移动APP测试

移动APP测试全解析

移动APP测试

移动互联网现状

  • 站在风口上,猪都能飞起来-----雷*布斯
  • 移动互联网的火爆曾经吸引了无数创业者涌入,大部分创业者坚信移动互联网创业的经典模式:只要有了用户就不愁盈利。但是几年下来,大多数创业者在移动互联网创业中碰的头破血流,他们有了用户也赚不到钱,大家思考过为什么吗?

移动互联网弊端:

  1. 隐私泄露
  2. 广告泛滥
  3. 病毒传播

APP分类

按照类型分类:
  • Native APP
  • Hybrid APP
  • Web APP

UI测试

测试版本:demo版
测试方法: 对照UI交互设计文档,检查每个界面设计菜单、对话框、窗口、风格、布局等
版本验收:
  • UI测试不通过版本打回
  • 通过后再进行功能测试

功能测试(本地环境)

测试版本:T01版
本地功能(不联网):
  1. 基本测试用例(测试用例设计方法)
  2. 用户场景
  3. 业务逻辑

功能测试(在线测试环境)

测试版本:T02

在线功能

测试环境:备份服务器
  1. 后台接口调通口导入在线功能测试
  2. 测试通过后商用环境
  3. 商用环境继续测试

为什么要做移动APP专项测试

  • Crash 问题
  • 设备兼容性问题
  • 流量占用率的问题
  • App 在整个电量的占用比问题
  • App 在不同的网络环境下,出现的白屏问题

专项测试

  1. 稳定性测试
  2. 兼容性测试
  3. 流量测试
  4. 电量测试
  5. 弱网测试
  6. 性能测试
  7. 安全性测试

更新测试

更新能力
  • 旧版本升级到新版本
  • 新版本有升级到更新版本能力
注意事项:
  • 版本迭代与上个版本兼容
  • VersionCode升级
  • 分渠道更新;或指定版本、用户更新

手游测试

  • 针对手游的测试,有以下这些必不可少的测试环节:
  • 手游的兼容性测试(快速发现手游兼容性问题,覆盖市面主流机型)
  • 手游客户端的性能测试( 适用于Cocos、Unity等各类游戏和应用可获取FPS、CPU、内存、流量等基础性能数据以及Drawcall、三角形数量等渲染数据,更有Unity资源分析和MONO内存测试)
  • 服务器压力测试(通过创建虚拟机器人玩家模拟多用户的并发场景,提供一整套完整的服务器压测解决方案)
  • 云真机远程调试(提供上千台真实手机,覆盖市场主流TOP机型,通过在不同屏幕大小、操作系统的设备上测试 获取真实环境下的用户体验,并且随时随地快速测试,提供截图、实时日志和各种性能数据)
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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