软件测试概论

第一章、认识软件

一、概述

软件又叫做软体,英文是software

不同的设备上叫法不一样

  • 普通的电脑上:软件
  • 手机,平板电脑:app(application)

1、软件定义

官方:软件是按照特定顺序组织的计算机指令(代码,程序)和数据集合(用户名和密码,商品图片,价格,名称,银行存款记录,取款记录...)

自己的理解:软件是具备特定目的,特定的功能,为了提高生活工作等方面的效率,由代码做出来的一个东西。

2、软件依赖于硬件

软件还是一个特殊的东西,特殊在:软件必须依赖于硬件设备而存在,不能独立存在。

以后做软件,一定会用到设备

可能会用到的设备:

  1. 普通的电脑:cpu:i5,内存:8G
  2. 移动端设备(手机,平板电脑):小一些的设备
  3. 服务器设备:其实就是电脑,但是比普通的电脑配置好很多,cpui10,内存:64G

二、操作系统/系统软件(system software)

不同的硬件设备上安装的操作系统也不一样

普通的电脑:以为图形化为主,以命令行为辅的操作系统,eg:windows,mac

服务器设备:以命令行为主,以图形化为辅的操作系统,eg:linux,unix...

  • 图形化:用鼠标点击图标,按钮来操作系统
  • 命令行:使用命令来操作系统

windows  VS  Linux系统:

  • 相同点:windows和Linux都是操作系统,都有图形化和命令行两种,但是看以哪个为准
  • 不同点:使用方式不同
    • windows:通过在图形,图标上用鼠标点击来操作,操作简单,适合广大群众来使用
    • linux:通过一个一个命令来使用,提前背命令,适合由电脑基础的人使用

移动端设备:安卓,ios, 鸿蒙

虽然windows以图形化为主,但是仍然要记住的几个命令:

cmd窗口打开方式:点击开始菜单==》搜索程序和文件中输入:cmd ==》 敲回车

  1. ipconfig   ---查看IP地址命令

  1. ping 对方设备的IP地址   --检查自己电脑到对方电脑之间的网络连通状况

补充:

mstsc   ==》远程控制别人的电脑

shutdown  -s   -t  1800   ==》在1800秒以后关机

shutdown  -a             ==》取消关机

logoff                    ==》注销

三、应用软件(application software)

从架构上分类:

1、无架构的应用软件

单机版软件

使用这种软件的时候不需要上网,很多单机版的游戏,eg:植

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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