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4. 软件测试 —— 测试模型（V模型 W模型）
【软件开发的周期：、需求分析、设计、实现、测试、安装部署、运行维护】 【软件测试的周期：、需求分析，测试计划，测试设计/测试开发，测试执行，测试评估】 软件测试v模型 （v模型是瀑布模型的变种） 优点：后期的测试阶段和前期的阶段可以一一对应起来，清楚的标注每一个测试阶段的依据 缺点：不利于项目前期风险的及时发现 软件测试W模型（双V模型） 特点:测试在项目前期介入，对需求，系统设计等都会进行验证 ，测试的对象不仅是程序，需求、设计等同样要测试，测试与开发是同步进行的 优点:测试介入早，有利于全面得发现系统前期的风险，同时，对需求的测试也有利于及时了解项目难度和测试风险，及早制定应对措施，显著减少总体测试时间 ，加快项目进度 缺点:阶段性比较强，需求、设计、编码等活动被视为串行的；测试和开发活动也保持着一种线性的前后关系，上一阶段完全结束，才可正式开始下一个阶段工作不可逆，所以无法适应敏捷开发。
1.8K30编辑于 2022-10-26 - 来自专栏简书专栏
目标检测第4步-模型测试
《目标检测第2步-数据准备》，链接：https://www.jianshu.com/p/3d9436b4cb66 《目标检测第3步-模型训练》，链接：https://www.jianshu.com/p 下载测试数据 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u 压缩文件n01440764.tar下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中 image.png 4.下载并运行测试代码 链接: https://pan.baidu.com/s/1Ym1cYFCnsj1JAYFACHFj_Q 提取码: i3wn 代码文件fish_detection.ipynb 文件夹n01440764中共有1300张图片，测试图片是随机选的10张图片。 本文作者展示测试效果较好的2张图片。 ? image.png ? 2.时间主要花费在用最少的代码文件完成模型导出和模型测试的效果。 3.目标检测给物体画方框，方框线条的粗细和字体大小是一个需要花时间去学习的点。
1.4K31发布于 2018-12-28 - 来自专栏软件测试
测试报告不会写？4个关键要素让你的报告清晰专业
测试报告是测试人员与开发人员、产品经理、项目管理者沟通的桥梁。如何让这座桥梁坚固而通畅？本文将为你揭示四个关键要素，帮助你撰写出清晰专业的测试报告。 测试概况 - 测试目标 - 测试范围（含内外部边界说明）3. 测试策略与环境 - 测试类型与方法 - 环境配置4. 测试指标与结果 - 测试进度图表 - 缺陷分布图表5. 要素四：客观准确的风险评估与建议测试报告的最终价值不在于记录过去，而在于指导未来。专业的测试报告应提供客观的风险评估和明确的行动建议。 这种坦诚不仅不会削弱报告的可信度，反而会增强其专业性。从合格到优秀：测试报告的进阶技巧掌握了以上四个关键要素，你的测试报告已经能够达到专业水平。 结语测试报告是测试专业人员的重要产出，也是展示专业价值的重要窗口。通过明确目标与受众、采用结构化框架、数据驱动呈现、客观风险评估这四个关键要素，你能够撰写出清晰、专业、有影响力的测试报告。
39010编辑于 2025-09-26 - 来自专栏机器之心
用ChatGPT「指挥」数百个模型，HuggingGPT让专业模型干专业事
几个月来，ChatGPT、GPT-4 的相继爆火，让人们看到大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的非凡能力，这引起了学界和业界的极大关注，也让人们看到了 LLM 在构建通用人工智能 通过在提示中注入几个演示，HuggingGPT 允许大型语言模型更好地理解任务规划意图和标准。目前，HuggingGPT 支持的任务列表如表 1、表 2、表 3 和表 4 所示。 图 4 展示了 HuggingGPT 在音频和视频模态上的对话能力。 图 5 显示了 HuggingGPT 集成多个用户输入资源以执行简单推理。 该研究还在多模态任务上测试了 HuggingGPT，如下图所示。 还有人将其比喻为公司经理，评论道「HuggingGPT 有点像现实世界中的场景，公司有一群超强的工程师，在各个专业能力超群，现在有一个经理把他们管理起来，当有人有需求，那么这个经理就会分析需求，然后分给相应的工程师去做
