Mi nombre es Nery tengo una pequeña ferretería y se me esta complicando llevar un correcto control de inventario y lista de precios. Me gustaría saber si hay algún programa que al hacer la venta vaya descontando en automático del inventario , además de que al indicarle un determinado cliente me de el precio específico para los artículos que tengo en la lista de precios para ese determinado cliente.
Nuestros clientes cuentan con un servicio soportado en la metodología TESTMET, basada en lineamientos internacionales para obtener reducción de costos en los proyectos, detección temprana de errores  en los productos de software,  rapidez en la generación de información de calidad para la toma de decisiones y evaluación garantizada de la calidad de los sistemas de información.
Para aumentar la conversión una vez que has conseguido tráfico se encuentran Search console , que exige el registro previo para su uso. Se trata de una aplicación web gratuita que sirve para saber cuáles son las consultas que hacen tus clientes y aquellos contenidos que más les interesan. Por otro lado, Hotjar te ayuda a conocer el comportamiento del cliente en tu página web, cuanto tiempo permanece, hasta dónde está viendo y qué aspectos tienes que mejorar o potenciar.
Presentado como trabajo de Maestría por Pekka Klärck y desarrollada en la empresa “Nokia Siemens Networks” ese mismo año, a partir de la versión 2.0 fue cambiada como software libre (año 2008) y su versión 3.0 llegó el año pasado. Escrita en Python y con licencia Apache 2.0, es posible su utilización principalmente con Java y .NET (con complementos se puede utilizar Perl, Javascript y PHP). Como muchas otras librerías de Python, se instala por medio PIP, y las librerías de Selenium Web Driver se deben instalar en un segundo paso; luego podremos instalar librerías adicionales para MongoDB, FTP, Android, Appium (una aplicación especializada en ejecución de guiones bajo Android e iOS) y muchas más. Robot framework utiliza también pruebas dirigidas por palabras clave.
El software E.S. Plan de empresa es producto de más de 10 años trabajando con miles de emprendedores y clientes, viendo qué funciona y qué no en el mundo real. Este software arregla los planes de negocio por donde están rotos, que es en ser largos, centrados en lo que no importa, inútiles para el día a día y que no se aplican porque acaban en un cajón, incompletos o con el hartazgo de haberlo hecho para nada.
Son herramientas que utilizan de forma habitual la mayoría de los emprendedores y startups que necesita organizar grupos de trabajo y proyectos en equipo. Ayudan a asignar las tareas de cada uno, ponerles fechas límite, etc. Imprescindibles, sobre todo, para quienes trabajan con colaboradores de forma remota. Aquí ganan por goleada Basecamp y Trello ; los dos muy parecidos, pero Trello le ha tomado la delantera a la primera porque es totalmente gratuita (Basecamp sólo lo es para los profesores) y porque combina muy bien con Google Docs. Otra alternativa recomendable es Asana , aunque en su versión gratuita está limitada a un máximo de 15 personas por equipos que empiezan.
WorkProject te permite registrar de forma automática el tiempo invertido en cada uno de tus proyectos. Esta herramienta registra toda la actividad realizada a través de un dispositivo (ordenador, tablet o teléfono móvil), y permite filtrar esta actividad por departamentos, empleados y fechas. A través de WorkProject, puedes ver al instante los costes dedicados a cada uno de tus proyectos, además de los márgenes y beneficios de los mismos. Permite automatizar multitud de tareas relacionadas con la gestión de proyectos, que pueden liberar de una gran carga de trabajo a directores de proyecto y managers. Cuenta con muchas otras funcionalidades, como un sistema de reglas para automatizar un registro detallado de la actividad, previsiones, editor de actividad, diagrama de Gantt... Puedes probarla totalmente gratis entrando en nuestro entorno de demo. 
