再测试一下

最新推荐文章于 2024-10-07 00:33:58 发布
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博客内容提及再次进行测试，但未给出更多关键信息。
再测试一下
iteye_2726
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回归测试和再测试的区别？
公众号【伤心的辣条】资料领取~
04-10 2595
确定测试或者说再（重新）测试，和回归测试是两个概念。但是有些测试成熟度等级较低的组织经常会把回归测试等同于再测试，当软件发生更改之后，只进行了再测试，却没有进行回归测试，这会给软件带来很大的风险。 什么是再测试？ 再测试 是仅针对缺陷的修正进行的测试，使用的是与发现该缺陷相同的测试用例（测试用例也可能会进行适当的调整），主要目的只是确认变更是否有效。 什么是回归测试？ 回归测试 要测试的软件是通过测试发现了缺陷并对缺陷完成了修正的，回归测试的主要目的是确保变更没有给软件带来新的缺陷。 所以，回归测试要运行.
软件测试必问必背面试题
热门推荐
weixin_45912307的博客
10-30 26万+
软件测试必问必背面试题 01 软件测试理论部分 1.1 测试概念 1. 请你分别介绍一下单元测试、集成测试、系统测试、验收测试、回归测试 单元测试：完成最小的软件设计单元（模块）的验证工作，目标是确保模块被正确的编码 集成测试：通过测试发现与模块接口有关的问题 系统测试：是基于系统整体需求说明书的黑盒类测试，应覆盖系统所有联合的部件 回归测试：回归测试是指在发生修改之后重新测试先前的测试用例以保证修改的正确性 验收测试：这时相关的用户或独立测试人员根据测试计划和结果对系统进行测试和接收。验收测试包括Al
单元测试详解
Edward_hjh的博客
03-20 1万+
维基百科中是这样描述的：在计算机编程中，单元测试又称为模块测试，是针对程序模块来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中，一个单元就是单个程序、函数、过程等；对于面向对象编程，最小单元就是方法，包括基类、抽象类、或者派生类中的方法。
软件测试基础理论
xn_nancy的博客
02-15 8513
1.软件测试定义： 软件测试(Software Testing)，在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。 2.软件的分类： 软件=程序+数据+文档。 　　按照功能划分： 　　　　系统软件：如操作系统、数据库管理系统，各种驱动软件等 　　　　应用软件：如Office、金山词霸、QQ等 　　按照技术结构划分： 　　　　单机版本：如Office，画图工具等 　　　　C/S结构软件：如QQ、MSN等 　　　　B/S结构软件：如新浪、搜......
功能测试面试题总结
2301_78567583的博客
07-02 2976
1.1面试题：在实际测试中如果出现不可复现的bug怎么办？ 经过多次复现后，还是没有出现。此时在本地记录当前的问题 回顾当时操作的流程及测试环境的配置要求，确认是否由于操作失误或者环境临时故障引起 请开发协助（自己）查找当前测试模块是否有对应的日志信息（日志的位置可以问开发） 再考虑更换一套环境查看是否能够复现上述问题 在后续的版本中测试，此时需要关注当时测试该功能时是否还出现上述的问题 在后续版本还出现过，需要开发协助打印日志进行分析定位，同时测试需要提交bug 1.2面试题：你
Mockito单元测试
xzy的博客
11-11 1万+
文章目录Mockito单元测试为什么要使用Mock?导入依赖import导入包使用Mock模拟测试某个类中的某个方法是否可以成功执行使用Mock模拟某个类的方法，自己给这个方法返回我们指定的值使用Mock模拟某个方法调用后会抛出指定的异常使用Mock模拟测试某个类中的某个方法(加上参数)调用的次数使用@Mock注解生成模拟对象疑惑？心得。注意自测的方法传递的参数会对打桩产生影响什么叫做打桩？以及什么情况下需要打桩什么情况下不需要打桩？打桩的时候返回不同的结果单测的结果可能不同上次的编译可能会影响以后的代码执
