【系统测试报告实例】是详述软件测试过程和结果的文档,主要目的是评估软件质量、分析测试过程,并为未来的测试活动提供参考。
本报告聚焦于XX后台管理系统,涵盖了测试总结、测试概要、测试环境等多个方面。
在【引言】部分,报告明确了编写目的:1. 分析测试结果以评估软件质量。
2. 通过分析测试过程、产品和资源,为后续测试计划提供指导。
3. 检视测试执行与测试计划的符合程度。
4. 针对发现的系统缺陷提出修复和预防建议。
【背景】和【用户群】未给出具体信息,但通常会包含项目的业务背景、目标用户和预期读者。
【定义】中列出了严重bug的标准,主要包括系统无响应、页面无法显示、操作异常错误以及必填字段验证失败等情况。
【测试对象】在这份报告中被省略,一般会详细列出测试的系统或模块。
【测试阶段】表明这是系统测试阶段,主要关注整个系统的综合功能和性能。
【测试工具】提到使用了Bugzilla作为缺陷管理系统,用于跟踪和管理测试中发现的问题。
【参考资料】列出了涉及的需求文档、设计说明、测试计划和用例等,这些是测试活动的基础。
【测试概要】提供了关键数据:- 测试从2007年7月2日开始,持续39天。
- 测试了174个功能点,执行了2385个测试用例。
- 发现了427个bug,其中严重级别68个,无效44个。
- 有11个测试版本,B1至B5是计划内的迭代开发,B6至B11为回归测试版本。
- 版本发布和测试进度与计划基本吻合,部分版本因延迟增加了额外工作日。
【进度回顾】详细记录了各版本的开始、完成时间及是否需要加班和增加资源。
【测试执行】强调了严格按照计划执行,覆盖了所有测试对象,遵循了测试策略和用例。
【测试用例】分为功能性测试和易用性测试:- 功能性测试涵盖了查询、添加、修改、删除等主要功能,以及分配酒店、权限、渠道绑定等次要功能,确保需求规定的输入输出和限制条件得到验证。
- 易用性测试关注操作提示信息的正确性、一致性和可理解性,以及必填项标识和输入方式,还有中文界面的本地化一致性。
【测试环境】部分介绍了软硬件配置,包括应用服务器、数据库服务器和客户端的CPU、内存、硬盘和操作系统等信息。
这份报告全面展示了XX后台管理系统测试的全貌,为项目管理和后续测试提供了重要参考。
通过这样的报告,可以清晰地了解测试的深度和广度,以及软件的质量状况。
对于项目团队来说,它不仅是评估和改进产品质量的依据,也是提升项目管理效率的重要工具。
2025/6/19 9:27:49 625KB
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【标题】:套接字IO聊天在计算机网络编程中,套接字(Socket)是实现进程间通信(IPC)的重要工具,特别是在客户端-服务器架构中。
套接字IO聊天程序通常指的是通过套接字技术实现的实时通信应用,允许用户进行实时文本或多媒体交流。
在本场景中,我们关注的是基于SocketIO的聊天应用程序,它结合了WebSocket和EventEmitter的特性,提供了双向、实时的数据传输。
【描述】:“SocketIO用한프그램그램로그램快递,插座”描述中提到的“한프그램”可能是指韩文中的“一个程序”,而“그램로그램”可能是“程序”的误拼。
这里强调的是使用SocketIO来构建的聊天程序,而“快递”和“插座”的比喻可能是在暗示套接字如同传递信息的载体,如同快递一样快速地传输数据,而“插座”则可能是比喻套接字作为连接两端通信的接口。
【标签】:HTMLHTML(超文本标记语言)是用于创建网页的标准标记语言。
在SocketIO聊天应用中,HTML用于构建用户界面,展示聊天消息和接收用户输入。
配合CSS和JavaScript,可以创建出交互式的聊天窗口,用户可以通过输入框发送消息,同时聊天历史会实时更新在页面
2025/6/18 18:22:04 11KB
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在Excel中,括号是公式和函数构造的重要组成部分,它们在计算逻辑中起着至关重要的作用。
本主题将深入探讨“第5个:公式中的括号”这一知识点,旨在帮助你掌握如何有效利用括号来增强Excel公式的复杂性和精确性。
括号在Excel中的主要作用是控制计算顺序。
在数学中,我们遵循“先乘除后加减”的原则,而在Excel公式中,括号可以帮助我们打破这一顺序,优先解决括号内的运算。
例如,如果你有一个公式`=2+3*4`,Excel会先进行乘法运算,得到的结果是14。
但如果你写成`=(2+3)*4`,括号使得加法先执行,然后再乘以4,结果就变成了20。
括号可以用于组合多个函数。
在Excel中,你可以用括号来嵌套函数,让一个函数的结果作为另一个函数的输入。
比如,假设你想找到A列数值的平均值(AVG)并对结果取整(ROUND),你可以写成`=ROUND(AVERAGE(A:A),0)`。
这里,`AVERAGE(A:A)`的结果被`ROUND`函数处理,确保结果为整数。
再者,括号还可以用于数组公式。
数组公式可以处理多行多列的数据,通常需要使用Ctrl + Shift + Enter键组合输入。
例如,如果你要找出两列数据中相同的值,可以使用公式`=IF(A1:A10=B1:B10,"相同","不同")`,然后用Ctrl + Shift + Enter输入,这会在每个单元格中检查对应位置的值是否相等。
此外,括号在逻辑函数中也发挥着关键作用。
例如,在IF函数中,它分为三部分:条件、结果如果为真和结果如果为假。
IF函数的基本结构是`=IF(条件, 结果1, 结果2)`。
这里的括号确保了条件的正确设定和结果的清晰区分。
更进一步,嵌套IF函数时,括号就显得尤为重要。
你可以用括号来组织复杂的逻辑判断,例如`=IF(A1>10, "大于10", IF(A1<5, "小于5", "在5到10之间"))`,这个公式首先检查A1是否大于10,如果是,则返回"大于10";
如果不是,再检查是否小于5,若是则返回"小于5",否则返回"在5到10之间"。
我们不能忽视错误处理的情况。
当公式可能产生错误时,可以使用IFERROR函数结合括号来捕获并处理这些错误。
例如,`=IFERROR(A1/B1, "除数为零")`,如果B1为零导致除法错误,它将返回"除数为零",否则返回正常的计算结果。
括号在Excel公式的运用中扮演了运算优先级设定、函数组合、数组处理、逻辑判断以及错误处理等多个角色。
熟练掌握括号的使用,能极大地提高你在Excel中的数据处理能力和工作效率。
通过实际操作和练习,你将能更好地理解和应用这些技巧,让你的Excel技能更上一层楼。
2025/6/18 11:41:10 3KB
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软件,输入位置和时间,即可取得该海域位置和时间的声速剖面。
对于需要海洋声速剖面的,特别有参考和使用价值。
2025/6/17 18:44:36 47.18MB 海洋测绘 SVP 声速剖面 多波束
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实现输入城市简拼,实现城市下拉查询,感觉还行
2025/6/17 14:41:06 31KB js 选择城市 +html
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条款表创建动画的终端演示。
