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QAD是什么？

時間：2024-11-01 16:55 人氣：0 編輯：招聘街

一、QAD是什么？

QAD是一個制造業(yè)軟件公司的縮寫。因?yàn)镼AD是一家提供ERP軟件解決方案的企業(yè)，在制造業(yè)、分銷業(yè)、物流運(yùn)營等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，其軟件主要包括供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)管理、質(zhì)量管理等模塊，能夠幫助企業(yè)提高效率和降低成本。此外，QAD還提供云服務(wù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢等服務(wù)，是一個綜合性的企業(yè)信息化解決方案提供商。

二、qad軟件好用嗎？

是好用平臺。

QAD是全球領(lǐng)先的著名ERP軟件公司，擁有完整的企業(yè)管理軟件，重點(diǎn)面向中型的制造企業(yè)，尤其是汽車、電子、消費(fèi)品、機(jī)械制造等行業(yè)。到今天為止全球一共有90個國家超過5500個制造商在使用QAD的產(chǎn)品。

無論企業(yè)是否正在從一個現(xiàn)有QAD系統(tǒng)遷移或從另一套ERP應(yīng)用程序, 基于云端的 QAD 云ERP簡化了移動過程的需求,它非常容易連接、部署，然后 享受使用!

三、qad和sap系統(tǒng)的區(qū)別？

qad是erp系統(tǒng)的一個品牌，它就跟SAP一樣都是一中ERP系統(tǒng)。不過沒有SAP出名。因此erp是包含qad的，qad只是ERP的一種。

sap是“系統(tǒng)應(yīng)用和產(chǎn)品”的縮寫，是sap公司的產(chǎn)品，企業(yè)管理解決方案軟件的名稱

sap的主要功能有商業(yè)智能、客戶關(guān)系管理、企業(yè)信息管理、企業(yè)績效管理、企業(yè)資源規(guī)劃、管理和合規(guī)、人力資本管理、產(chǎn)品生命周期管理、服務(wù)和資產(chǎn)管理、供應(yīng)鏈管理、可持續(xù)性、制造和移動性。

sap就是一種erp系統(tǒng),是眾多erp系統(tǒng)中的其中一個系統(tǒng)。它們之間是包容關(guān)系，sap系統(tǒng)從屬于erp系統(tǒng)。

QAD是全球領(lǐng)先的著名ERP軟件公司，擁有完整的企業(yè)管理軟件，重點(diǎn)面向中型的制造企業(yè)，尤其是汽車、電子、消費(fèi)品、機(jī)械制造等行業(yè)。到今天為止全球一共有90個國家超過5500個制造商在使用QAD的產(chǎn)品。

四、QAD具體是做什么的？

QAD就是個測試部門，我有同學(xué)昆山仁寶的QAD工作。

不具有太多技術(shù)含量，了解一些計(jì)算機(jī)常識就可以，進(jìn)去以后會有一段時間的培訓(xùn)（我同學(xué)去了之后就參加過培訓(xùn)）不過仁寶是個純代工的單位，待遇不會太好，要有心理準(zhǔn)備。但是今年找份工作不容易，有機(jī)會先干著吧

五、QAD和QA職位：相似與不同

在軟件開發(fā)和質(zhì)量控制領(lǐng)域中，QAD和QA（Quality Assurance）是兩個常見的職位。盡管它們都涉及到質(zhì)量管理和測試工作，但實(shí)際上它們在職責(zé)和領(lǐng)域上有一些區(qū)別。

QAD（Quality Assurance Engineer）職位

QAD職位通常是指質(zhì)量保證工程師，他們的職責(zé)是確保軟件產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)和客戶期望。QAD負(fù)責(zé)制定和執(zhí)行測試計(jì)劃，使用各種測試工具和技術(shù)來評估軟件的功能性、穩(wěn)定性和易用性。

QAD通常負(fù)責(zé)編寫測試用例、執(zhí)行測試、記錄測試結(jié)果并與開發(fā)團(tuán)隊(duì)合作解決缺陷問題。他們還會進(jìn)行功能和性能測試，確保軟件在不同場景和負(fù)荷下的表現(xiàn)良好。

此外，QAD還可能參與需求分析、設(shè)計(jì)評審和用戶反饋等環(huán)節(jié)，以提供有關(guān)軟件質(zhì)量的建議和改進(jìn)措施。

