- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏小雨的CSDN
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 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
NNCF压缩与量化YOLOv8模型与OpenVINO部署测试
图示如下： YOLOv8量化压缩 基于NNCF实现YOLOv8预训练模型的训练后量化压缩（PTQ），实现INT8量化YOLOv8模型生成。 首先需要使用YOLOv8命令行工具导出OpenVINO格式模型，命令行如下： yolo export model=yolov8n.pt format=openvino 然后基于YOLOv8框架的函数构建一个 YOLOv8模型对应的COCO数据集的Validator，相关的代码如下： 官方给出的代码里面是有个ValidatorClass，但是我发现YOLOv8框架早已经不支持，这里其实主要是构建自己的 准备好验证数据以后，就是最后一步了，启动模型INT8量化，相关的代码如下： 这样就可以完成PTQ量化模型的生成。 量化版YOLOv8推理测试 基于量化版本，基于OpenVINO C++ SDK在不同的部署与加速方式下，最终的测试结果如下： 从此，我又相信YOLOv8+OpenVINO了
2.1K30编辑于 2023-11-20 - 来自专栏IT杂谈学习
丹摩智算：掌握YOLOv8模型的训练与测试
前言 在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其速度快、性能优而广受欢迎。随着YOLOv8的推出，这一家族再次成为研究与应用的热点。 本文将介绍如何在丹摩智算平台上进行YOLOv8模型的训练与测试，包括数据集的准备、模型训练、以及测试验证。 一、YOLOv8模型简介 YOLOv8是由Ultralytics团队开发的最新一代目标检测模型，它在原有YOLO系列模型的基础上进行了改进和优化。 3.3 训练模型 在云实例中运行训练脚本，开始模型训练。 四、测试 4.1 测试脚本 编写测试脚本test.py，加载训练好的模型并进行测试。 五、总结 丹摩智算平台提供的GPU云实例能够满足深度学习训练的需求，使得YOLOv8模型的训练和测试变得简单快捷。无论是学术研究还是商业应用，YOLOv8都将为您的项目带来强大的目标检测能力。
2.2K10编辑于 2024-09-26 - 来自专栏Python与算法之美
8，模型的训练
根据问题特点选择适当的估计器estimater模型： 分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,...) 回归(Lasso,ElasticNet,SVR,...) 一，分类模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二，回归模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? 三，聚类模型的训练 KMeans算法的基本思想如下： 随机选择K个点作为初始质心 While 簇发生变化或小于最大迭代次数： 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 ? 四，降维模型的训练 PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法，其基本思想如下： 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合 可以结合FeatureUnion 和 Pipeline 来创造出更加复杂的模型。 ?
82031发布于 2020-07-17 - 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
96320发布于 2019-07-03 - 来自专栏小雨的CSDN
8. 黑盒测试 白盒测试 灰盒测试
黑盒测试：黑盒测试也称功能测试，测试中把被测的软件当成一个黑盒子，不关心盒子的内部结构是什么，只关心软件的输入数据与输出数据。 白盒测试：白盒测试又称结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒指的打开盒子，去研究里面的源代码和程序结果。 1）逻辑覆盖法：判定法，条件法，判定和判定组合，条件和条件组合，判定和条件组合 2）循环覆盖法：for / while 3）路径覆盖法：switch / try catch 灰盒测试：是介于白盒测试与黑盒测试之间的一种测试 ，灰盒测试多用于集成测试阶段，不仅关注输出、输入的正确性，同时也关注程序内部的情况（集成测试等）
1.6K30编辑于 2022-10-26 - 来自专栏.NET开发那点事
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试 我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。 托管模型 在开始 benchmark 测试之前，我们再来来介绍一下这 4 种托管模型： 1. 测试流程: 在对每个场景进行测试前先进行 60s 的预热，等待大概 10s 再后进行 4 次持续的压力测试（8个线程，持续30s），记录结果（RPS）。 Benchmark 测试结果 以下是测试结果： 托管模型 Requests Per Second (RPS) InProcess 7266 OutProcess 7960 SelfHost HttpSys 这样的差异可能受多种因素影响，包括硬件配置、操作系统版本、IIS的版本等，毕竟这些产品都是10年前的产物，而 ASP.NET Core8 是 2023 年的全新产品。