性能测试分类
晴天的博客
11-07 4515
性能测试分类
测试流程及测试方法
dreamer_18的博客
08-20 6336
测试设计开展流程 需求文档学习、输出问题确认列表、问题确认与汇总； 需求文档评审、开发讲解，测试提问、输出评审结论，归档； 制定测试设计计划、制定设计任务分配表； 启动设计输出思维导图、思维导图评审，汇总意见、输出修改后的思维导图； 评审启动后启动设计、输出测试用例初稿、启动测试用例评审、汇总评审意见、启动更新、第一次更新完成，再评审、汇总形成测试用例、归档，设计完成。 如何多方面考虑测试一个系统 用例设计原则： 按照测试类型分析法，按功能、压力、稳定性、性能、安全性、兼容性进行测试类型划分；
JMETER性能测试
Nkx_kaixin的博客
03-17 2万+
jmeter 为性能测试提供了一下特色： jmeter 可以对测试静态资源（例如 js、html 等）以及动态资源（例如 php、jsp、ajax 等等）进行性能测试 jmeter 可以挖掘出系统最大能处理的并发用户数 jmeter 提供了一系列各种形式的性能分析报告 使用 jmeter 一般用于以下两种类型的性能测试 负载测试：通过测试系统在资源超负荷情况下的表现，以发现设计上的错误或验证系统的负载能力。 压力测试：测试系统能承受的最大负载能力。目的在于发挖掘出目标服务系统可以处理的最大负载 使用
【自动化测试】使用MeterSphere进行接口测试
Original0的博客
04-26 6862
自动化测试按对象分为：单元测试、接口测试、UI测试等。接口是指系统或组件之间的交互点，通过这些交互点可以实现数据的交互。接口就好像一根水管，通过这根水管可以把水房的水传输每家每户，而这根水管的容量大小就决定了传输的水容量，水管越粗，一个时间点内流通的水的体积就越大，也就是说接口的传输容量就决定了服务器向客户端一次传输的数据大小，而对于系统的接口就是方法与方法之间、模块与模块之间的交互，主要是校验数据的交换、传递和控制管理过程，以及相互逻辑依赖关系。
〖Python接口自动化测试实战篇④〗- 接口自动化测试详解
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
05-26 5万+
[接口测试] 是相对来说和我们的功能测试 [最为接近的一种自动化测试手段] ，所以我们首先来学习接口测试的内容。 实现接口的开发与接口的测试，在我们的思维上、想法上、面向的态度上都是不一样的。所以大家要有一个思维上的转换，要认识了解一下 接口测试到底是做什么的、它的功能、意义在哪里。...
单元测试、集成测试、系统测试和验收测试、冒烟测试、回归测试、随机测试、探索性测试和安全测试
mashang_test的博客
10-11 1798
项目前期、中期至发布后测试启动前后我们一般要经历的几种测试方法。
软件测试流程和常见测试难点与解决方法
AI小美好
10-07 3348
全面阐述了软件测试流程，涵盖需求分析、计划制定、用例设计、环境搭建、执行、缺陷管理和报告。测试中常遇难点如需求变更频繁、环境不稳定、缺陷难重现、资源有限及多团队协作障碍等以及相应的解决方法。
〖Python接口自动化测试实战篇①〗- 自动化测试基础扫盲及项目的生命周期详述
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
05-24 4万+
大家好，从今天开始呢我们将进入到 [Python自动化测试实战篇章] 的学习。在这一篇章主要的学习内容是与 [软件测试] 有关，该领域与 [Python 全栈编程] 是一个完全不同的角度。该篇章的重点在于 [测试、模拟人工操作] 这样的一个角度。该篇章主要涉及到三个方向：WEB端UI自动化、API接口自动化、Appium移动端自动化。小伙伴们加油呀。...
