Web测试工具Selenium入门心得

本文介绍了自动化测试的概念,即通过程序将手工测试过程自动化。重点讨论了自动化测试的实施条件及其实现方式,包括所需的源代码及运行环境。

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自动化测试:以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。自动化测试,就是把手工进行的测试过程,转变成机器自动执行的测试过程。该过程,依旧是为了发现错误而执行。因此自动化测试的关键在于“自动化”三个字。自动化测试的内容,也就相应的转变成如何“自动化”去实现原本手工进行的测试的过程。所有的“自动化”,依靠的无疑都是程序。通过程序,可以把手工测试,转变成自动化测试。
自动化测试的开展,依赖于“程序”。那么程序,其实就是由“源代码”构建而来的。那么原则上,只要能做出自动化测试所需要的“程序”的时候,变可以进行自动化测试。但往往,并不是所有的“时候”都是好的“时机”。
自动化测试的执行,依靠的是机器。那么自动化测试必将在“机器”上进行。一般来说,这个机器包括桌面电脑和服务器。通过将写好的源代码部署在机器上,构建出用来做自动化测试的"程序",并且运行该程序,实现自动化测试。
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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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