randomColor_foshan_2(){...}函数存在缺陷

Flotherm XT学习历程 大家好,通过半年的热仿真软件学习使用,最终发现最好用,最好上手的软件就是Flotherm XT,对新手非常友好,但由于软件近几年才发布,网上教程非常少,后面我将在这里持续分析软件使用心得,和大家一起学习。 阅读详情

以下是页面打开测试文件的结果

 

randomColor_foshan_2(){...}函数存在缺陷

1. randomColor_foshan_2(){...}函数

	

/****



* name:我佛山人



* qq:52739105



* blog:



*/



function randomColor_foshan_2(){



return (new Date().getTime() & 0xffffff).toString(16);



}

2. 测试缺陷

var date = new Date();

date: Sun Jun 06 2010 15:41:09 GMT+0800 (China Standard Time)

date.getTime(): 1275810069957

date = date.getTime().toString(2);

date: 10010100100001100001101001011110111000101

date = date.substring(0, date.length-24)+"000000000000000000000000";//24个0

date: 10010100100001100000000000000000000000000

date = parseInt(date,2);

date: 1275806613504

date = new Date(date);

date: Sun Jun 06 2010 14:43:33 GMT+0800 (China Standard Time)

date.getTime(): 1275806613504

(date.getTime()&0xffffff): 0

(date.getTime()&0xffffff).toString(16): 0

3. 测试结论

从以上的测试中可以看到:

(1) randomColor_foshan_2(){...}函数存在返回值为"0"(不是6个代表颜色的字符)的可能性。

(2) randomColor_foshan_2(){...}函数返回"0"的可能性很小,每隔 0xffffff + 1 = 16777216 ms (大约 4.66小时) 发生一次, 。

 

 

以下是测试文件的源代码

 

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 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<title>randomColor_foshan_2_bugTest</title>
<style type="text/css">
    pre{
        border: 1px dashed #ccc;
    }
    p strong {
        background: #303030;
        color: #fff;
        font-weight: normal;
        display: block;
        padding: 10px 0;
    }
   
    p u {
        background: #f99;
        color: #000;
        font-weight: normal;
        display: block;
        padding: 3px 0;
        text-decoration: none;
    }
</style>
</head>
<body>
<h1>randomColor_foshan_2(){...}函数存在缺陷</h1>
<h3>1. randomColor_foshan_2(){...}函数</h3>
<div>
    <pre>
       
    /****
     * name:我佛山人
     * qq:52739105
     * blog:
     */
    function randomColor_foshan_2(){
        return (new Date().getTime() & 0xffffff).toString(16);
    }
       
    </pre>
   
</div>
<h3>2. 测试缺陷</h3>
<div id="debug"></div>
<h3>3. 测试结论</h3>
<div>
<p>从以上的测试中可以看到:</p>
<p>(1) randomColor_foshan_2(){...}函数存在返回值为"0"(不是6个代表颜色的字符)的可能性。</p>
<p>(2) randomColor_foshan_2(){...}函数返回"0"的可能性很小,每隔  0xffffff + 1 = 16777216 ms (大约 4.66小时) 发生一次, 。</p>
</div>
<script type="text/javascript">
    //
    function debug(s){
        document.getElementById("debug").innerHTML += "<p>" + s + "</p>";
    }
   
    /****
     * name:我佛山人
     * qq:52739105
     * blog:
     */
    function randomColor_foshan_2(){
        return (new Date().getTime() & 0xffffff).toString(16);
    }
   
    window.onload = function(){
        var date = new Date();
        debug("<strong>var date = new Date();</strong>");
        debug("date: " + date);
        debug("date.getTime(): " + date.getTime());
        //
        date = date.getTime().toString(2);
        debug("<strong>date = date.getTime().toString(2);</strong>");
        debug("date: " + date);
        //
        date = date.substring(0, date.length - 24) + "000000000000000000000000";//24个0
        debug('<strong>date = date.substring(0, date.length-24)+"000000000000000000000000";//24个0</strong>');
        debug("date: " + date);
        //
        date = parseInt(date, 2);
        debug("<strong>date = parseInt(date,2);</strong>");
        debug("date: " + date);
        //
        date = new Date(date);
        debug("<strong>date = new Date(date);");
        debug("date: " + date);
        //
        debug("date.getTime(): " + date.getTime());
        debug("(date.getTime()&0xffffff): " + (date.getTime() & 0xffffff));
        debug("<u>(date.getTime()&0xffffff).toString(16): " + (date.getTime() & 0xffffff).toString(16) + "</u>");
        //
    }
</script>
</body>
</html>

 

 

 

 

欢迎各位javascript爱好者亲自测试和提出质疑。

如果你的测试结果与我的不一样,请及时写邮件至:FuDesign2008@163.com 。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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此人很懒,什么都没有写~~ 350

软件测试用例模板怎么写:从用例设计到执行记录的全套指南

测试用例是测试工作的核心产出,它决定测试覆盖了多少、漏掉了什么。但大多数人的测试用例写得像流水账——只有正常路径,没有异常场景;只有操作步骤,没有预期结果;只有功能测试,没有非功能测试。本文拆解测试用例的标准结构,说明每个字段的含义和写法,给出覆盖功能测试、性能测试、安全测试的完整用例范例,并列出测试用例设计的五个高频遗漏点。

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