1.1K10编辑于 2023-12-12 - 来自专栏陶陶计算机
PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有 ，接下来简单的测试一下： import torch from PIL import Image from torchvision import transforms device = torch.device /test/name.jpg') 实际的测试结果： [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 效果还是可以的，完整的代码: https://github.com/huzixuan1
3.3K20编辑于 2022-05-12 - 来自专栏coding for love
第 8 章 软件测试
简介 8.1 开发测试 8.1.1 单元测试 8.1.2 选择单元测试用例 8.1.3 构件测试 8.1.4 系统测试 8.2 测试驱动的开发 8.3 发布测试 8.3.1 基于需求的测试 8.3.2 场景测试 8.3.3 性能测试 8.4 用户测试 小结
39810发布于 2020-07-13 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载8）
snvcswch/s Command 08:18:31 0 1 0.20 0.00 systemd 08:18:31 0 8
1K30发布于 2020-02-19 - 来自专栏流柯技术学院
性能测试学习之二 ——性能测试模型（PV计算模型）
PV计算模型 现有的PV计算公式是： 每台服务器每秒平均PV量 =( (总PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量 =2*(总PV)/* (24*60*60
1.4K20发布于 2018-08-30 - 来自专栏嵌入式视觉
【Kaggle竞赛】模型测试
是骡子是马拉出来溜溜就知道，一个模型好还是坏，放在全新的测试集上去测试下就知道了，根据模型测试的结果我们才能衡量模型的泛化性、稳定性等指标如何，从而方便我们根据测试的反馈去进行调参优化模型。 这里我是根据kaggle比赛来写的模型测试代码，所以可能跟实际的工程项目有所差别，注意区分。 这里的模型测试程序，是我参加dogs-vs-cats-redux-kernels-edition比赛而编写的，其他Kaggle比赛有所区别，但大致逻辑和流程没有差别。 模型测试及输出结果程序实现 下面的程序中，我只是加载了模型中每一个变量即权重参数的取值，没有加载模型中定义好的变量，对输入和输出我都重新定义了，其实是可以通过以下代码直接返回训练好的模型中设置的输入输出变量的 代码如下： # 评估模型 # coding:utf-8 # filename:catdog_test.py # Environment:windows10,python3,numpy,TensorFlow1.9
80030编辑于 2022-09-05 - 来自专栏搜狗测试
测试策略模型探索
③ 测试的重点和难点是什么？ ④ 测试的深度和广度是什么？ ⑤ 如何安排各种测试活动（先测试什么，再测试什么）？ ⑥ 如何评价测试的效果？ 测试策略的制定思路 实际项目中，以上6个问题看起来不难，但是想回答好却并不简单。小编借鉴书中的一种思路，通过模型化的方法来指导策略制定，具体模型图是： ? ； ② 质量活动包括确定测试类型、测试框架及测试工具； ③ 质量评估可以反馈产品的质量和用户满意度，从而得出策略是否有效和高效； 测试总体框架图 通过测试策略和测试活动按照测试框架绘制出来 ，并按照研发流程和测试分层来组织测试活动的先后次序，形成测试总体框架： ? 测试策略项目落地实践 测试质量目标的落地 测试质量的目标围绕的是刚刚好的状态。
1K50发布于 2020-07-24 - 来自专栏漫谈测试
性能测试成熟模型业务模型
我们针对具体方案的设计进行抽象和总结，将其归纳为6个性能测试模型。 在企业建设性能测试体系的过程中，性能测试模型可作为性能测试项目实施的基础理论，当每个项目开展性能测试时，基于该理论进行具体的性能测试方案的设计，从而保障企业内部性能测试实施过程的标准化、规范化。 性能测试模型是性能测试工程师开展性能测试项目必须掌握的内容，他们只有深度掌握这6个模型，并在不同的项目实施方案设计中灵活运用，才能达到性能测试项目的预期目标，本文主要聊聊性能测试中的业务模型，模型的目的是什么 一、业务模型的目的和内容业务模型作为性能测试方案实施的重要依据之一，通过对建模方法和建模原则的分析来完成最终模型的建立。业务模型建立的目的主要在于两个方面。 在实施结果价值上，业务模型为性能测试提供更接近于生产实际的业务场景，使测试结果对生产更具有参考性。设计的测试场景与生产用户使用的场景差异越小，其测试结果对生产的参考价值越大。
40920编辑于 2024-10-30 - 来自专栏漫谈测试
性能测试成熟模型策略模型
