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我也要
不同项目模型中的自动化测试
陈能技
2008-1-9
Bob Galen在名为《Sizing up Automation Candidates – Selecting Which Tests，When To Automate Them,and Which To Take Off the Ticket Entirely》的文章中提到：采用不同的项目开发模型对自动化测试有不同的影响。
瀑布模型：瀑布模型在需求定义方面做得很好，这对自动化测试是有益的，包括可以尽早选择合适的自动化测试策略，让自动化测试可以从高层次、整体进行计划。
RUP：RUP强调的迭代开发让自动化测试可以应用在开发周期的很大一部分时间中。但是也意味着频繁的变更，自动化测试需要与开发策略紧密结合，关注早期构建、迭代的速度、风险、覆盖目标等。
敏捷：敏捷方法打破了传统的自动化测试方法。第一个破坏点集中在自动化的可接受性测试。这种测试所使用的工具超越了传统的自动化测试工具的范围，并且很难被其他类型的自动化重用。细粒度的迭代让每次自动化测试难以集中目标和定义标准。
Python自动化测试项目总结（超详细）
UnitTest 单元测试框架是受到 JUnit 的启发，与其他语言中的主流单元测试框架有着相似的风格。其支持测试自动化，配置共享和关机代码测试。支持将测试样例聚合到测试集中，并将测试与报告框架独立。unittest --- 单元测试框架 — Python 3.8.19 文档TestFixture：测试脚手架，测试所需要进行的准备工作，以及所有相关的清理操作。TestCase：测试用例，一个 TestCase 的实例就是一个测试用例。它检查输入特定的数据时的响应。
[转]《QTP自动化测试进阶》读书笔记
[转]《QTP自动化测试进阶》读书笔记（1）<br /> <br />学习《QTP自动化测试进阶》第一章。<br />采用不同的项目开发模型对自动化测试有不同的影响。<br />（1）瀑布模型：瀑布模型在需求定义方面做得很好，这对自动化测试是有益的，包括可以尽早选择合适的自动化测试策略，让自动化测试可以高层次、整体地进行计划。<br />（2）RUP：RUP强调的迭代开发让自动化测试可以应用在开发周期的很大一部分时间中。但是，也意味着频繁的变更，自动化测试需要与开发策略紧密结合，关注早期构建、迭代的速度、风
Python 自动化测试五种自动化测试模型实战详解
随着移动互联网的发展，软件研发模型逐步完善，软件交付质量越来越受到软件公司的重视，软件测试技术特别是自动化测试技术开始在软件系统研发过程中发挥着越来越重要的作用。与传统的手工测试技术相比，自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点，能够更加全面、快速地执行测试用例，在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。关于自动化测试的定义，本文不再详细赘述。一般来说，自动化测试是指：从局部或全部代替人工，结合测试工具和测试规范，自动执行测试脚本及提高测试效率的过程。
UI自动化测试
即原来的QTP（Quick Test Professional Software）与ST（Service Test）合并而来，由HP公司开发，是一个企业级的商业自动化测试工具，提供了强大易用的录制回放功能，同时兼容对象识别模式与图像识别模式，支持B/S和C/S两种架构的软件测试；一款基于python语言编写的自动化测试框架工具，具备良好的扩展性，支持关键字驱动，支持多种类型的客户端和接口，可进行分布式测试；
对比分析：JUnit 5、TestNG 与 Selenium 在人工智能项目自动化测试中的应用
在 AI 项目的自动化测试中，选择合适的测试框架是确保质量和可靠性的关键。
【Python自动化测试】——自动化测试基础
Python自动化测试——自动化测试基础
五种不同自动化测试模型的基本介绍
随着移动互联网的发展，软件研发模型逐步完善，软件交付质量越来越受到软件公司的重视，软件测试技术特别是自动化测试技术开始在软件系统研发过程中发挥着越来越重要的作用。与传统的手工测试技术相比，自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点，能够更加全面、快速地执行测试用例，在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。关于自动化测试的定义，本文不再详细赘述。一般来说，自动化测试是指：从局部或全部代替人工，结合测试工具和测试规范，自动执行测试脚本及提高测试效率的过程。
Mathcad在LLC谐振变换器设计中的公式推导实战
本文通过Mathcad软件，详细演示了LLC谐振变换器设计的核心公式推导实战。文章阐述了如何利用Mathcad作为“会思考的草稿纸”，从定义基本参数、应用基波近似法（FHA）模型，到逐步推导电压增益公式及确定工作边界频率（fmin, fmax），并展示了如何通过动态参数扫描进行优化设计，帮助电源工程师高效、直观地完成理论计算，为后续仿真与实现奠定坚实基础。
python&selenium自动化测试实战项目（完整、全面）
之前的文章说过， 要写一篇自动化实战的文章， 这段时间比较忙再加回家过11一直没有更新博客，今天整理一下实战项目的代码共大家学习。（注:项目是针对我们公司内部系统的测试，只能内部网络访问，外部网络无法访问）
基于Windows环境的OGG远程抽取异常（经典模式）OGG-02830 Formatting error
MOS提供的解决方法，根据MOS的提示是由于使用的OGG版本太新了，经典模式下已经弃用了这种远程抽取方式。问题：Windows环境下启用远程抽取ADG备库的数据，在启动抽取进程的时候出现如下错误提示。
操作系统笔记【全-408统考】【附思维导图】
操作系统 思维导图 概述 操作系统的概念 管理计算机软件和硬件资源 最基本的系统软件 特征 并发 区分并发并行 共享 互斥共享方式 同时访问方式 虚拟 逻辑上多个。虚拟处理器的分时，空分复用的虚拟存储器 采用多道程序设计 异步 由于资源有限，进程走走停停 可能会导致进程产生与时间有关的错误。访问顺序 目的和功能 1.管理计算机资源 功能 处理机管理、存储器管理、文件管理、设备管理 目标：安全、有效 2.作为用户与计算机硬件系统
python&selenium自动化测试实战项目——全面、完整、详细
之前的文章说过， 要写一篇自动化实战的文章， 这段时间比较忙再加回家过11一直没有更新，今天整理一下实战项目的代码共大家学习。
ComfyUI+minimaxh3本地部署：漫剧分镜批量生成工作流全实操
视频生成模型正从云端API向本地化部署迁移，背后的技术逻辑是将扩散模型的文本编码、潜空间采样、VAE解码等阶段拆分为可编排的独立环节。ComfyUI作为节点化管线工具，恰好能以可视化连线方式管理这些阶段，让生成过程可控、可复用、可批量执行。minimaxh3模型支持本地推理，配合LoRA微调与参数优化，能够在保证角色一致性的前提下，从分镜脚本批量产出连续剧情片段，规避云端排队、成本高、素材不可控等工程问题。这套工作流广泛应用于漫剧、短剧和动态条漫的工业化生产，尤其适合需要高频迭代分镜草稿的内容团队。文本以零
自动化测试selenium(1)
Selenium是web应用中基于UI自动化测试框架, 支持多平台, 多浏览器, 多语言.