对比传统方案，AI+数智应用如何为产业园区带来颠覆性变革？.docx
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瑞利衰落Matlab代码 - RIS衰落建模与信道强化
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12-02
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蜕变测试再解释一下
05-22
### 蜕变测试的详细解释 蜕变测试是一种用于解决 Oracle 问题的黑盒测试方法，其核心思想是基于已知的输入输出关系（称为蜕变关系），通过构造一组相互关联的测试用例来验证程序的功能正确性和稳定性。它特别适用于那些难以直接判定预期结果的情况，例如数值计算、机器学习模型预测等领域[^2]。 #### 定义与构成 蜕变测试用例由两部分组成：起始测试用例（source test case）和跟随测试用例（follow-up test case）。其中，起始测试用例是一组常规的输入参数及其对应的期望输出；而跟随测试用例则是通过对起始测试用例中的输入按照特定的蜕变关系进行变换后生成的新测试用例[^1]。如果程序满足给定的蜕变关系，则起始测试用例与其衍生出的所有跟随测试用例所产生的输出应符合预设的关系约束。 --- ### 应用场景及实例 #### 场景一：数值积分计算 假设有一个函数 `f(x)` 的数值积分算法实现如下： ```python def numerical_integration(f, a, b, n=1000): h = (b - a) / n integral_sum = sum(f(a + i*h)*h for i in range(n)) return integral_sum ``` 在这种情况下，我们无法轻易知道任意区间 `[a,b]` 上的真实积分值作为比较标准。然而，我们可以利用一些基本的数学性质建立蜕变关系，例如线性缩放特性——当我们将整个积分范围扩大 k 倍时，理论上得到的结果也应该是原来的 k 倍。因此，可以设计以下蜕变测试方案： - **起始测试用例**: 输入 `(lambda x:x**2, 0, 1)` - **跟随测试用例**: 对上述输入做简单扩展，如 `(lambda x:x**2, 0, 2)` 并设定蜕变为 “结果应当接近前者的两倍”。 这样即便不知道确切解也可以间接评估代码准确性[^2]。 --- #### 场景二：图像处理领域 考虑一个简单的灰度化转换操作，即将彩色图片转化为黑白形式的过程。虽然肉眼观察可以帮助初步判断效果好坏，但对于自动化质量控制来说并不够精确可靠。此时可借助像素级运算规则制定若干条合理的蜕变准则，像亮度总和保持恒定之类的要求即可形成有效的验证依据[^3]: ```python from PIL import Image def convert_to_grayscale(image_path): img = Image.open(image_path).convert('L') return img # 测试例子 original_image = 'colorful.jpg' grayscaled_image = convert_to_grayscale(original_image) # 检查蜕变关系是否成立 assert abs(sum(grayscaled_image.getdata()) - expected_value) < tolerance_level ``` 在这里，“expected_value”代表理论上的理想转化后的亮度累积量近似估值，“tolerance_level”表示允许误差幅度大小。 --- #### 场景三：自然语言处理(NLP) 在 NLP 中经常遇到的任务包括分词、句法解析等复杂环节，由于缺乏统一的标准答案使得传统意义上的单元测试变得困难重重。这时就可以尝试运用 MT 技术框架来进行深入挖掘潜在缺陷。举个关于中文断句的例子来讲明思路: 假如存在这样一个待测模块负责完成句子切分作业，那么可以根据汉语语法规律总结提炼几类典型模式充当蜕变纽带连接前后两端数据样本群组之间联系紧密程度较高的桥梁角色发挥重要作用[^4]。 --- ### 总结 综上所述可以看出，无论是基础科学运算还是高级人工智能研发过程中都广泛存在着适合采用蜕变测试加以改进完善的机会空间等待发掘探索。只要能够合理选取适用性强且易于理解把握的关键特征指标体系并据此精心策划安排好配套措施就能显著增强整体解决方案稳健可靠性水平。
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