云中的功能测试:改进软件的关键之实验室管理

本文探讨了在软件测试中管理实验室的挑战,包括设备和浏览器间的平衡、成本及安全问题。介绍了基于云的服务如何简化这些任务,如跨平台访问、模拟用户场景等,并讨论了选择此类服务前需考虑的因素。

改进软件的关键之实验室管理

数字测试需要对浏览器和真实设备的现代测试实验室进行设置和维护。 

如果设备实验室管理或数字实验室管理是想要自己做的事情,必须在真实设备和浏览器之间取得适当的平衡,同时考虑管理和采购成本以及物理和数字安全挑战和易用性。

数字化测试实验室极不方便管理,不应成为核心职责。为什么要在测试维护之上增加另一个挑战?相比之下,基于云的服务可以通过以下方式让生活更轻松:

在任何操作系统的任何版本上远程访问任何平台(浏览器和物理设备)的版本和分辨率。

模拟真实世界的用户场景:事件、交互、网络。

并行运行测试

也就是说,在购买基于云的功能测试工具之前,应该考虑五件事:

1、安全性(尤其是敏感测试数据)。

2、由于虚拟机的加载时间等因素,测试执行速度可能会增加。

3、隐藏的复杂性。

4、缺乏稳定性。

5、升级和更新的能力,并支持最新的浏览器和真实设备(即,如果供应商提供真实设备)。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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