在正文中，社保社保我们将进行更详细的系统系统开发费用和开发周期说明和利弊分析。

       一、源码源码第三方做软件致电壹伍扒壹壹叁叁驷柒驷驷平台模板自助开发说明及费用

       1.什么是第三方平台模板?

       即提供一套或者多套现成模板的，平台型的软件开发公司，其特点有以下几点：

       (1)模板经过多人使用，多年打磨，软件质量高，BUG出现几率低。

       (2)因为是平台型的模板 ，提供给大量的用户使用，所以收费最低，同时平台客服人员因需要面对大量用户导致客服质量相对较弱。

       (3)通常需要使用者具备基本的软件知识，通过视频课程或者客服讲解进行自助搭建软件。

       (4)对于小规模的用户来说，且预算较为紧张的情况下，基本上无法获得任何的个性需求定制服务，原因很简单，平台方即使额外收费，但做这样的定制也不划算。

       (5)举例来说：就像我们买了1个二房一厅的住宅，但因为所有的间隔墙面都是承重墙，你无法将它改造成三房一厅。

       2.费用做软件致电壹伍扒壹壹叁叁驷柒驷驷说明：

       (1)通常是按年缴费。

       (2)开发费用最低，通常是从数百到数千元每年的开发费用支出

       3.费用做软件致电壹伍扒壹壹叁叁驷柒驷驷测算公式及方法示例：

       (1)开发人工费：

       通常开发人工费以软件开发总人力天乘以技术人员人工单价/天计算。第三方平台模板自助开发，notepad 1.0源码不涉及外包开发人工费用支出。

       (2)开发管理费：

       中等规模公司的开发管理费为开发人工费的%左右，第三方平台模板自助开发，不涉及到开发人工管理费用。

       (3)开发总报价：

       开发人工费 开发管理费。

       4.适用人群：

       软件开发需求简单，且平台方提供的模板能够完整的满足开发需求，使用方具备基本的软件知识或者学习能力。

       5.利弊分析

       (1)利： 成本最低，开发周期最短，通常几天就可以完成。

       (2)弊： 大部分情况下，无法获得个性需求定制支持。

       二、软件外包公司固定模板加二次开发说明及费用

       1.什么是软件外包公司固定模板?

       即软件外包公司不提供平台型的服务，但软件开发限于外包公司已有的成型模板，其特点有以下几点：

       (1)模板经过外包公司技术打磨，软件质量不一定比第三方平台的模板更低，BUG出现几率也不高。

       (2)原则上来说使用者不需要具备基本的软件知识，外包公司会提供完善的客服服务。

       2. 什么是二次开发?

       (1)相对第三方平台而言，外包公司更有可能提供个性化的需求定制服务，通常这种定制，可以理解为是依附于原有模板的二次开发，其缺点是需求的解决受限于原有模板的框架及架构，通俗来说，就是能够满足你的定制需求，会帮你找到一条产品解决思路，但不一定是最优的实现方案。

       (2)举例来说：就像我们买了1个二房一厅的住宅，其机构允许我们将它改造成三房一厅，但该下水管道无法做任何修改，我们可以增加房间数，但不能增加卫生间的数量。

       3.费用说明：

       (1)通常按年缴费或一次性买断都可行。

       (2)如果不涉及定制，开发费用通常为数百到数千元。

       (3)如果涉及定制，心里fm源码根据需求实现的难易程度，额外的定制开发费用为数千到数万元不等。

       4.费用测算公式及方法示例：

       (1)开发人工费：

       通常开发人工费以软件开发总人力天乘以技术人员人工单价/天计算。举例：一个软件系统开发，其二次开发部分需要2人，工作5天，则总人力天为2×5=个人力天，而人工单价以中等规模公司的元/天计算(大型公司通常为元/天，小型公司通常为元/天)，则开发人工费为：×=元。

       (2)开发管理费：

       中等规模公司的开发管理费为开发人工费的%左右，则开发管理费为：×%=元。

       (3)开发总报价：

       开发人工费 开发管理费= =元。

       5.适用人群：

       软件开发需求相对简单，且平台方提供的模板能够基本满足开发需求，不能完全满足需求部分的个性化的定制功能也不算复杂。

       6.利弊分析

       (1)利： 成本相对较低，开发周期最通常数周到1个月之间就可以完成。

       (2)弊： 新增的需求定制的解决方案不一定最优，可能需要消耗更多的系统算力，或者在多用户并发的时候需要延长响应时间。

       三、软件外包公司完全定制开发说明及费用

       1.什么是软件外包公司完全定制开发?

