软件测试基础

一、什么是软件测试

在规定条件下对程序进行操作,从而发现问题,对软件质量进行评估的过程。

二、软件测试的目的

以最少的人力、物理、时间找到软件中的缺陷并修改,从而回避商业风险。

三、软件测试的定义

使用人工和自动手段来运行程序,目的在于检查是否满足了需求。

四、软件测试的原则

  1. 所有测试追溯到用户需求
  2. 尽早且不断的测试
  3. 测试工作要由专业人员执行
  4. 80%的错误出现在20%的模块中(二八原则)
  5. 设计测试用例(测什么 怎么测)时,要考虑各种情况
  6. 一定要写缺陷报告
  7. 制定严格的测试计划
  8. 完全测试是不可能的,测试要终止
  9. 注意回归测试(修改了旧代码后,要确认没有引入新的问题)
  10. 妥善保存一切测试文档

五、软件质量模型(ISO9126)

  1. 功能性
  2. 可靠性(1.尽量不出问题;2.出了问题不能影响主体功能;3.如果影响了主体功能,要能尽快恢复)
  3. 易用性(用户体验好)
  4. 效率
  5. 可维持性(可更新)
  6. 可移植性(跨越不同系统平台)

六、软件质量模型保证(SQA)

目的:使软件制作的过程对于领导层是可见的
定义:它是一套计划和方法来向领导层保证
五个基本目标

  1. 保证有计划地进行
  2. 保证遵循了步骤和需求
  3. 及时通知给对应人员
  4. 高管可以接触到项目内部
  5. 软件质量需要测试工作来保证

七、QC和QA

QC:检验产品的质量
QA:审计过程的质量
工作关系:QC进行质量控制,QA是确保QC按照步骤执行(QA类似一个监工的职位)

八、软件测试基本流程

  1. 需求分析;
  2. 编写测试用例,即测什么和怎么测;
  3. 评审测试用例;
  4. 搭建测试环境**;
  5. 等待程序的开发包**;
  6. 部署测试包;
  7. 冒烟测试(测试主题功能是否有问题);
  8. 执行测试用例;
  9. Bug跟踪处理(回归测试);
  10. N轮之后符合要求**;
  11. 测试结束。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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