测试用

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最新推荐文章于 2023-06-24 22:13:03 发布
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关注
软件测试常见问题 开发模型 PC端qq登录测试用例 BUG的相关问题 测试用例设计的常用方法
weixin_45939887的博客
04-10 2685
测试基础1.软件测试和软件研发的区别2.软件测试和软件调试的区别软件测试在不同公司的定位一个优秀的软件测试人员所具备的素质3. 什么是需求4.PC端qq登录测试用例5.测试用例5.1 测试用例的优点：6.BUG7.开发模型7.1.瀑布模型7.2.螺旋模型7.3增量模型，迭代模型7. 4 敏捷模型7.5 V模型7.6 W模型(双V模型)8. 软件测试的生命周期（软件测试的流程）9.什么是BUG10 .BUG的级别5. bug 生命周期10.测试人员因为一个bug和开发人员产生冲突，该怎么做？11. 测试用例的
测试概论之系统测试
Yunzhong_jiuxiao的博客
08-08 4926
系统测试
网卡性能测试用什么软件,小巧好用的网络性能测试工具iPerf
weixin_32042443的博客
07-22 4573
作为一个网络工程师经常会遇到这种情况，需要在两点间测试实际可跑带宽。带宽小的线路可以搭个FTP服务器，或者直接用scp拷文件这种方式，如果线路超过10G以上就不好用了，一方面需要准备大文件，另一方面磁盘的读写性能也影响到测试结果的准确性，这时这个小巧的开源软件就派上用场了。iPerf是用于主动测量IP网络上最大可承载带宽的工具。它支持调整与时序，缓冲区和协议(TCP，UDP，SCTP与IPv4和I...
jmeter 基准测试
qq_43506952的博客
11-13 2036
在系统无压力时，分别对每个脚本用1个用户执行5分钟或循环100次操作，获得交易响应时间，通过此测试初步检查交易响应时间的量级，为后续测试提供对比基础。
白盒测试的概念及测试方法
weixin_44079378的博客
07-22 3435
精通一门编程语言比如Java/Python的测试人员，写自动化脚本时可以通过做白盒测试来检查程序的内部逻辑。代码检查法、静态结构分析法、静态质量度量法、逻辑覆盖法、基本路径测试法、域测试、符号测试、路径覆盖和程序变异。发现错误的能力由弱到强依次是语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定条件覆盖、条件组合覆盖、修改条件判断覆盖。我们可以把软件当成一个透明的盒子，测试者必须检查程序的内部结构，从检查程序的逻辑着手，得出测试数据。白盒测试又称结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。...
详述-单元测试
z344310362的专栏
04-02 6562
笔者的文章同时发布于 kubeclub 云原生技术社区，一个分享云原生生产经验，同时提供技术问答的平台，前往查看 一、何为单测 测试有黑盒测试和白盒测试之分，黑盒测试顾名思义就是我们不了解盒子的内部结构，我们通过文档或者对该功能的理解，指定了相应的输入参数，然后判断得出的结果是否正确。普通的用户、开发、QA都可以进行黑盒测试。 白盒测试与之相反，需要了解到内部的实现细节，一般是由开发人员自己来进行的，是基于对代码逻辑结构、各个关联方法了解基础上进行的。 白盒测试主要有 2 种 静态代码分析：Find.
测试用例设计方法
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m0_61504888的博客
03-09 2万+
1. 用例介绍 1.1 定义 为某个业务目标，而编制的一组由测试输入，执行条件以及预期结果组成的案例 1.2 为什么要学习测试用例？ 1.在开始实施测试之前设计好测试用例，可以避免盲目测试并提高测试效率。 2.测试用例的使用令软件测试的实施重点突出、目的明确。 3.在软件版本更新后只需修正少部分的测试用例便可展开测试工作，降低工作强度、缩短项目周期。 4.检验软件是否满足客户需求、体现一个测试人员的工作量、展现测试用例的设计思路。 1.3 用例核心要素（16个） 必须掌握：用例编号（如何命
【软件测试】
j8267643的博客
06-16 2841
判断缺陷的规则1. 软件未达到产品说明书标明的功能2. 软件出现了产品说明书指明不会出现的错误3. 软件功能超出产品说明书指明范围（额外的创造是不需要的）4. 软件未达到产品说明书虽未指出但应达到的目标5. 软件测试员认为软件难以理解、不易使用、运行速度缓慢6. 最终用户认为不好根据需求文档进行分析制定测试策略和测试计划分别根据需求分析、概要设计和详细设计的输出进行测试设计使用测试设计文档，进行各个阶段的测试执行当软件产品周期，需求文档变化时，将重新进行前三个工作。
软件测试实验二 白盒测试
qq_64314976的博客
06-24 2644
环路复杂度是一种为程序逻辑复杂性提供定量测度的软件度量，将该度量用于计算程序的基本独立路径数目，这是程序中每个可执行语句至少执行一次所必须的最少测试用例数。修饰的方法会在所有方法被调用前执行，且该方法时静态的，所以当测试类被加载后就接着运行它，而且在内 存中他只会存在一份实例，他比较适合加载配置文件（针对所有测试，只执行一次 ）。基本路径测试是在程序控制流图的基础上，通过分析控制构造的环路复杂性，导出基本可执行路径集合，从而设计测试用例的方法。通过程序的控制流图导出基本路径集，列出程序的独立路径。
软件测试——VMware环境安装
m0_46703597的博客
07-30 2295
软件测试VMware环境配置
openai/chatgpt微调/fine-tuning/测试用/投喂资源
03-06
整理了chatgpt微调所需要的测试资源数据，按照fine-tuning的格式生成的数据集。可以直接 fine_tunes.create -t 使用。 微调完毕后可以 -p 回答结果。 其中包含三四百条数据。 适合测试openai自定义模型的人群使用。
多种格式的测试用音频、视频
05-06
这个名为“多种格式的测试用音频、视频”的压缩包文件显然包含了丰富的素材，旨在帮助开发者测试其软件对各种音视频格式的支持程度。以下是这些资源可能涉及的一些关键知识点： 1. **音视频格式多样性**：描述中...
YUV420格式图片 和 视频 测试用
11-19
本文将详细解析YUV420格式及其在图片和视频中的应用，同时结合提供的测试资源——一张名为"jpgimage1_image_640_480.yuv"的YUV420图片和一段名为"jpgimage1_video_640_480.yuv"的YUV420视频。 1. YUV420颜色空间 ...
音频测试文件，wav格式
10-20
在进行alsa和Linux的alsa测试驱动时，需要wav文件结果aplay和tinyplay来使用wav文件来播放，wav文件可以使用Adobe Audition CC 2018生成
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
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打印机黑白灰度质量测试用文件
在IT行业中，打印机测试用文件是指为了检验打印机的打印效果、性能和稳定性而设计的特定文档。从提供的文件信息中，我们可以提炼出以下几个与打印机测试相关的知识点： 1. 打印机测试的文件类型： - 黑白测试文件...
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