en muchos de los casos, el código es heredado o forma parte de un diseño orientado al reúso de componentes. La arquitectura propuesta está conformada de 3 subsistemas. De acuerdo a la Figura 1, al primero subsistema se le denomina inspector de código. El objetivo de este subsistema es evaluar al sistema en reposo. La primera acción que realiza el inspector es inspeccionar el bytecode para obtener la arquitectura interna del sistema. Esta información se contrasta con la información de la matriz de pruebas, en donde se encuentran los registros de todos los parámetros necesarios para ejecutar correctamente cada caso prueba creado. El segundo subsistema es el evaluador de casos. El principal objetivo de este subsistema es generar un ambiente de evaluación real, en donde un grupo de evaluadores virtuales ejecutan cada uno de los casos de prueba de acuerdo a la funcionalidad del sistema en cuestión. Cada evaluador será apoyado con un aspecto que insertará las cláusulas en la codificación de los parámetros necesarios para cada caso de prueba. La gran ventaja de este enfoque es que no es necesario compilar el código para cada clausula insertada. El último subsistema recopilará la información resultante de cada prueba, en este caso será generada una pequeña una bitácora en el cual será especifica si la prueba fue exitosa o no. La información de las bitácoras generadas se guardará en una base de datos para estimar las métricas, las variables y sus valores del contexto de ejecución en donde se dieron los fallos, para su posterior análisis. El proceso de evaluación del sistema se realizará utilizando la técnica de simulación orientada a eventos discretos. En cada evaluación el tiempo asignado será ejecutado por el selector de casos y cada evaluador virtual será generado de forma aleatoria y automática. Figura 1. Arquitectura de la herramienta de evaluación propuesta. Las ventajas de nuestro framework de evaluación son: • La inspección de la arquitectura será basada en el bytecode o código fuente y en la funcionalidad del sistema. • La emulación de un grupo de evaluadores virtuales en entornos reales de ejecución. • El control de los casos de prueba durante la ejecución mediante la POA permite reducir el costo computacional. Esto es debido a que este proceso en la actualidad se hace mediante complicados algoritmos genéticos. • La utilización la técnica de simulación orientada a eventos discretos permite modelar el comportamiento de los evaluadores de una forma más acercada a la realidad. Conclusiones El proceso de pruebas siempre ha sido muy costoso, pero en la actualidad, los esquemas tradicionales de evolución no son suficientes. Se tienen lenguajes como Java, en donde la mayor parte de su funcionalidad se resuelve a tiempo de ejecución. Esta situación dificulta la planeación y ejecución de pruebas. De acuerdo al análisis de los instrumentos de evaluación reportados en el presente trabajo, se determinó la mayoría de los trabajos se enfoca en la cobertura del código. Dichos instrumentos, utilizan normalmente un

inspector de código para crear los casos de prueba necesarios. Algunas propuestas utilizan los archivos fuente de Java y otras se basan en diagramas UML para conocer la arquitectura del sistema. Nuestra propuesta se basa en retomar la parte de planeación y ejecución de pruebas que marca la teoría clásica, apoyada con técnicas de programación novedosas como la POA para mejorar la ejecución de cada caso de prueba. En este caso la combinación de la evaluación del sistema en reposo y en tiempo de ejecución robustece el proceso de evaluación para lenguajes como Java y nos permite planear y ejecutar los casos de prueba de una forma efectiva. De acuerdo a los resultados que hemos obtenido con este enfoque en otro tipo de aplicaciones (Davila-Nicanor, 2005), los costos se reduce en al menos el 50%. Este enfoque permite obtener sistemas productivos más confiables y eficientes. Trabajo a futuro El principal objetivo de nuestro trabajo a futuro es implementar el esquema propuesto para la herramienta de evaluación de sistemas orientados a objetos. Para evaluar la certeza de esta propuesta, serán utilizados algunos casos de estudio que tiene disponibles en su base de datos la Nasa (Rathore, 2012). El objetivo de esta base de casos, es que los instrumentos de evaluación que se proponen puedan contrastar sus resultados con los reportados en esta organización. Otro objetivo importante es que el costo computacional deberá ser bajo en la ejecución de la herramienta. En este caso los algoritmos implementados deben ser eficientes y confiables. Finalmente la técnica que elegimos POA en la ejecución de los casos de prueba, representa un gran reto, porque de acuerdo al estudio realizado en este reporte, pocas herramienta la utilizan como parte central de su proceso de evaluación. En este caso se utilizan en su mayoría técnicas de algoritmos evolutivos, lo cual genera costos muy altos de ejecución. Referencias al., K. e. (2011). LCT: an open source concolic testing tool for Java programs. In In: Proceedings of the 6th Workshop on Bytecode Semantics, Verification, Analysis and Transformation (pp. pp. 75-80). Albert, E. a.