       即出于个性需求，软件外包公司提供度身定做的开发服务，其特点有以下几点：

       (1)需求得到充分调研，软件产品设计方案能够完全满足需求方的要求。

       (2)软件开发质量在第一期的版本或多或少会存在部分BUG，软件需求方需要有一定的耐心来配合修复。

       (3)举例来说：就像我们向开发商定制了1个三房一厅的住宅，配备了足够的卫生间，且卫生间布局合理，但房内暗藏的管道可能出现局部不够通畅，需要入住后才被发现，并需要时间来做清通梳理工作。

       2.费用说明

       (1)一次性买断。

       (2)开发费用通常为数万到数十万元，如果涉及大型ERP项目等，甚至需要耗费数百万元。

       3.费用测算公式及方法示例：

       (1)开发人工费：

       通常开发人工费以软件开发总人力天乘以技术人员人工单价/天计算。android aar 源码举例：一个软件系统开发，其外包公司投入人员为5人，工作天，则总人力天为5×=个人力天，而人工单价以中等规模公司的元/天计算(大型公司通常为元/天，小型公司通常为元/天)，则开发人工费为：×=元。

       (2)开发管理费：

       中等规模公司的开发管理费为开发人工费的%左右，则开发管理费为：×%=元。

       (3)开发总报价：

       开发人工费 开发管理费= =元。

       4.适用人群：

       软件开发需求复杂，现有的模板无法满足开发需求。

       5.利弊分析

       (1)利： 度身定做，有效的解决各类需求，采用软件提高管理、服务、效率的目标有效实现。

       (2)弊：开发周期长，通常3个月起(包含项目需求调研及UI制定的工作)，项目复杂的甚至需要按年计算开发时间。

       四、自建开发团队自主开发说明及费用

       1.什么是自建开发团队自主开发?

       即出于个性需求，且放弃寻求软件外包公司提供度身定做的开发服务，改为自助开发团队研发。其特点有以下几点：

       (1)需求得到充分调研，软件产品设计方案能够完全满足需求方的要求。

       (2)相对软件外包而言，需求调整效率高，不需要耗费额外时间和软件外包公司进行就需求调整展开关于开发费用和开发周期谈判。

       (3)软件开发质量在第一期的版本或多或少会存在部分BUG，投资人需要有足够的耐心来等待修复。

       (4)举例来说：就像我们向开发商定制了1个三房一厅的住宅，配备了足够的卫生间，且卫生间布局合理，但房内暗藏的管道可能出现局部不够通畅，需要入住后才被发现，并需要时间来做清通梳理工作。

       2.费用说明

       (1)自主开发，不存在买断和源码交接的免费钓鱼源码问题。

       (2)开发费用通常会比外包开发更高，因为自建团队的所有开销均需要独立承担，特别是开发不顺利的时候，所有开发人员的工资福利均需要按期支付，其开发费用至少从数十万元起步，如果涉及大型ERP项目等，数百万元的开发费用并不罕见。

       3.费用测算公式及方法示例：

       (1)开发人工费：

       通常开发人工费以软件开发总人力天乘以技术人员人工单价/天计算。举例：一个软件系统开发，其自主团队投入人员至上为5人，工作天，则总人力天为5×=个人力天，而人工单价以中等规模公司的元/天计算(大型公司通常为元/天，小型公司通常为元/天)，则开发人工费为：×=元。

       (2)开发管理费：

       中等规模公司的开发管理费为开发人工费的%左右，则开发管理费为：×%=元。

       (3)开发总报价：

       开发人工费 开发管理费= =元。

       (4)备注：自建团队的开发人工单价及管理费用，并不因为是自建团队而比外包团队更低，我们在自建团队前需要明白一点，员工工资加社保福利，特别是IT人员的工资和社保福利，是一项非常固定的支出，这类固定支出，特别是在项目研发不顺利的情况下，往往给资金不足的自建团队非常大的压力。

       4.适用人群：

       软件开发需求复杂，企业自有资金充足，且最为核心的一点是，企业股东成员中需要有专业的IT人员(否则，几乎可以肯定超过%以上的项目会烂尾收场)。

       5.利弊分析

       (1)利： 自有团队，度身定做，有效的解决各类需求，软件开发方向调整灵活、方便。

       (2)弊：如果企业股东缺乏专业的IT人员，则开发成本投入一定会比外包开发更高，且项目开发失败的风险最高。

社会保险管理信息系统的构成有哪些啊？

       简单点说

        ERP系统结构：

        一、支持企业整体发展战略的战略经营系统

        二、全面成本管理系统

        三、敏捷后勤管理系统

        至于各分系统里面的具体操作要看你公司需要的内容来定了，每个公司都最好尽量做出自己的、适合自己的系统才真的有效。。。。

人力资源管理软件系统，定制开发哪家公司好。

       传统的定制开发是找其他人弄，其实利用华创信息管理平台也可以自己搭建，就不用求别人了，而且自己可根据需要随时调。

        

       该平台是一款综合性的信息管理软件，面向非专业人士，无需编程，能让用户自由建表、自定义字段，因此能管理各种数据。对你来说，在平台里把人力资源管理所要的表格建起来，再设置登录帐号及权限，大家就可录入数据、共享数据了。比如，员工信息表、薪资信息表、考勤信息表...等等。至于操作界面、数据存储等细节由平台自动完成。

        

       给个实例截图，是上海一家公司利用它做的人力资源管理，供你参考：

        

