自动化测试提速之利剑——AutoTCG

AutoTCG是一个自动化测试用例设计平台,通过可视化建模生成测试用例,支持多种编程语言代码输出并集成Selenium、ETest等工具。ETest是国产半实物仿真测试开发平台,适用于嵌入式软件测试,而Selenium专注于Web应用测试。集成这些工具,可以提升测试效率,降低测试成本,确保软件质量和健壮性。

「工欲善其事,必先利其器」

在完整的软件项目开发周期中,软件测试工作占了一半以上的时间。随着软件功能越来越复杂、代码量成倍增加,软件开发、升级、迭代的周期越来越短,传统高成本的手动测试已无法满足软件开发的需求。

相比于手动测试,自动化测试可以帮助测试人员从重复的测试任务中脱离出来,根据预先设计好的测试用例,让程序自动执行测试任务,并将运行后的测试结果与期望值进行比较,自动得出测试结论。

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产品简介

AutoTCG自动化测试用例设计平台,基于业务流程创建可视化测试模型,自动生成测试用例,与Selenium、ETest等主流测试工具集成实现自动化测试;

AutoTCG采用先进的数学算法,可实现全面简单科学的测试覆盖;适用于嵌入式软件、web应用、移动app、桌面软件等多种自动化测试场景。

图1:AutoTC设计主界面图

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主要功能

1、可视化建模

采用标准的BPMN2.0符号,可视化构建测试模型;

简单便捷的模型设计器,快速构建测试模型;

实时的模型自动检查功能,随时发现问题;

支持子模型多层嵌套,分解复杂的业务逻辑。

2、输入参数设计

分步骤配置输入参数,方便人工分析;

输入参数约束设置支持计算表达式,适用范围更广;

自动识别参数类型,使用更简单;

自动分析输入参数,及早定位设计问题。

3、自动生成测试用例

采用路径深度覆盖算法,确保执行步骤的全面覆盖;

采用组合配对算法,确保输入参数组合的科学覆盖;

采用路径约减算法,确保测试用例的最优覆盖;

自动求解约束,保证每条测试用例的有效性。

4、执行代码输出及测试执行

自动生成python、lua、javascript、c#、c++等多种格式代码;

支持代码生成插件定制;

自动生成测试用例执行目录;

支持与ETest、selenium等测试工具集成使用。

图2:AutoTC测试用例审核流程图

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测试软件ETest简介

ETest是一款软件开发环境IDE,基于该IDE可以完成嵌入式系统测试软件的开发与部署。该产品是由凯云科技率先在行业内推出的国产自主可控半实物仿真测试开发平台,有效打破了国内该领域长期由进口软件LabView、DSpace等产品垄断的格局。ETest可广泛应用于航空航天、武器装备、工业控制、汽车电子、仪器仪表等各行业测试工装、测试仪器等设备的研发。具有应用范围广、实时性强、开发效率高、使用简单、易于扩展、国产自主等特点,支持各种国产CPU+国产操作系统的部署方案,同时兼容Windows、linux、Mac等多种操作系统。

图3:ETest测试开发环境图

将AutoTCG引擎与ETest核心引擎集成在一起的自动化测试工具,主要用于嵌入式软件测试。

采用ETest集成开发环境,事先编写好AutoTCG测试用例,当需求变化或是代码变动时,执行AutoTCG测试用例,能够迅速检验出系统的缺陷。同时,ETest能够自动生成符合用户需求的测试报告,极大的降低了项目的整体 时耗。让测试人员从测试工作中解脱出来,专心从事有意义的测试设计等活动。

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测试软件Selenium简介

Selenium也是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE、Mozilla Firefox、Mozilla Suite等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建衰退测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成。Net、Java、Perl等不同语言的测试脚本。

将AutoTCG引擎与Selenium集成在一起的自动化测试工具,主要用于Web应用测试。

AutoTCG可以根据不同的用户需求,量身定制自动化测试产品。

自动化测试保障了软件的可靠性和健壮性,同时能降低测试成本,提高测试效率,增强企业市场竞争力。对于持续交付和持续集成的迭代研发模式而言,自动化测试至关重要。更多产品信息(点击查看详情)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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