-M.-Z. (2011). jPET: An Automatic Test-Case Generator for Java. In Proceedings of the 2011 18th Working Conference on Reverse Engineering (pp. 441--442). IEEE Computer Society. doi:10.1109/WCRE.2011.67 Albert, E. a.-Z. (2010). PET: A Partial Evaluation-based Test Case Generation Tool for Java Bytecode. In Proceedings of the 2010 ACM SIGPLAN Workshop on Partial Evaluation and Program Manipulation (pp. 25-28). Madrid, Spain: ACM. doi:10.1145/1706356.1706363 Basili, V. R. (1996). A Validation of Object-Oriented Design Metrics As Quality Indicators. IEEE Trans. Softw. Eng., 22(10), 751--761. doi:10.1109/32.544352 Bhatnagar, N. (2004). A Survey of Aspect-Oriented Programming Languages. Cheon, Y. a. (2010). Automating Java Program Testing Using OCL and AspectJ. In Proceedings of the 2010 Seventh International Conference on Information Technology: New Generations (pp. 1020-1025). IEEE Computer Society. doi:10.1109/ITNG.2010.123 Davila-Nicanor, L. a.-A. (2005). Reliability evaluation of Web-based software applications. In Computer Science, 2005. ENC 2005. Sixth Mexican International Conference on (pp. 106-112). doi:10.1109/ENC.2005.36 Fraser, G. a. (2011). EvoSuite: Automatic Test Suite Generation for Object-oriented Software. In {Proceedings of the 19th ACM SIGSOFT Symposium and the 13th European Conference on Foundations of Software Engineering (pp. 416--419). Szeged, Hungary: ACM. IEEE. (2014). IEEE Spectrum. Retrieved Agosto 111, 2014, from http://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages

Hola buenas tardes. Estoy por aperturar una pasteleria, reposteria y pizzeria, todo junto, y estoy buscando algun programa que me ayude a llevar, registros de ventas, inventarios, gastos, horarios, comandas, etc., Agradeceria mucho si me pudieras dar tu opinion sobre que programa me pudiera servir, voy empezando, asi que si es gratuito mejor!. Muchas gracias en aticipado.
Herramientas de evaluación para sistemas orientados a objetos. JUnit XUnit es una de las herramientas más usadas para realizar pruebas unitarias automatizadas sobre software. Es una de las primeras herramientas de evaluación con la que la localización y detección de fallos es mucho más precisa. Ésta cuenta con una extensión llamada JUnit, creada por Kent Beck y Erich Gamma (Wahid & Almalaise, 2011). Esta herramienta se enfoca en realizar pruebas sobre el código en lenguaje Java. Sus principales ventajas son el uso simple y la automatización de las pruebas. Herramientas como Evosuite la utilizan como complemento para la generación de sus pruebas. JUnit es un framework de evaluación y su capacidad está en relación de la experiencia del evaluador que la utiliza. Herramienta LCT (Lime ConolicTester) LCT (al., 2011) utiliza un enfoque de pruebas concolic, es decir una combinación entre ejecución concreta y simbólica. Este enfoque se utiliza para estimar los diferentes caminos que tendrá el programa durante el tiempo de ejecución. La arquitectura del LCT se basa en tres componentes principales: el instrumentador el cual, examina el código para tener un conjunto de valores de entrada, el ejecutor de pruebas en el cual se hace la ejecución del programa con los valores ya preestablecidos, finalmente el selector de pruebas se encarga de construir un árbol de ejecución simbólica basado en la información recolectada por los ejecutores de pruebas y selecciona en el árbol la ejecución simbólica siguiente. Este es uno de los primeros frameworks de evaluación que existen, teniendo buenos resultados en su aplicación. Una de sus principales desventajas es que el costo computacional es muy alto y sólo se enfoca en la revisión del código sin tomar en cuenta la funcionalidad de sistema. PET y jPET. PET (Albert E. a.-Z., 2010) es una herramienta que utiliza archivos bytecode de Java para generar criterios de cobertura de evaluación, este enfoque se complementa que se complementa con técnicas heurísticas para determinar la efectividad de la ejecución del programa, los parámetros de cobertura son: sentencias, caminos y loop-K (ciclo de ejecución). jPET (Albert E. a.-M.