并没有 我觉着这个东西 看书几乎是没用的 就是得靠自己慢慢摸...

兄弟 你这个书 是不是很老的了啊！

python 的 win32 系列...可以通过句柄精准操作...了解一下~

妹咋 现在异步测试可以用 Espresso 了, IdlingResource 支持的非常好...不过有时候不太稳定结果，但是对于单元测试来说远远足够了...我目前正在封装 Espresso 和 Junit， 有兴趣可以看看这篇：
Espresso - 详解 Espresso 的 IdlingResource 异步测试

系统级的报错我还没玩过~尴尬脸...可以谷歌一下.

处理崩溃或者错误的办法现在很常见的一种方式是开发多打点 log，然后记录成文件放在一个专门的地方，具体可以参考这个：Android 如何捕获应用的 crash 信息，一般测试人员的话，无法完全测试出所有的报错和闪退的，只能尽量。常用的 BUG 复现工具 (非人工) 倒是可以推荐下这个：replaykit,能重现你的操作 (要先保证网络)， 另外，还有一个监听页面前端卡顿的工具可以推荐：AndroidPerformanceMonitor, 其他的也没什么好的推荐了，有更好的，可以互相交流下.

谢啦！
另，下次发文会注意代码的高亮和色彩格式的...

嗯 所以最好的办法还是掌握 IdlingResource 这个东西

需要这么直白吗

可不可以再封装些循环查找目标（限制一个超时时间）的底层函数，用户也可以自己写啦，就是有点麻烦

谢回复~人在深圳，看来没福气面试了- - 祝早日招到合适人选-0-

@cc_fiend 地点?

@ycwdaaaa
大佬，你好! 能不能把图片整下， 有些好模糊， 看不清...理解起来比较吃力 0.0
另，有群么，好想加群 online chat!

感谢回复！
继续想把这篇啃完，如有疑问，还请不吝赐教哇 嘿嘿

大师， 很认真地拜读作品中！
有 3 个疑问 - 基于描述：

精准率 首先是精准率 (precision)。还是拿刚才的癌症的例子说。精准率 (precision) 就是说，所有被查出来得了癌症的人中，有多少个是真的癌症病人。公式是 TP/TP+FP

1. 如果 TP 在这里表示真正类的数量的话，这里是不是应该要加个括号：TP/(TP+FP)?

2. 如果 1 是对的的话，精准率是不是应该叫 “正类预测准确率” 更合适些? 因为不加 “正类” 的话，会容易理解为全部被预测样本的预测准确率。

3. 我注意到刚讲到混淆矩阵的图，其中模型预测 (负) 这一列，实际值 (正)+ 实际值 (负) 不等于总数。这是因为模型预测最后的统计结果实际情况本来如此么? 还是我理解错了? 不，应该是我想象错了！我想象的是，比如现在已经有了一个初步模型，然后有很多待测样本，设总数量为 A， 那么：TP+FP+TN+FN=A， 对不? 也就是一个单一的样本一定只对应一个单一的预测结果，是不?

每个汉字我都认识系列~