FURPS wiki - FURPS FURPS是功能.易用性.可靠度.性能及可支持性(supportability)五个词英文前缀的缩写,是一种识别软件质量属性的模型. 其中功能部份对应功能需求,另外四项则是软件系统中重要的四项非功能性需求,有时会特别用URPS来表示此四项非功能性需求. 此模型最早是由惠普公司的罗伯特·格雷迪(Robert Grady)及卡斯威尔(Caswell)提出,许多软件公司已使用FURPS+,FURPS后面的加号可以用来强调各种不同的属性. 功能(Function)…

软件测试知识梳理 基础概念 : http://www.cnblogs.com/anliven/p/6070000.html 测试分类 : http://www.cnblogs.com/anliven/p/6070075.html 测试模型 : http://www.cnblogs.com/anliven/p/6117727.html 测试流程 : http://www.cnblogs.com/anliven/p/6070140.html 测试阶段 : http://www.cnblogs.com…

1. 前言 UP开发包括四个阶段:初始阶段.细化阶段.构建阶段.移交阶段: UP每个阶段包括 业务建模.需求.设计等科目: 需求是UP科目之一,在初始阶段需求科目的工作量占据较大的部分.但是初始阶段的需求科目并非定义所有需求,而是需要在后续的细化阶段逐步迭代. 同时需求科目工作的成果会形成相关的制品. 2.相关术语 术语 说明 需求 系统必须提供的能力和遵从的条件 需求管理 定义需求的方法 瀑布式需求管理 编程之前项目的第一个阶段就试图完全定义和固化需求 UP式需求管理 用一种系统的方法来寻找.…

Atitit.软件开发的非功能性需求attilax 总结 1. 运行环境约束:用户对软件系统运行环境的要求. 1 2. 兼容性 2 3.   7.6 数据库 database (imp by ati)2 4. 源码可移植性(imp by ati)2 5. 互操作性 (imp by ati)2 6.  1.7 一致性 consistence imp by ati)2 7. 可重用性(imp by ati)3 8. 国际化(imp by ati)3 9. 可扩展性(imp by ati)3 10. …

Atitit.软件开发的非功能性需求attilax 总结 1. 运行环境约束:用户对软件系统运行环境的要求. 1 2. 兼容性 2 3.   7.6 数据库 database (imp by ati)2 4. 源码可移植性(imp by ati)2 5. 互操作性 (imp by ati)2 6.  1.7 一致性 consistence imp by ati)2 7. 可重用性(imp by ati)3 8. 国际化(imp by ati)3 9. 可扩展性(imp by ati)3 10. …

神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10.MNIST手写体识别,读者可以基于此两个简单案例进行拓展,实现自己的深度学习入门. 环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部分可能报错:参见pytorch安装错误及解决 基于Pytorch的CIFAR-10图片分类 代码实现 # c…

1.FURPS+ 在统一过程(UP)中,需求按照“FURPS+”模型进行分类. 功能性(Functional):特性.功能.安全性: 可用性(Usability):人性化因素.帮助.文档: 可靠性(Reliability):故障频率.可恢复性.可预测性: 性能(Performance):响应时间.吞吐量.准确性.有效性.资源利用率: 可支持性(Supportability):适应性.可维护性.国际化.可配置性. “FURPS+”中的“+”是指一些辅助性的和次要的因素,比如: 实现(Impleme…

珠玉在前,不再赘言. 软件测试模型 软件测试模型汇总…

珠玉在前,不再赘言. 软件测试模型 软件测试模型汇总…

What is a memory model, anyway? In multiprocessorsystems, processors generally have one or more layers of memory cache, whichimproves performance both by speeding access to data (because the data iscloser to the processor) and reducing traffic on the…

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and…

python版本的faster-rcnn见我的另一篇博客: py-faster-rcnn(running the demo): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+python2.7环境搭建记录 1. 首先需要配置编译caffe的环境,并降级gcc为4.7.见: ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,opencv3.0,编译caffe及matlab和python接口过程记录(不好意思,这也是我自己写的) 2. clone 源码: git clon…

定义 探索性测试(Exploratory Testing)是一种自由的软件测试风格,强调测试人员同时展开测试学习,测试设计,测试执行和测试结果评估等活动,以持续优化测试工作. 其特征有:即兴发挥,快速实验,动态调整. 核心 探索性测试是一种软件测试风格(Style),它强调独立测试人员 (Individual tester)的个人自由和职责(Personal Freedom and Responsibility). 为了持续优化其工作的价值(Value),将测试相关学习(Test-related…

黑盒测试和白盒测试的优缺点 类别 优点 缺点 黑盒测试 不需要了解软件代码 从用户角度出发 无法保证代码内各个路径被覆盖到 白盒测试 强制测试开发工程师关注代码的具体实现 揭露隐藏在代码中的Bug 是最佳编程实践 需要花费更多的钱和时间 不可能测试每一种可能性 测试人员需要有较强的编码能力 什么是黑盒测试? 黑盒测试是一种软件测试方法,它基于规范审查应用程序的功能,因此也被称为基于规范的测试.一个独立的测试团队,通常会在软件测试生命周期中执行这种测试. 注:这种测试可以应用到单元测试.集成测试.…

