软件测试对象详解

软件测试的对象包括了在整个软件开发生命周期中产生的所有可检查的成果(工件)。这些对象可以分为两大类:静态对象 和 动态对象

软件测试对象详解

1. 静态对象(通过“静态测试”进行验证)

静态测试不运行程序本身,而是通过审查、走查、分析等方式来检查文档和代码。

  • 需求规格说明书:测试其正确性、完整性、无二义性、一致性和可测试性。糟糕的需求是项目失败的主要原因。

  • 概要设计文档:测试系统的架构、模块划分、接口设计是否合理。

  • 详细设计文档:测试模块内部的算法、数据结构、逻辑流程是否正确。

  • 源代码:通过代码审查、走查或静态分析工具,检查代码是否符合规范、是否存在逻辑错误、潜在缺陷和安全漏洞。

  • 用户手册/操作手册:测试其内容是否准确、完整、与软件实际功能是否一致。

2. 动态对象(通过“动态测试”进行验证)

动态测试通过运行程序来检查其行为。

  • 可执行的程序/代码:这是最核心的动态测试对象。通过输入数据,检查其输出结果是否与预期一致。

  • 程序相关的数据:测试程序在处理正确数据、错误数据、边界数据时的表现。


按测试阶段划分的测试对象

为了更好地理解,我们可以将测试对象与软件开发的不同阶段对应起来:

开发阶段产生的文档/代码(测试对象)主要测试活动
需求分析需求规格说明书需求评审
系统设计概要设计说明书、详细设计说明书设计评审
编码实现源代码代码审查、单元测试、集成测试
集成与测试可执行的程序单元、子系统、完整系统集成测试、系统测试、验收测试
发布维护用户手册、安装手册文档测试

总结清单

因此,一个全面的软件测试过程,其对象包括:

  • ✅ 需求规格说明书

  • ✅ 概要设计与详细设计文档

  • ✅ 源代码

  • ✅ 可执行的程序(包括单元、集成后的组件、完整的系统)

  • ✅ 用户手册、帮助文档等相关文档

  • ✅ 程序运行所需和处理的数据


常见误区澄清

  • ❌ 误区:软件测试只测试代码。

    • ✅ 正解: 代码只是核心对象之一。早期对文档的测试(静态测试)能更早、更低成本地发现缺陷。

  • ❌ 误区:软件开发人员是测试对象。

    • ✅ 正解: 开发人员是测试活动的参与者(如进行单元测试、代码走查)或被评估者,但他们本身不是被测试的“软件工件”。

  • ❌ 误区:测试报告是测试对象。

    • ✅ 正解: 测试报告是测试活动的输出成果,它本身也需要被评审以确保其准确性,但通常不将其列为主要的“测试对象”。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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