软件测试心得(初期)——1

ROS2 DDS中间件(图文并茂+超详细) DDS 的目标场景在端上,致力于使端上的应用可以更容易的进行通信,由于它的完全分布式架构,可以方便的将端上的应用拆分为多进程架构,从而提高端的容错能力。从产品定位角度来讲,它和 Chromium 中的 mojo 都是端上的通信中间件,只不过 mojo 不强调分布式,内部集成了更多的特定于端上的机制,比如句柄的传输,消息的缓存等。但由于 mojo 生于 Chromium,目前官方并没有把它独立出来,所以用起来比较不方便。而 DDS 或许可以在简单的场景下作为 mojo 的替代品。 阅读详情

软件测试入门掌握

你好!当你开始进行软件测试的时候,来看这篇文章是没错的,这是也是我刚接触软件测试自己积累的一些经验和技巧。

入门须知

在开始之前你先需要明白:

  1. 软件功能测试技术——手工测试-最基础-不可替代
  2. Web自动化测试的初级应用能力——Selenium自动化工具1
  3. 接口测试的初级应用能力

此外,你还需要额外了解:

  1. 操作系统知识(如:Windows、Linux、MacOS)
  2. 数据库知识(如:select、where、from……)

软件测试从六方面入手

  • 外观界面(UI)测试:界面功能模块布局是否合理,整体风格是否一致,界面文字是否正确,命名是否统一,页面是否美观,文字、颜色、图片组合是否完美等
  • 功能测试:所有功能点是否能正常使用和操作,是否满足需求文档里的要求
  • 性能测试:测试软件在不同环境和压力下能否正常运转,重要指标——系统响应时间
  • 安全性测试:该软件防止非法侵入的能力,是否有防止密码明文泄露
  • 易用性测试:使用起来是否复杂,用户体验感是否良好
  • 兼容性测试:该软件与其他软件的兼容问题——现主要考虑软件与浏览起的兼容能力,包括分辨率的兼容

明确角色

在项目中的角色有:产品人员、用户、项目经理、开发人员、测试人员
人员构成情况如图1-1所示:
在这里插入图片描述

了解评审需求文档

当接触到一个产品中的项目时,还有会接触到该项目的需求文档,以及启动会汇报内容等项目相关文档,需要我们测试人员仔细阅读里面的内容,并对其进行评审。
目的:消除歧义,完善需求细节,达成共识。
就从这六方面进行需求评审:

  • 正确性:对照用户的原始需求,检查产品人员制定的需求文档是否偏离了用户的原始需求。

  • 明确性:检查需求文档中每一个需求项是否存在一些含糊其辞的词汇,用语是否清晰,是否有歧义。

  • 完整性:对照用户的原始需求,检查产品人员制定的需求文档是否覆盖了用户所提出的所有需求项,每个需求项有没有遗漏用户所提出的一些必要信息。

  • 限制性:每个需求项里是否清晰地描述了这个软件能做什么,不能做什么,能输入什么,不能输入什么,能输出什么,不能输出什么。

  • 优先级:需求文档中的哪些功能比较重要,哪些功能比较次要,是否做了标识和编号。

  • 一致性:检查需求文档里的内容前后是否一致,确保不冲突,不矛盾。

软件测试的原理

黑盒测试和白盒测试这两个测试的概念务必掌握!!
简言之
黑盒测试就是不涉及内部代码的结构和算法,着重在测试用户交互界面的测试。
白盒测试就是设计到内部代码的结构和算法,而不在乎外部功能点的测试。

软件测试阶段

软件测试阶段:单元测试、集成测试、系统测试、验收测试
在这里插入图片描述
如图1-2可知,我们测试人员是处在系统测试的阶段,我们所测试的内容为开发人员已完成的功能。在对于功能不了解的地方,及时与开发人员进行沟通,问清楚对该功能操作的具体步骤,才能明确对该功能进行测试。

在系统测试和功能测试都是使用黑盒测试 这些名词在前面有提到

测试用例

学习书写测试用例是测试人员的必经之路,必须掌握这种能力
测试用例是测试的依据,是记录测试过程的操作和步骤的文档
下面图1-3的例子来展示测试用例需要包含的内容:

在这里插入图片描述

设计测试用例的方法

设计测试用例方法:

方法简介
等价类划分法把输入的数据进行划分,在区域中取代表性数据进行测试,无效等价类只需取有效中的反向数据
边界值分析法这是等价类划分法的补充,取稍高于或稍低于边界的值进行测试
错误推测法凭直觉和经验,用发散性思维设计一些容易出错的测试点进行测试,
正交表分析法这是当有多个输入框,减少测试用例的方法
因果判定法明确各类按钮间组合制约的关系,制作判定表,并根据判定表进行测试

  1. Selenium官网 ↩︎

【高级强化学习:算法、优化与泛化】第13章 扩散模型策略优化(Diffusion Policy Optimization) \quad$ 计算均值 $\mu_t = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}} \left( x_t - \frac{1 - \alpha_t}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \tilde{\epsilon} \right)$.$\quad$ 组合得分估计: $\tilde{\epsilon} = \epsilon_{\text{unc}} + w \cdot (\epsilon_{\text{con}} - \epsilon_{\text{unc}})$. 阅读详情

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