V模型 在软件测试方面,V模型是最广为人知的模型,尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型,或者其它的模型.V模型已存在了很长时间,和瀑布开发模型有着一些共同的特性,由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑.V模型中的过程从左到右,描述了基本的开发 过程和测试行为. V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别,并且清楚地描述了这些测试阶段和开发过程期间各阶段的对应关系. 局限性: 把测试作为编码之后的最后一个活动,需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现. W模型…

软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和…

软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和…

一.V测试模型 1.V模型示意图: 单元测试:又叫模块测试,针对软件设计中的最小单位—>程序模块 集成测试:又叫组装测试,通常在单元测试的基础上,将所有程序模块进行有序.递增测试. 系统测试:把整个软件系统看为一个整体进行测试,包括对功能.性能.兼容性测试. 验收测试:α测试,内部测试人员使用版本.β测试,bug已经不多 面向用户.γ测试版,正式 2.V模型优缺点: 优点:开发阶段包含了底层测试(单元测试)和高层测试(系统测试):清楚的标识了开                         …

软件测试&软件工程 ·软件测试与软件工程息息相关,软件测试是软件工程组成中不可或缺的一部分.·在软件工程.项目管理.质量管理得到规范化应用的企业,软件测试也会进行得比较顺利,软件测试发挥的价值也会更大.·要关注软件工程.质量管理以及配置管理与软件测试的关系:在不同的开发模式下,如何进行软件测试. 测试模型 随着测试过程的管理和发展,测试人员通过大量的实践,从而总结出了不少测试模型,如常见的V模型.W模型.H模型等.这些模型与开发紧密结合,对测试活动进行了抽象,成为了测试过程管理的重要参考依据.…

人活着一定要有目标,确定自己喜欢什么,再坚持做下去,那么他过得一定不会太差. 煽情的话,不多说,本文主要讲解:"软件测试模型-V模型.W模型.H模型.X模型". 1.V模型 V模型中的过程从左到右,描述了基本的开发过程和测试行为. V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别,并且清楚地描述了这些测试阶段和开发过程期间各阶段的对应关系. 局限性:把测试作为编码之后的最后一个活动,需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现. 2.W模型 V模型的局限性在于没有明确地…

H模型将测试活动完全独立出来,形成一个完整的流程,同时将测试准备和测试执行清晰表现出来. 测试流程: --测试准备:所有测试活动的准备判断是否到测试就绪点. --测试就绪点:测试准入准则,即是否可以开始执行测试的条件 --测试执行:具体的执行测试的程序 其它流程:回归测试.冒烟测试.探索性测试 H模型优点: (1)开发的H模型揭示了软件测试除测试执行外,还有很多工作. (2)软件测试完全独立贯穿整个生命周期与其它流程并发进行: (3)软件测试活动可以尽早准备尽早执行,具有很强的灵活性: (4)软…

为什么要测试?1.软件非正常运行或自身缺陷会引发问题2.代码和文档是人写的,难免会出错3.环境原因影响软件(内存不足,存储,数据库溢出等)4.软件测试活动是保证软件质量的关键之一 什么是测试?软件行业:1.验证软件的正确性2.发现软件中的缺陷(bug) 如何做一个成功测试?能发现前所未有的错误的测 试 软件生命周期? 指软件从产生到报废的整个过程,是一种时间概念. 通常软件生命周期包括哪些阶段?1)客户问题引入或定义 ? 2)可行性分析(涉及经济(商业论证),政治, 法律,技术等) ? 3)项目…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 磐创AI(公众号ID:xunixs) 作者 | AI小昕 编者按:近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在.NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念,迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作.这一突破使得每个人都能轻松地开启NLP任务,尤其是那些没有时间和资源从头开始构建NLP模型的人.所以,使用预…