95410编辑于 2023-04-06 - 来自专栏Mac应用教程
Millumin 4 mac(专业视频编辑软件)
Millumin 4 mac版是Macos上一款专业视频编辑软件，该软件功能十分强大且十分齐全，能够帮助用户快速编辑处理各种格式的视频文件，且拥有多种视频特效，用户可以根据自己的需要进行添加使用，十分方便 Millumin 4 mac图片功能介绍灯具现在，您可以轻松控制任何启用DMX的设备，然后在时间轴中为其设置动画。在线和用户友好的配置器允许您创建自定义夹具。 新插件Cinema 4D，Unity和Photoshop插件可让您实时获取草稿/最终渲染。 特殊的测试卡可让您轻松调整延迟。音频矩阵混音器现在，您可以混合音频文件的每个通道，然后将其路由到输出。对于5.1或7.1安装，它可能非常有用。
1.7K30编辑于 2022-08-19 - 来自专栏软件测试经验与教训
如何让测试工作更专业
面试官问我 如何让测试工作更专业 这道题目是几年前面试一家创业公司时，对方老板问我的问题，我觉得虽然小伙伴们在面试中碰到的几率不大，不过在工作中却很有思考它的必要。 其实道理很简单，难在执行。 面试题：如何让测试工作更专业？ 需求评审时，多关注（提问）这样几个问题：这个需求是什么？为什么会提这个需求？开发人员会怎么修改软件以完成这个需求？他们的改动方式是否合理？ 这次的改动会产生哪些影响，测试范围清楚吗？可能有什么风险？ 能根据不同的资源、项目情况，给出合理的测试周期。 追根究底，有一些问题需要反复验证，反复沟通确认。 多交流，组内、组外。 高质量的测试报告，包括测试计划、测试用例、bug、系统测试报告等各种测试人员需要出具的文档，高质量意味着： 格式规范 测试用例设计详尽、有深度、无歧义、便于执行。 不提交重复或虚假bug。 唠叨环节： 在任何行业，获得“你很专业”的评价都是一种很高的褒奖，说它是一枚“军功章”丝毫不夸张。上面给出的思路仅仅是个人看法，不代表一定是对的，仅仅给大家做参考。
1.2K40发布于 2019-04-28 - 来自专栏量子位
微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家！超过一众高度微调模型，专业测试准确率首次超90%
使用他们提出的最新提示策略Medprompt，在医疗专业领域，GPT-4在MultiMed QA九个测试集中取得最优结果。 具体来说，研究人员先利用text-embedding-ada-002模型为每个训练样本和测试样本生成向量表示。然后，对于每个测试样本，基于向量相似度，从训练样本中挑选出最相似的k个样本。 与在Med-PaLM 2模型中专家手工制作的思维链示例相比，GPT-4生成的思维链基本原理更长，而且分步推理逻辑更细粒度。 将以上几种提示策略组合在一起就是Medprompt，下面来看测试结果。 多项测试最优 在测试中，研究人员采用了MultiMed QA评估基准。 、专业会计、专业法律和专业心理学的问题。
57410编辑于 2023-12-05 - 来自专栏自学测试之道
接口测试4
一、测试用例这样写 一个好的用例的表述要点，即用例中应当包含的信息 一个优秀的测试用例，应该包含以下信息： 1） 软件或项目的名称 2） 软件或项目的版本（内部版本号） 3） 功能模块名 4） 测试用例的简单描述 ，即该用例执行的目的或方法 5） 测试用例的参考信息（便于跟踪和参考） 6） 本测试用例与其他测试用例间的依赖关系 7） 本用例的前置条件，即执行本用例必须要满足的条件，如对数据库的访问权限 8） 用例的编号 该测试案例是以一个B/S结构的登录功能点为被测对象,该测试用例为黑盒测试用例。 假设用户使用的浏览器为IE6.0 SP4。 功能描述如下： 1.用户在地址栏输入相应地址，要求显示登录界面； 2.输入用户名和密码，登录，系统自动校验，并给出相应提示信息； 3.如果用户名或者密码任一信息未输入，登录后系统给出相应提示信息； 4.