       其它几个功能对你也可能有用：

       ●支持多用户同时访问，具有完善的权限，各类人员的增删改及查看权均可详细控制；

       ●具有自动提醒功能，可用于合同到期提醒、薪资发放提醒等；

       ●可自由设置各种计算公式，可按照自己计算方式计算各薪资项目、社保金额等。

       ●支持excel数据的导入导出，现有的数据无需再次输入，可直接导入到本系统中。

        

       希望对你有帮助。

6个高可用的开源人脸识别项目！哪个识别率最高？

       实时人脸识别系统在计算机视觉领域热度不减，多家公司正积极开发解决方案以入局增长市场。相较于传统方法，实时人脸识别系统在连续帧中捕捉同一人物的多个实例，提供显著优势。对于开发者而言，开源项目成为探索实时人脸识别技术的起点。这类项目拥有公开源代码，开发者可以深入理解其运作机制，并确保数据安全。本文将指引初级开发者了解最佳开源人脸识别项目，并探讨为何选择开源软件为最佳策略。

       开源人脸识别项目提供了丰富的功能和独特特性，但基本流程相似：首先，部署摄像头并开始视频流，确保足够的光线和清晰的分辨率，以便完整捕获用户面部。接着，通过运动检测避免过载人脸识别服务器。这一过程需要摄像头放置得当，确保高效识别。

       选择开源项目的优势显而易见：确定数据处理方式、代码质量更高、许可成本更低、更不易过时且通常代表成熟代码。开源软件允许开发人员快速理解代码并激发创新。

       本文精选出最佳开源人脸识别软件，以供开发者参考：

       1. Deepface：支持FaceNet和InsightFace等识别方法，具备REST API，但仅支持验证功能。最新版本为0.0.。

       2. CompreFace：年7月发布，以其轻便的REST API和易于集成的特性受到青睐。同时，它支持同时识别多个视频流中的人脸，且处于活跃开发阶段，最新版本为0.5。

       3. Face Recognition：提供Python API和二进制命令行工具，易于安装，但缺少重大更新，准确率为.%，且无REST API。

       4. InsightFace：采用最新最准确的人脸检测和识别方法，准确率高达.%，缺点在于不易操作。

       5. FaceNet：准确率.%，但缺少REST API，最后一次更新在年4月。

       6. InsightFace-REST：基于Docker的解决方案，提供方便的REST API，性能提升显著，最新版本为v0.5.9.6。但仅提供人脸嵌入，需自行实现分类器。

       综上，本文精选的开源人脸识别项目各具特色，为开发者提供多样化选择。在实际应用中，应根据项目需求和优先级，选择合适的开源软件。尽管这些项目在功能上存在差异，但均能提供高质量的实时人脸识别体验。

       拓展阅读：人脸识别技术作为生物识别技术的代表，以其高精度、易用性、稳定性和防假冒性，在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业展现出广阔的应用前景。随着技术的不断进步，人脸识别技术在智能门禁、周界安全、景区人流量统计等场景中得到广泛应用。TSINGSEE青犀视频研发团队正积极开发AI技术，如人脸检测、人脸识别、人流量统计、安全帽检测等，并将其融入现有的视频平台中，如EasyCVR视频融合云服务，提供AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总等功能，满足不同场景的需求。

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

       基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调的微调模型，旨在提升金融领域问答效果。通过整合中文金融公开问答数据与爬取的金融问答数据，构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行指令微调。使用 GPT3.5/4.0 API 和中文金融知识图谱、CFLEB 金融数据集等扩充数据集，确保高质量训练。

       安装环境时，建议使用 Python 3.9 以上版本，同时通过 lfs 方便本地下载 LLaMa 大模型。下载 LLaMA 模型时，注意选择分类为“中文金融问答微调模型”，并根据模型的不同版本和参数调整训练数据、训练序列长度等参数。

       进行单模型推理和多模型对比，通过运行 infer 脚本，使用 ./instruction_data/infer.json 提供的测试用例或自定义数据集进行验证。构建数据集时，集成公开和爬取的中文金融领域问答数据，覆盖保险、理财、股票、基金、贷款、信用卡、社保等业务场景，优化数据质量和丰富性。

       在微调 Finetune 阶段，按照 ./instruction_data/fin_data.json 的格式构建自定义数据集，运行 finetune 脚本进行微调。训练细节包括计算资源需求，推荐使用 A-SXM-GB 显卡，训练总轮次为 轮。根据显存大小调整 batch_size，预计 / 显卡（GB 显存）以上显卡可以较好支持。

       在提示词模板构建模块中，包含用于 LoRA 微调 LLaMa 模型的提示模板样式，通过 JSON 文件描述模板，确保模板灵活适用于不同任务需求。现有模板包括 alpaca.json、alpaca_legacy 和 alpaca_short 等，提供通用和特定任务的提示词选择。

       提示构建模块是 Prompter 类，作为模板管理器，用于构建和调整提示词以适应不同模型微调需求。项目源代码和更多优质内容可访问指定链接或关注公号“汀丶人工智能”获取资源和文章。