ASP.NET MVC模型绑定的6个建议 发表于2011-08-03 10:25| 来源博客园| 31 条评论| 作者冠军 validationasp.netmvc.netasp 摘要:ASP.NET MVC中的Model Binding使用起来非常简单,本文总结了关于在MVC项目中更好使用Model Binding的一些建议.供大家学习.参考. ASP.NET MVC中的Model Binding使用起来非常简单.你的Action方法需要数据,在传入的HTTP请求中携带着你需要的数据,数据可以…

软件测试(英语:software testing),描述一种用来促进鉴定软件的正确性.完整性.安全性和质量的过程.软件测试的经典定义是:在规定的条件下对程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程.   软件测试是使用人工操作或者软件自动运行的方式来检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别的过程.   它是帮助识别开发完成(中间或最终的版本)的计算机软件(整体或部分)的正确度(correctness) .完全度(completeness)和…

Day 23 禁用CSS  Disable CSS 为什么 ? CSS,层叠样式表,是用来定义web页面布局和显示的机制.通过修改CSS样式,可以改变整个页面的外观. 但是有一些人,因为之前的选择或者其他原因,或选择禁用浏览器的CSS.这样可以使得站点看起来更加简单,最终也有利于屏幕阅读功能访问这些页面. 因此,在css禁用场景下的测试还是很重要的.如果禁用了CSS,你会惊讶的发现站点的流程和顺序都会有改变. 怎么做 ? 我发现的最简单的测试方法就是,用装有web开发工具插件的Firefox来打…

[前言]最近负责的一次迭代发布中,一个小需求涉及前端JS改动,在测试这个需求的过程中忽略了浏览器兼容性测试,导致了一个线上bug.恶补下web测试,<36Days of web testing>是之前看到有人推荐的,翻了翻,觉得挺不错的,决定利用业余时间把它翻译完,希望自己能坚持住,保证每周更新. Day1: Cross Browser - 跨浏览器兼容性测试 为什么要做有浏览器兼容性测试? 如今,市面上的浏览器种类越来越多(尤其是在平板和移动设备上),这就意味着你所测试的站点需要在这些你声称…

机器学习基石 5 Training versus Testing Recap and Preview 回顾一下机器学习的流程图: 机器学习可以理解为寻找到 \(g\),使得 \(g \approx f\),也就是 \(E_{out}(g) \approx 0\) 的过程.为了完成这件事情,有两个关键的步骤,一个是保证 \(E_{out}(g) \approx E_{in}(g)\),另一个是保证 \(E_{in}(g) \approx 0\) (这两件事情通常由 "训练" 以及 &qu…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

原文地址:https://developer.android.com/training/testing/fundamentals.html 用户在不同的级别上与你的应用产生交互.从按下按钮到将信息下载到他们的设备上,因此,你应该在迭代开发应用程序时测试各种用例和交互. 使用迭代开发工作流 当你的应用程序进行扩展时,你可能会发现需要从服务器获取数据,与设备的传感器进行交互,可以还需要访问本地存储,或呈现复杂的用户界面.应用程序的多样性需要一个全面的测试策略. 在迭代开发一个新的特性时,首先需要编写…

从事软件测试两年多了,一直在做功能测试.2016年计划学习Performance.今天,先把之前听过的同事session以及自己查阅的资料小结一下. 一.什么是性能测试 首先来说一下软件的性能是什么.视角不同,考虑的软件性能也不同.比如,普通用户关注的软件性能就是响应速度,即软件用起来快不快,爽不爽:对于软件管理者或开发人员来说,意味着一系列的性能指标,如响应时间.并发用户数.吞吐量等等. 性能测试的英文定义是这样的: In software engineering, performance t…

DeepMoji 是一个模型,接受12亿个带有表情的推文,以了解语言如何表达情绪. 通过转移学习,该模型可以在许多情感相关的文本建模任务上获得最先进的表现. 在 http://deepmoji.mit.edu 尝试我们的在线演示! 有关详细信息,请参阅论文,博文或常见问题. 项目地址:https://github.com/bfelbo/DeepMoji 机器学习:http://www.tensorflownews.com DeepMoji is a model trained on 1.2 bi…

概述 这个工作尝试重现这个论文的结果 A Neural Conversational Model (aka the Google chatbot). 它使用了循环神经网络(seq2seq 模型)来进行句子预测.它是用 python 和 TensorFlow 开发. 程序的加载主体部分是参考 Torch的 neuralconvo from macournoyer. 现在, DeepQA 支持一下对话语料: Cornell Movie Dialogs corpus (default). Alread…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov…

環境模型構建可以通過向其中添加模型實現,待之後補充,比較有趣的是建築物模型, 可以編輯多層樓層和房間,加入樓梯,窗戶和牆壁等,具體可以參考附錄,等有空再補充. 起伏地形環境構建可以參考之前內容:在Gazebo中使用DEM構建起伏地形環境 附錄:官方文檔 Building a world This tutorial describes the process of creating a world with both static and dynamic objects. Terminology…

1.   后台 UNIX/Linux系统上,oracle用多进程模型.例如:linux上一个常规安装的数据库会有如下进程列: $ ps -ef | grep [o]ra_ oracle  15356     1  0 10:53 ?        00:00:00 ora_pmon_db12c oracle  15358     1  0 10:53 ?        00:00:00 ora_psp0_db12c oracle  15360     1  8 10:53 ?        00…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…