QA（Quality Assurance）職位

QA職位是指質(zhì)量保證專員或質(zhì)量保證分析員，他們的職責(zé)是確保整個軟件開發(fā)和交付過程中質(zhì)量的可控和可靠。QA關(guān)注的是整個流程的質(zhì)量管理，以確保產(chǎn)品符合標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和最佳實(shí)踐。

QA的主要任務(wù)包括制定和實(shí)施質(zhì)量保證計(jì)劃、審查和評估規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)和流程、跟蹤和記錄質(zhì)量指標(biāo)、提供培訓(xùn)和指導(dǎo)以提高團(tuán)隊(duì)的質(zhì)量意識等。

QA與QAD的區(qū)別在于，QA更傾向于從整體的角度來把控和優(yōu)化軟件開發(fā)過程，而不僅僅是專注于單個軟件產(chǎn)品的質(zhì)量評估。

相似和不同之處

盡管QAD和QA有不同的職責(zé)和側(cè)重點(diǎn)，但它們也存在一些相似之處：

• 都關(guān)注軟件質(zhì)量：無論是QAD還是QA，都致力于確保軟件產(chǎn)品的質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)和用戶需求。
• 都需要測試技能：無論是QAD還是QA，都需要熟悉測試工具、技術(shù)和流程，能夠編寫測試用例、執(zhí)行測試并記錄結(jié)果。
• 都需要與團(tuán)隊(duì)合作：無論是QAD還是QA，都需要與開發(fā)人員、產(chǎn)品經(jīng)理和其他團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，以確保質(zhì)量目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

然而，兩個職位的關(guān)注點(diǎn)和范圍有所不同，QAD更專注于具體軟件產(chǎn)品的質(zhì)量評估，而QA更著眼于整個軟件開發(fā)過程的質(zhì)量保證。

總結(jié)：QAD和QA雖然有一些相似之處，但在職責(zé)和領(lǐng)域上有一些區(qū)別。QAD負(fù)責(zé)具體軟件產(chǎn)品的質(zhì)量評估和測試工作，而QA關(guān)注整個軟件開發(fā)過程的質(zhì)量保證和流程管理。無論是QAD還是QA，都是保證軟件質(zhì)量的重要角色，在團(tuán)隊(duì)中起著至關(guān)重要的作用。

感謝您閱讀本文，希望對理解QAD和QA的區(qū)別有所幫助。

六、jl474qad發(fā)動機(jī)參數(shù)？

發(fā)動機(jī)型號 ：JL474QAD

汽缸數(shù)： 4個

排放標(biāo)準(zhǔn)： 國四

最大輸出功率 ：68kW

最大馬力： 92馬力

最大扭矩 ：120N·m

七、QAD的方法差異是怎么來的？

QAD（質(zhì)量自動化開發(fā)）的方法差異是由于它們之間的不同技術(shù)背景所導(dǎo)致的。QAD使用領(lǐng)域特定語言（DSL）來定義和維護(hù)測試，而傳統(tǒng)的軟件測試可以使用多種語言，并可以使用不同的技術(shù)來創(chuàng)建測試程序和腳本。

此外，QAD還可以與模塊化軟件開發(fā)結(jié)合起來，使其可以更有效地實(shí)現(xiàn)模塊功能測試，而傳統(tǒng)的軟件測試則往往一次只能處理一個功能。

八、有人了解QAD嗎？專門做ERP的公司？

QAD是全球著名的ERP軟件公司，擁有完整的企業(yè)管理軟件，重點(diǎn)面向中型的制造企業(yè)，尤其是汽車、電子、消費(fèi)品、機(jī)械制造等行業(yè)。QAD是NASDAQ上市公司。QAD在中國設(shè)立了上海、北京、廣州、重慶等辦事處。在中國擁有福特、AO史密斯、偉世通、李爾、康明斯、隆鑫等眾多用戶。發(fā)展前景想當(dāng)然的好，呵呵

九、qad系統(tǒng)和erp系統(tǒng)有什么區(qū)別??？

qad是erp系統(tǒng)的一個品牌，它就跟SAP一樣都是一中ERP系統(tǒng)。不過沒有SAP出名。因此erp是包含qad的，qad只是ERP的一種。

十、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

檢測數(shù)據(jù)：

sunny，hot，high，weak

結(jié)果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。

基本思想：

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：

在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。

數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

/*

* 測試代碼

*/

public static void main(String[] args) {

//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)練模型

makeModel(false);

//測試檢測數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失?。?#34;);

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失敗！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成訓(xùn)練模型失?。?#34;);

System.exit(3);

}

}

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

}

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