-Z., 2011), es una extensión de PET y su función es proporcionarle al evaluador un ambiente grafico para la creación de casos de prueba. jPET tiene un visor de su comportamiento en cada caso y agrega un método de analizador de precondiciones escritos en JML, esta funcionalidad no existe en PET. Una de sus principales desventajas es que la cobertura de los casos de pruebas se limita al diseño del sistema, y nuevamente la funcionalidad queda ignorada. Herramienta EvoSuite. Una de las mejores herramientas es EvoSuite (Fraser, 2011), debido a que tiene un buen proceso de localización de fallos. Su funcionamiento se basa en producir series de pruebas que permiten alcanzar una alta cobertura de código utilizando solo el bytecode. Para este proceso se implementan varias técnicas como son la búsqueda hibrida, la ejecución simbólica dinámica y la trasformación del alcance de prueba. EvoSuite tiene dos objetivos principales: la cobertura total del conjunto de pruebas, utiliza un enfoque de búsqueda evolutiva que muta conjuntos de pruebas completas respecto a un criterio de completitud de cobertura. Otro objetivo importante es que la generación de aserciones basadas en mutación, utiliza pruebas basadas en mutación para producir un conjunto reducido de aserciones que maximiza el número de defectos introducidos en una clase que está en relación con los casos de prueba. Es sin duda una de las mejores herramientas de evaluación, sin embargo su costo computacional es muy alto para cualquier entorno de ejecución real. Esta herramienta genera millones de casos de prueba, lo cual implica un desgaste muy alto en tiempo y esfuerzo. De esta forma retornamos el problema de origen: costos altos y pocos recursos. Arquitectura propuesta En el presente trabajo se propone una arquitectura para una herramienta de evaluación de sistemas orientados a objetos. La evaluación de sistemas de software es un proceso costoso, pero en la actualidad a ese costo también hay que incluir que las técnicas tradicionales de evaluación no son suficientes, los nuevos paradigmas de programación hacen difícil la planeación y ejecución de pruebas. Nuestra propuesta se basa en la planeación de pruebas y en la ejecución de casos de prueba mediante el paradigma orientado a aspectos. El diseño de la arquitectura propuesta es independiente del código fuente, ya que se puede tomar como base el bytecode. Esto es debido a que en muchos sistemas, las aplicaciones no contienen archivos fuente, debido que

“Sin olvidarnos de herramientas para analítica y medición de apps. Las de medición, como Appfigures, te ofrecen información del número de descargas, ventas, ranking de tu app, valoraciones, etc. Las de analítica, como Appanie https://www.appannie.com/en/ , te indican quién hace qué dentro de tu aplicación. Igual que Amplitude. Son algo así como el Google Analytics para aplicaciones. Otra alternativa es Mixpanel, que vale para analíticas de webs y apps. Ésta te da información extra que no te ofrece Google Analytics en web (quién hace exactamente el qué)”, explica Emilio Rodríguez.
Postman es una gran herramienta para probar APIs. Los probadores y desarrolladores pueden utilizar esta herramienta gratuita como una extensión de Chrome o un producto de colaboración en la nube para desarrollar, probar y documentar las API más rápidamente. Permite a los usuarios comprobar el historial de las solicitudes HTTP enviadas, personalizar secuencias de comandos, autocompletar URL, previsualizar imágenes, realizar pruebas de producción, organizar o configuraciones locales con una amplia gama de características y funciones. 

Uno de los principales problemas dentro del área computacional, específicamente las estructuras de datos, es la complejidad que implementan sus algoritmos. Dada esta situación el entendimiento de los mismos se ve limitado teniendo consecuencias evidentes en el aprendizaje de dicha área. Diversas herramientas enfocadas en la Visualización de Programas tratan de resolver esta problemática. Sin ... [Show full abstract]Read more
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La dinámica laboral. El trabajo colaborativo y el teletrabajo se están volviendo la norma gracias a las aplicaciones que permiten que diferentes empleados compartan información y documentos y trabajen simultáneamente en ellos sin siquiera estar presentes en la misma oficina. Este tipo de herramientas mejoran la satisfacción del personal y la productividad al mismo tiempo.
Fue necesario el uso del archivo .sh, debido a que algunos comandos como es el caso de calabash-android gen, exigen una segunda acción como es el para aceptar la creación del proyecto, una vez ejecutado el comando se utiliza el archivo .features solicitado al usuario para ejecutar la prueba, esto es almacenado en un directorio con el nombre del id que identifica la prueba en la base de datos.
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