49410发布于 2019-09-29 - 来自专栏啄木鸟软件测试
性能测试第1集第4讲：理发师模型、性能测试工具、性能测试环境
http://mpvideo.qpic.cn/0bc34aaduaaaimabhucbjjrvbygdhlqaaoqa.f10002.mp4? dis_k=e6d68f330f8bce4bd587dad0f53be80f&dis_t=1672312640&play_scene=10400&vid=wxv_2610914180019306499& format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 渗透式测试环境与代码 实验代码： 链接：https://pan.baidu.com/s/14XsCng6laiSiT_anuwr5dw 将DB下的4个csv文件导入sec数据库中 渗透测试操作系统虚拟机文件vmx文件 1）Windows 2000 Professional 链接：https://pan.baidu.com/s/13OSz pwd=s2i5 提取码：s2i5 开机密码：jerry/123456 安装了Apatche、Tomcat、MySQL、 vsftpd并且配套Web安全测试练习教案。
58910编辑于 2022-12-29 - 来自专栏华尔街科技眼
大模型分化趋势：更垂直、更专业
对于大模型的发展方向，大boss们目前达成了一些基本的产业共识：与实体经济相结合是大模型未来的发展路径，云厂商正在尝试将大模型落地到垂直领域，打造出金融、医疗、电力等领域的专业大模型。 他认为，未来垂直大模型是重要的发展方向，通用模型和各领域专有的知识数据结合，让大模型从“万事通”变成政府通、行业通和企业通，这才是真正的价值，“最新资料表明，GPT4也是由8个垂直模型组成的，从侧面印证了这个观点 今年4月，阿里云“通义千问”大模型开放对外测试，目前已有超过20万企业用户申请接入，几乎覆盖所有新兴和传统行业。 在模型研发过程中，既要关注敏感数据的保护与安全合规，也需要管理好大量的数据与标签，不断测试与迭代模型。接着讲讲应用。 算力是模型持续运转的基础，高性能、高弹性和高稳定的算力需要借助专业的云服务。
50920编辑于 2023-06-28 - 来自专栏XINDOO的专栏
如何使用大语言模型绘制专业图表
过去的一年里，我相信大部分人都已经看到了大语言模型(后文简称LLM)所具备的自然语言理解和文本生成的能力，还有很多人将其应用于日常工作中，比如文案写作、资料查询、代码生成……今天我要向大家介绍LLM 我们可以直接让大模型将这两份数据放在一张图里，方便对比出生人口和高考人数变化趋势。 Notion 渲染，很多Markdown编辑器都支持）： 温馨提示：Marmaid 中折线图还是 beta 版本，各大 LLM 对这种图支持不太好，我在提示词中给出了官方示例代码后，gpt-4o 如果你不满意LLM用Mermaid绘制出来的图表，你还可以把它贴到Draw.io里做二次编辑（操作路径：工具栏/➕/高级/Mermaid），借助专业的绘图工具，就可以绘制出更专业好看的图表。
2.1K10编辑于 2024-08-07 - 来自专栏承世的博客
4o测试
wget -qO- bench.sh|bash bash <(wget -qO- git.io/ceshi) bash <(curl -Lso- https://git.io/superspeed_flyzy2005) 发种上行速度：40-50左右
32610编辑于 2023-04-07 - 来自专栏机器之心
达摩院发布大模型测试基准：GPT-4勉强及格，其他模型悉数落败
例如 MMLU 数据集涵盖了多个学科，被广泛用来测试各种模型，GPT-4 也将其作为一个重要的测试基准。 然而目前的测试基准都仅有英文或者加上中文问题，尽管许多模型涌现 / 宣称有多语言的效果，模型的多语言能力无法得到充分测试。此外，多模态类问题，也即涉及图片的考题也往往在构建过程中被忽略。 GPT-4 是唯一一个可以超过 60% 准确率的模型，而 ChatGPT 也只能达到 57% 的准确率。 从语言的角度看，在低资源或者非拉丁字符语言比如泰语、爪哇语上，即使是 GPT-4 也只能达到 50+% 的准确率。这显示目前大部分模型的能力仍然是集中体现在英文上，多语言能力仍然有待提高。 我们同样可以看到，来自于各个国家本土的问题更加充分地测试出了模型的多语言能力。例如 GPT-4 的 report 里将 MMLU 翻译成了多个语言，在不同语言的翻译试题上取得了较好的结果。
43130编辑于 2023-08-07 - 来自专栏自动化测试实战
RF接口测试（4）
现在我们已经做好了进行接口测试的必要准备：1、拼接发送的报文；2、发送报文的方法。现在我们实现RF上的接口测试。
1.3K70发布于 2018-05-18 - 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
吊打GPT-4！OpenAi最新O1模型写学术论文太强了！（附专业指令）
近期，我们对ChatGPT最新发布的GPT-o1模型进行了深入测评，结果令人振奋。 o1-preview模型和 o1-mini模型在学术论文写作和复杂代码生成等高要求任务中展现出了卓越的性能，确实达到博士水准，远超其前代产品。 如何解锁o1模型的实力呢？ 请确保改写后的表述准确传达原意,同时提高学术性和专业性。 [段落学术化改写] Prompt指令： 请对以下段落进行学术化改写,提高其在[特定学科]领域的专业程度和严谨性:[粘贴您的原始段落]。 [术语准确使用] Prompt指令： 在[具体学科背景]下,请解释[专业术语A]和[专业术语B]之间的区别和联系。并提供在学术写作中准确使用这两个术语的示例。 通过灵活运用这些提示词,您可以充分发挥ChatGPT最新o1模型在学术写作中的辅助作用,提高论文的质量和学术水准。祝您的学术之旅顺利!