手把手教你玩转CPU微架构专栏--第二章：流水线——微架构的“效率引擎”2.4 超标量与超线程：如何突破“单指令流”的限制？
例如，Intel酷睿i5-13600K拥有6个性能核（P核，支持超线程，共12线程）和8个能效核（E核，无超线程，共8线程），兼顾多线程性能与能效比。通过引入“物理寄存器”替代“逻辑寄存器”（如x86的RAX、RBX），消除数据冒险中的“假依赖”（False Dependency）。引入“混合架构”（Performance Core+Efficient Core），大核（P核）专注高性能任务，小核（E核）处理后台任务；：6发射超标量，IPC≈3.5（通过3D V-Cache优化缓存，进一步提升效率）。
银行监管报送系统介绍（十五）：金融审计平台
金审平台主要包括基础、财务、结算、信贷和中间业务五大板块，主要服务于审计署对中国银行的各项审计任务，同时也可为行内审计、稽核检查、数据分析、总分行提供基础数据服务，为实现基础数据共享提供了有力的数据保障。2019年1月某全国性股份制商业银行收到审计署2019-23号文，文中指出为进一步提高审计数据质量，审计署审计组派员前往9家重点商业银行，就完善标准化数据的相关情况与各银行有关部门进行讨论协商。关于数据报送频率及报送内容：数据从2019年4月开始，按月报送，即于每月25日之前报送上月数据；
分层自动化测试模型的发展
未来伴随则自动化测试技术的发展，分层自动化测试模型也会不断演进和发展，但是无论如何演进分层模型的依据还是测试投入，因此未来如果智能化测试能够替代人工投入那么分层模型也会有根本性的改变的。
C#串口通信从入门到精通（5）——打开、关闭串口
本文详细介绍如何打开串口
几种不同的自动化测试模型
2020-6-22 地点：杭州 天气：多云 最近在进行接口自动化测试的研究，本篇算是入门了解第一篇的理论基础，这里放几个概念，即：线性测试、模块化驱动测试、数据驱动测试、关键字驱动测试。 ps：本文无代码模块，仅对几种测试模型进行介绍。 1、线性测试 概念：通过录制或编写对应用程序的操作步骤产生相应的线性脚本，每个测试脚本相对独立，且不产生其他依赖与调用。其实就是单纯的来模拟用户完整的操作场景。 比如： 脚本一：打开浏览器——>进入“”http://www.baidu.com“”界面——>输
华为od统一考试B卷【宜居星球改造计划】Java&Go 实现
XXX年，人类通过对火星的大气进行宜居改造分析，使得火星已在理论上具备人类宜居的条件，由于技术原因，无法一次性将火星大气全部改造，只能通过局部处理形式，假设将火星待改造的区域为row * column的网格每个网格有3个值，宜居区、可改造区、死亡区，使用YES、NO、NA代替，YES表示该网格已经完成大气改造，NO表示该网格未进行改造，后期可进行改造，NA表示死亡区，不作为判断是否改造完成的宜居，无法穿过 初始化下，该区域可能存在多个宜居区，并且每个宜居区能同时在每个太阳日单位向上下左右四个方向的相邻格子进
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
五种自动化测试模型实战详解
随着移动互联网的发展，软件研发模型逐步完善，软件交付质量越来越受到软件公司的重视，软件测试技术特别是自动化测试技术开始在软件系统研发过程中发挥着越来越重要的作用。Python接口自动化测试零基础入门到精通（2025最新版）与传统的手工测试技术相比，自动化测试具备了良好的可操作性、可重复性和高效率等特点，能够更加全面、快速地执行测试用例，在保证产品质量的前提下实现软件产品的快速迭代。关于自动化测试的定义，本文不再详细赘述。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
什么是UI自动化测试？什么项目适合做UI自动化测试？
即原来的QTP（Quick Test Professional Software）与ST（Service Test）合并而来，由HP公司开发，是一个企业级的商业自动化测试工具，提供了强大易用的录制回放功能，同时兼容对象识别模式与图像识别模式，支持B/S和C/S两种架构的软件测试；一款基于python语言编写的自动化测试框架工具，具备良好的扩展性，支持关键字驱动，支持多种类型的客户端和接口，可进行分布式测试；
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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