TCE测试管理平台-社区版(免费),手机端小程序如何使用?

TCE测试管理平台社区版(免费)是泽众云测试平台SAAS服务产品之一,提供给个人和企业免费使用,无需安装,注册即可使用。

TestCenter Enterprise(简称TCE)是由泽众软件开发的一款面向测试流程的测试项目管理工具,可迅速建立完善的测试体系,规范测试流程,提高测试效率与质量,实现对测试的过程管理。

市面上大多数测试管理工具,还是简单bug管理工具,基本上都是PC端使用,现在移动互联网高速发展,人手一部手机,不支持移动端,只能PC端使用,已经是无法满足用户需求了。但是TCE完美解决了这个问题,手机也无需安装App,采用微信小程序形式,即扫即用或者微信搜索“TCE”,非常方便使用。

下面给大家演示一下,具体如何使用?(重点第四步)

第一步:注册账号

第二步:企业认证(登录之后,免费获取TCE高级功能)

第三步,PC端登录,或者TCE小程序,手机微信扫码登录,即可使用。

第四步,在手机微信搜索“TCE”,小程序栏目,找到“TCE测试管理平台”,也可以登录使用。

到这里大家应该知道怎么使用了,有些人可能担心功能问题,功能全不全,TCE测试管理平台-社区版(免费)在中小企业足够使用。比如,社区版本(免费),不限用户个数、不限项目个数、功能无限制,简洁测试执行管理和缺陷流程自定义,测试用例可在线设计,用例可批理导入和导出,模板可配置等等功能。大家有兴趣,可以尝试一下哦。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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