GADS:开源设备农场,助力移动测试

GADS:开源设备农场,助力移动测试

GADS Simple device farm for remote control of devices and Appium test execution on iOS/Android GADS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GADS

项目介绍

GADS(Open Source Device Farm)是一个免费且开源的设备农场和测试自动化平台,支持iOS和Android系统的远程设备控制和Appium测试执行。GADS是一个优秀的自托管解决方案,为那些寻求替代高昂云测试服务(如AWS Device Farm和Firebase Test Lab)的QA团队、移动开发者以及组织提供了理想选择。

项目技术分析

GADS平台的技术架构主要包括两个核心组件:Hub和Provider。Hub是一个网页界面,用于远程设备控制和提供商管理。Provider则负责设备设置,并使它们能够远程访问。

GADS的显著技术特点包括:

  • 支持多种操作系统:在macOS、Linux和Windows上均有良好支持,尤其是macOS上提供完整的iOS支持。
  • 易于设置:拥有直观的UI界面,自动化设备配置和Appium服务器配置,简化了整个设置过程。
  • 集成Appium:与行业标准的Appium测试框架兼容,提供了强大的测试自动化能力。
  • 支持远程控制:提供了实时视频流、远程交互(点击、滑动、文本输入)、应用安装卸载等丰富功能。

项目技术应用场景

GADS适用于多种场景,包括但不限于:

  • 移动应用测试:自动化在多个真实设备上的测试,确保应用在不同硬件和操作系统上的兼容性。
  • 手动QA测试:提供远程设备访问,以便手动测试人员能够进行详细的测试。
  • 持续集成/持续部署(CI/CD)流程:在部署工作流中集成自动化测试,确保代码质量。
  • 设备实验室管理:集中化管理组织内的移动设备,提高资源利用率和测试效率。
  • 跨浏览器测试:测试Web应用在多个移动浏览器上的表现。

项目特点

核心特点

  • 免费且开源:为用户提供了一个无成本的AWS Device Farm和Firebase Test Lab的替代方案。
  • 跨平台支持:全面支持iOS和Android设备,满足不同用户的需求。
  • 远程控制能力:支持实时的设备控制和测试,提高测试效率和灵活性。
  • 与Appium兼容:利用Appium框架进行自动化测试,保证了与现有测试工具的兼容性。
  • 简单易用:从安装到配置,GADS都致力于为用户提供简便的操作流程。

功能亮点

Hub功能
  • 认证系统:提供用户登录和会话管理,以及管理员用户管理。
  • 设备控制:支持实时视频流、远程交互、应用安装/卸载、高质量截图和设备预定系统。
  • 后端能力:包括Web界面服务、提供商通信代理,实验性的Selenium Grid替代方案。
  • 工作区管理:允许用户控制工作区的访问权限,提供默认工作区以兼容旧版本。
Provider功能
  • 易于设置:UI界面简化了设备管理流程。
  • 自动设备配置:为每个设备提供独立的Appium服务器配置。
  • 远程控制:支持iOS和Android的远程控制和视频流。
  • 测试集成:提供独立的Appium服务器端点,可选的Selenium Grid 4节点注册。

结语

GADS作为一个开源设备农场,以其高效的设备管理和自动化测试能力,在移动应用测试领域提供了强有力的支持。无论是对于开发者和QA团队,还是对于希望提升移动应用质量的个人用户,GADS都是一个值得尝试和采用的优秀工具。立即开始使用GADS,开启您的移动测试之旅吧!

GADS Simple device farm for remote control of devices and Appium test execution on iOS/Android GADS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GADS

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C语言的单片机超级点阵显示系统的设计与实现。项目旨在通过上位机发送数据,由单片机控制点阵显示屏,从而实现高分辨率、灵活控制、低功耗和用户友好等特点的显示系统。文章首先介绍了项目背景和目标,包括提升显示分辨率、优化数据传输、增强系统稳定性和降低成本等。接着阐述了项目面临的挑战及其解决方案,如高分辨率显示、稳定通信、低功耗设计等。此外,文章还介绍了项目的创新点,如模块化设计、智能化控制和跨平台兼容性。最后,文章列举了该系统的多个应用场景,包括广告、智能交通、公共信息发布、教育、智能家居、工业控制、医疗健康、展览展示和环境监测等领域,并提供了详细的软件模型架构及代码示例。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉C语言和单片机开发的工程师或爱好者。; 使用场景及目标:①适用于需要高分辨率、低功耗和灵活控制的点阵显示系统开发;②帮助开发者理解和掌握单片机与上位机的通信机制;③为从事嵌入式系统开发的人员提供实用的项目参考和技术支持。; 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面,建议读者在阅读时重点关注项目的设计思路、关键技术点和实际应用案例,结合提供的代码示例进行实践,以便更好地理解单片机超级点阵显示系统的开发过程。
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