策略模型的概述策略建模作为性能测试方案的重要组成部分之一，通过设置不同的策略来实现不同的测试目的和需求。 在对业务模型中的功能点或接口进行策略的设置时，其核心目的是在测试策略方面保障测试执行场景的多样性。这里介绍的策略模型内容基于前期的性能测试的类型，在企业实际建设过程中对其他性能测试类型方面进行补充。 策略模型建模的方法以下针对每一个模型的内容进行具体说明，包括模拟场景、测试目的、负载压力、执行方法、指标要求和测试结果分析几个维度，基础测试如下表所示。单场景测试如下表所示：负载测试场景如下图所示。 其它形式的测试不进行详细说明了，比如容积测试(容量测试)；稳定性测试；健壮性测试；压力测试；恢复性测试浪涌测试；批量处理场景测试。性能测试策略模型优缺点有哪些？ 选择适合的性能测试策略模型应当基于项目特性、开发方法学、预算限制以及对软件质量的具体要求。每种模型都有其独特的优势和局限性，理想情况下，综合运用多种测试策略可以获得最佳效果。
28210编辑于 2024-11-07 - 来自专栏漫谈测试
性能测试成熟模型风险模型
风险模型是指在性能测试实施过程中可能存在的风险，这些风险主要是由外部因素导致的而不是应用系统本身发生的。 风险模型作为性能测试方案的重要组成部分之一，通过在实施性能测试过程中提前对可能存在的风险进行评估和拟定应对方案，以保证性能测试实施过程的顺利进行，以及在出现问题后能够快速解决问题，验证测试结果数据的准确性 风险模型的基本内容主要包括哪些？风险模型的内容主要包括6项，分别为脚本风险、数据风险、业务风险、环境风险、监控风险和版本风险。 4)环境风险：性能测试环境的管理权问题，例如性能测试数据经常被功能测试工程师改变，或者在性能测试环境中运行着不知名的程序占用了大量的CPU和内存资源等。 针对以上可能存在的风险，我们一般会从以下几个方面做到一定程度上的风险把控，具体如下：1)多次确认：针对业务模型中涉及的业务关系以及脚本编写涉及的技术内容等进行多次确认和沟通。
30720编辑于 2024-11-08 - 来自专栏C / C++
【测试开发测试】从“0”建立【模型】的概念：需求、开发模型、测试模型一文全知道
2 模型：开发模型&&测试模型 2.1 “模型”到底是什么？ 在瀑布模型中，测试阶段处于软件实现后，这意味着必须在代码完成后有足够的时间预留给测试活动，否则将导致测试不充分，从而把缺陷直接遗留给用户。 2.4 测试模型 测试模型中有两个非常重要且具有标志性的测试模型：V模型和W模型。 缺点：仅仅把测试作为在编码之后的一个阶段，未在需求阶段就介入测试。缺点同瀑布模型。 2.4.2 W模型（双V模型） V模型中未将测试前置的问题在W模型中得以解决。 W模型增加了软件各开发阶段中应同步进行的验证和确认活动。W模型由两个V字型模型组成，分别代表测试与开发过程，图中明确表示出了测试与开发的并行关系。
22110编辑于 2025-11-13 - 来自专栏FunTester
测试模型中理解压力测试和负载测试
首先我接受了一个观点：性能测试是所有性能相关的测试的集合，而压力测试和负载测试就是性能测试的子集。 原始文章地址：性能测试、压力测试和负载测试。 压力测试 对应的性能测试模式就是固定线程，通过使用固定线程的模式对服务进行性能测试，或者使用阶梯型的线程递增模式进行性能测试。 通过控制线程数来进行不同场景的测试。 通常来说，压力测试确定了在繁重的工作负载下应用程序的健壮性和错误处理能力。压力测试是通过考虑更多数据和许多用户来确定压力下系统状态的测试方法。 压力测试的好处 帮助验证系统过载时是否会破坏数据 确保发现BUG和同步问题 验证故障期间的数据传递和消息传递功能 通过克服软件故障的风险来确保交付可靠的软件 负载测试 对应的性能测试模型就是固定QPS， 负载测试的目的是开发一种在意外的极端负载条件下也能稳定运行的应用软件。这种测试方法也称为耐力测试。可以通过选择合适的自动化工具轻松地执行此操作。
1.6K10发布于 2021-01-22 - 来自专栏学习
【软件测试】敏捷模型（Scrum模型）和V模型、W模型
期间大家的反馈记录下来，由 po 整理，形成新的 story 回顾会议：项目团队对本期迭代进行总结，发现不足，制定改进计划，下一次迭代继续改进，以达到持续改进的效果 敏捷中的测试 轻文档和快速迭代 敏捷模型中强调轻文档 ，所以测试人员不应使用传统的 Excel 填写测试用例的方法，更多的是使用思维导图、探索性测试（强调自由度，设计和执行同时进行，根据测试结果不断调整测试计划）、自动化测试等 敏捷讲求合作，在敏捷项目组中 ，测试人员应主动跟开发人员了解需求、讨论设计、一起研究 bug 出现的原因 测试模型 V 模型 V 模型中，明确的标注了测试过程中存在的不同类型的测试 右边的测试，都需要参考左边对应高度的要求 缺点： 缺点和瀑布模型一样 W 模型（双 V 模型） V 模型中未将测试前置的问题在 W 模型中得以解决 开发 V 模型并不是单单指编码阶段，而是为产品开发流程而实施的各个阶段 测试的对象不仅是程序，需求、 对于当前软件开发复杂多变的情况，W 模型并不能解除测试管理面临着困惑
2.8K10编辑于 2024-11-15 - 来自专栏啄木鸟软件测试
精准测试及其工具（连载8）
星云测试支持两个及以上版本进行对比函数的差异，对比之后列表展示函数变化。如图66和图67。 ? 图66进入“两个版本对比” ? 星云测试支持查看版本对比中修改以及添加代码的函数的覆盖率情况。如图68所示。 ? 图68查看版本对比中修改以及添加代码的函数的覆盖率 2．累计覆盖率 前置条件：工程下至少有两个版本，且这两个版本有覆盖率数据 多版本累计覆盖率是针对多个版本中的所有测试用例的覆盖率的累计，用户以最新版本为基线版本 ，针对之前不同的测试场景累计该版本的覆盖率，从而得出函数的覆盖情况。 图70多版本累计覆盖率 星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
50922发布于 2019-12-12
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号