导出为SVG,动画GIF或HTML+CSS。
术语表是一个JavaScript应用程序,用于产生终端输入和输出动画,以嵌入到演示文稿,自述文件,推文等中。
其他解决方案通常涉及录制实时屏幕。
我想要一种方法来简单地提供指令的有效负载,这样我就不必排练我的打字内容,等待网络输出以及对其进行样式设置就可以了。
例:目标:仅客户端导出的术语表应为纯标记/CSSSVG导出应保持可移植性/严格,以便可以将它们嵌入GitHub自述文件中
2025/6/17 14:40:44 93KB svg gifs console terminal
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压缩包一共包含三个文件:libhoudini.so,libdvm_houdini.so,houdini_armlibs.tgz,ARMTranslator安装;
可以解决Androidx86系统的兼容性问题;
可以安装各种安卓中文输入法,允许各种安卓游戏,号称可以兼容90%以上的安卓应用!新建个文件夹叫做arm把这些文件放进去,然后把前两个文件,和这个名叫arm的文件夹一起复制到Androidx864.0的/system/lib目录下,修改好权限,即可享用各种arm应用啦。
注意!最后一个tgz文件如果用winrar解压,只能得到一个文件。
请把这个文件的扩展名手工改成.tar,再解压一次,即可得到45个小文件,这样才是我们要的。
2025/6/17 9:06:17 10.53MB Android x86
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在计算机视觉领域,图像配准是一项关键任务,它涉及到将多张图像对齐,以便进行比较、融合或分析。
OpenCV(开源计算机视觉库)提供了一系列工具和算法来执行这项工作,其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准,并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术,它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论,傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域,其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节,低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中,可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示,结果是一个复数矩阵,包含了图像的所有频率成分。
然后,为了进行相位相关,我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘,然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中,可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤,它实现了复数乘法,并且可以指定是否进行对位相加,这是计算互相关的必要条件。
接下来,我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值,该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值,我们可以确定图像的位移量。
通常,这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数,可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中,可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性,可以采用滤波器(如高斯滤波器)预处理图像,降低噪声影响。
此外,还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计,以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中,需要注意以下几点:1.图像尺寸:为了进行傅里叶变换,通常需要将图像尺寸调整为2的幂,OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充:如果图像尺寸不是2的幂,OpenCV会在边缘添加零,以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化:为了使相位相关结果更具可比性,通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数,可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中,实现精确对齐。
总结来说,OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具,尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤,开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。
2025/6/17 6:37:22 204KB OpenCV 相位相关 图像配准
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程序Demo是实现一个简单的C/S聊天室的应用,每个客户端该包含两条线程:一条负责生成主界面,响应用户动作,并将用户输入的数据写入Socket对应的输出流中;
另一条负责读取Socket对应的输入流中的数据(从服务器发送过来的数据),并负责将这些数据在程序界面上显示出来。
客户端程序是一个Android应用,因此需要创建一个Android项目,这个Android应用的界面中包含两个文本框:一个用于接收用户的输入;
另一个用于显示聊天信息。
界面中还有一个按钮,当用户单击该按钮时,程序向服务器发送聊天信息。
2025/6/17 4:53:10 21.51MB Android 网络聊天室
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     针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题,提出一种构造模糊隶属函数方法.采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数.为减小拟合误差,采用了3项措施以达到预期目标.所构建的隶属函数,对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度,从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性.该方法简单、求解精度高,具有广泛适用性和较强的应用价值.仿真结果证实了该方法的有效性.
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