【Alpha阶段】测试报告

本文总结了一款物理实验报告系统的测试过程,包括黑盒测试发现的问题、场景测试的用户体验改进点以及详细的测试矩阵,覆盖多种浏览器兼容性验证。

buglist:链接

1、测试找出的BUG

从上线之前黑盒测试结果bug清单:

  • 录入报告的按钮变灰
  • 浏览器浏览时网站崩溃
  • 实验报告显示不出
  • 收藏夹在点击多次后变为
  • 1071生成报告数据不对
  • 个人收藏点击查看无
  • 报告收藏夹里显示的非中文名字
  • 收藏夹时间为UTC时间
  • 注册用户协议出错
  • 注册页图片点击后链接不正确

2场景测试

  1. 小徐:希望参考步骤规范的物理实验报告,让自己的物理实验预习报告不因步骤不规范而被退回。

  2. 小何:生成物理实验报告时能够给出每一步方法的中间计算过程,方便大家学习与参考。

 

3测试矩阵

  • 测试功能

    测试项

    检验点

    预期结果

    火狐FireFox

    搜狗

    IE系列(9+)

    Chrome

    (-2)

    QQ浏览器

    手机浏览器

    360浏览器

    Edge浏览器

    首页功能

    初始界面

    "主页"按钮颜色

    黑底白字

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    导航栏

    正常显示

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    "社区"、"服务"、"关于"按钮

    可以点击,并弹出加群页

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    注册按钮

    白字绿底而且可以点击

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    登录按钮颜色

    黑子白底而且可以点击

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    图片轮播功能

    图片按照一定间隔自动切换

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    点击"PhyLab"

    刷新主页

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    点击"登录"

    弹出登录框

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    点击"注册"

    弹出注册框

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    点击"<"

    切换到上一张图片

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    点击">"

    切换到下一张图片

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    点击"主页"

    没有变化

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    点击"社区"

    进入社区页面(β版本实现)

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    点击"服务"

    出现"实验报告中心"

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    点击"反馈"

    出现反馈页面

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    登录框

    显示"请输入您的账号",当输入长度超过20位或者少于6位的字符串时无异常

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    显示"请输入您的密码",当输入长度超过12位或者少于6位的字符串出现错误提示。

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    默认不勾选

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    登录动作

    不输入信息,点击登录

    无法登录,警告提示"请输入账号和密码"

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    仅输入账号或密码(输入格式正确)

    无法登录,警告提示"请输入账号和密码"

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    输入账号和密码,两者之中,其一正确,其一错误

    无法登录,警告提示"账号或密码错误"

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    账号或密码格式错误

    无法登录,警告提示"账号或密码格式错误"

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    输入正确的账号和密码

    登录成功,进入登录成功的界面

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    注册

    点击用户名各个输入框并输入正确格式,并使输入框失焦

    右侧打钩

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    点击用户名各个输入框并输入错误格式,并使输入框失焦

    错误输入的输入框变红,右侧打叉并显示红色提示框,提示相应正确格式

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    "注册"按钮

    绿底白字

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    信息提示

    在每一个要输入的框里都有提示输入的内容与格式

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    "注册"按钮

    正确输入所有信息后,若不勾选用户协议不能点击注册按钮

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    用户协议

    鼠标移到"用户协议"上自动显示"用户协议",点击这"用户协议"自动勾选

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    用户协议勾选框

    点击后可正常勾选和取消

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    所有信息格式正确并且勾选了用户协议

    注册按钮可点击,并且点击后自动登录并跳转至主页

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    邮箱,用户名,学号已注册过

    不能正确注册,并且下方显示红框Error:邮箱/用户名/学号已存在

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    页面二

    点击"开始体验"按钮

    如果已经登录,进入物理实验报告生成页面,如果没有登录,弹出登录框

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    页面三

    点击"Join"按钮

    如果已经登录,自动加群,如果没有登录,弹出登录框

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    测试功能

    测试项

    输入/操作

    预期结果

    火狐FireFox

    搜狗

    IE系列(9+)

    Chrome

    (-2)

    QQ浏览器

    手机浏览器

    360浏览器

    Edge浏览器

    实验报告生成

    初始界面

    编号输入框

    显示灰色"请输入实验编号"

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    报告预览框

    显示初始化的一篇文档,鼠标滑鼠可以下滑文档,右边有滑动条可以滑动图片,而且滑动条旁边有文本框显示当前显示的页数

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    实验选择框

    下拉可查询所有实验,并且所有实验都可以点击

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    "录入实验数据"、"收藏"、"生成报告"按钮

    颜色较淡而且不能点击

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    报告生成

    点击任一实验

    报告预览框显示该实验的预习报告

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    输入错误实验编号,点击Select

    警告提示"实验编号输入错误,请重新输入"

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    选择任一实验,点击录入实验数据

    弹出实验的数据采集表格

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    选择任一实验,点击收藏

    弹框提示收藏成功,用户收藏夹里增加该实验,收藏按钮变为取消收藏按钮

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    点击取消收藏按钮

    弹框提示取消收藏成功,用户收藏夹里相应实验删除,取消收藏按钮变为收藏

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    点击生成报告按钮

    等一段时间之后,报告预览框显示生成的实验报告,在此之前,所有的选框和按钮处于禁用状态

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    点击"PhyLab"

    返回主页

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    4、出口条件

    我们的出口条件是能够支持的预习报告数达到8份以上,支持实验数据处理的实验达到2个以上,并且能够正常注册,登录,收藏报告

转载于:https://www.cnblogs.com/buaase/p/4971390.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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