34010编辑于 2025-03-06 - 来自专栏陈树义
4、产品经理专业技能之BRDMRDPRD文档撰写
原型利器 注意：Axure虽好，但它只是工具，不要陷入超级写实中去 3、Balsamiq Mockups 原型图草图利器 -可以快速构建你想要的东西 -很好的支持移动性能 -元素丰富 -不容易干扰UI设计 4、
1.5K70发布于 2018-04-13 - 来自专栏有三AI
【DL4J速成】Deeplearning4j图像分类从模型自定义到测试
编辑 | 胡郡郡 言有三 1 Deeplearning4j(DL4J)是什么 不同于深度学习广泛应用的语言Python，DL4J是为java和jvm编写的开源深度学习库，支持各种深度学习模型。 = new ImagePreProcessingScaler(0, 1); scaler.fit(trainIter); trainIter.setPreProcessor(scaler); // 测试数据的向量化 3 模型训练 数据准备好了，网络也建好了，接下来就可以训练了。 通过net.evaluate(trainIter)和net.evaluate(testIter)的方式来评估训练和测试的表现，这里我们将每个epoch的准确率打印出来。 模型页面中可以直观感受我们建立的模型 ? 看一下最后的训练集和测试集的准确率 ? 有一些过拟合，主要原因还是数据太少。
2K20发布于 2019-07-26 - 来自专栏达达前端
软件测试模型以及测试方法
前言 大家好，我是 Vic，今天给大家带来软件测试模型以及测试方法的概述，希望你们喜欢 软件测试 软件开发过程 软件质量保证 理解软件测试 软件测试分类 测试工作流程 思考软件测试 软件测试时一门很重要的学科 那么软件生存期模型有什么内容呢 瀑布模型 原型模型 增量模型 螺旋模型 1.瀑布模型 答：对于瀑布模型，我知道有六个阶段：计划，需求分析，设计，编码，测试，运行维护。 3.什么是增量模型 答：对于增量模型，记住的是在每个阶段都会生成一个可发布的正式版本，而且每个软件版本是逐步完善的。 4.什么是螺旋模型 答：螺旋模型是瀑布模型和原型模型结合起来的，记住这个模型是有四个阶段，这四个阶段都是主要的，一是制定计划，二是风险分析，三是实施工程，四是评审。 总结 本文讲了软件测试模型以及测试方法，如果您还有更好地理解，欢迎沟通 定位：分享 Android&Java知识点，有兴趣可以继续关注
96620发布于 2019-07-03 - 来自专栏Linux基础入门
（4）分子生物学专业名词
4、亚基：一条肽链通过α折叠和β转角形成具有特定构象的蛋白质（称为三级结构）。由两条或两条以上的，具有三级结构的球状蛋白质通过非共价键，彼此配合在一起聚合成的特定的构象称四级结构。
1.5K41发布于 2020-08-26 - 来自专栏java思维导图
别再写 main 方法测试了，太 Low！这才是专业 Java 测试方法！
JMH，全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架），是专门用于Java代码微基准测试的一套测试工具API，是由 OpenJDK/Oracle 官方发布的工具。 Java的基准测试需要注意的几个点： 测试前需要预热。 防止无用代码进入测试方法中。 并发测试。 测试结果呈现。 编写性能测试 这里我以测试LinkedList 通过index 方式迭代和foreach 方式迭代的性能差距为例子，编写测试类，涉及到的注解在之后会讲解 /** * @author Richard_yyf 执行测试 运行 JMH 基准测试有两种方式，一个是生产jar文件运行，另一个是直接写main函数或者放在单元测试中执行。 measurementIterations(2) .output("E:/Benchmark.log") .build(); new Runner(opt).run(); } 4.
56620编辑于 2022-03-04
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