12、构建强大的移动应用测试策略

构建强大的移动应用测试策略

1. 云测试服务

1.1 AWS Device Farm

AWS Device Farm 提供灵活的即用即付定价模式,开发者只需为使用的测试资源付费,对一些团队而言是具有成本效益的选择。

1.2 Firebase Test Lab

Firebase Test Lab 是谷歌 Firebase 开发工具套件的一部分,是基于云的测试服务,支持在多种真实设备和虚拟设备(模拟器)上测试移动应用,涵盖 Android 和 iOS 平台。它支持 Espresso 和 XCTest 等流行的测试自动化框架,但不支持 Appium 和 Detox。

Firebase Test Lab 有以下优势:
- 与 Jenkins、GitLab CI 和 Bitrise 等流行的 CI 工具集成,简化开发工作流程中的测试过程。
- 自动生成预发布报告,包含详细的测试结果、性能指标和截图,帮助开发者在应用发布前识别和解决问题。
- 作为 Firebase 工具套件的一部分,可与 Cloud Functions 等其他 Firebase 服务无缝集成,简化整体测试和开发过程。

使用 Flank 可并行运行测试,Flank 是适用于 Firebase Test Lab 的大规模并行 Android 和 iOS 测试运行器,与 gcloud CLI 兼容 YAML,能提供额外功能以加速测试速度和提高质量。使用步骤如下:
1. 创建 Google Cloud 项目和账户。
2. 创建 Firebase 账户。
3. 将项目添加到 Firebase。
4

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值