12、IoT 测试规划与策略全解析

IoT 测试规划与策略全解析

1. 物联网测试规划中的管理活动

在物联网测试规划里,软件或硬件管理活动是经典概念。管理始于定义规划和控制,其方式可以是正式且重量级的,也可以是轻量级且敏捷的。测试团队需要考虑开发组织及其相关团队,如运维、支持等团队,同时也不能忽视与之紧密相关的供应商团队及其管理。此外,管理、开发和测试工作还需要配置管理(CM)和/或软件配置管理专家(SCM)的支持,以及通过质量保证(QA)进行过程控制和评估。虽然很多团队认为测试和 QA 是一回事,但在国际业务和标准中,QA 与测试工程是有区别的。无论采用何种模型(如敏捷或传统模型),实施供应商、支持工作甚至工程的合同都是持续的生命周期管理重点。过去,管理者常通过数据进行管理,如在销售、营销、流程、成本和进度等方面运用数据分析。而在物联网测试中,在完整的生命周期流程中运用数据分析进行测试是最佳选择。

2. 基于线圈模型的工程活动

物联网线圈模型支持系统、软件、硬件、集成和测试等工程活动。这些活动可以由一个团队完成,也可以由多个团队分别负责不同工程领域。每个工程学科在整个生命周期中都会反复开展技术活动,且每次迭代的活动性质、强度和深度都会有所不同。例如,在“概念”阶段的第一个周期,可能会创建一个简单的物联网设备原型,让团队在深入开展其他工程活动之前了解该想法。若概念得到验证和批准,工程团队会与管理团队共同制定提案以获得继续推进的批准(包括长期资金支持)。在提案中,需求和早期设计可能会进一步扩展。即使在提案阶段,也可能会有更多的原型硬件和软件,并进行验证和确认(V&V)/测试检查。随着迭代的进行,会创建、集成和测试设计、实际硬件和生产软件。这些后期产品会经过多次迭代的权衡研究和选择。在将产品投入现场和运营之

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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