软件测试实验报告题目一：用逻辑覆盖测试方法测试以下程序段voidDoWork(intx,inty,intz){1intk=0,j=0;2if((x＞3)&&(z5))8j=x*y+10;9j=j%3;10}说明：程序段中每行开头的数字（1~10）是对每条语句的编号。
（1）画出程序的控制流图（用题中给出的语句编号表示）。
（2）分别以语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、组合覆盖和路径覆盖方法设计测试用例，并写出每个测试用例的执行路径（用题中给出的语句编号表示）。
题目二、折半查找请按要求对下面的java代码进行测试。
代码的功能是：用折半查找法在元素呈升序陈列的数组中查找值为key的元素。
publicintbinSearch(intarray[],intkey){intmid,low,high;low=0;high=array.length-1;while(low＜=high){mid=(lowhigh)/2;if(key==array[mid])returnmid;elseif(key＜array[mid])high=mid-1;elselow=mid1}return-1;}（1）试计算此程序段的McCabe复杂性；
（2）用基本路径覆盖法给出测试路径；
（3）为各测试路径设计测试用例。

网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！------『课程介绍』:1S/Vq2z{+~(j相信男生们都喜欢玩爽快的赛车类游戏，那么你能否想要自己开发这样的一款游戏呢?在这里你将使用unity的开发技术，自己创建一个开发的，竞争性的赛车世界。
同时可以让用户对汽车进行换装。
-P8z#u5t'z1@'w#c-F1c.D:y3c:o『课程目录』:任务1：游戏演示04:01任务2：创建工程，添加环境，添加车.n&c'W:j)[0N06:07任务3：给车添加碰撞器1k:n't-s0?7_-|:}'e!O03:17任务4：车的阴影设置*J,e.b0_1P(A7C'x03:29任务5：给车添加投影/a5\&I9i&~%d-R4O07:47任务6：关于WheelCollider车轮碰撞器%^2O%b'E"?;U)K7L1O06:10任务7：给车子添加车轮05:29任务8：控制车子的前后行进任务9：控制车子的左右转向04:51#C6v5_/O1V&q5c任务10：控制摄像机的跟随移动2J(j:W'N3D(y)B06:51任务11：控制摄像机的平滑跟随5d(P'H#L'|9F:R7F+p09:31任务12：解决车子侧翻的问题7l"J8q3T:u!V06:013{1V6c8K%c6B/?"O+C任务13：显示车子的速度(c2L4C&@"T,I+f-J$E13:24任务14：使用仪表盘显示速度#J/n;~/R7|12:188v+V8u4x0J,O8M+?任务15：控制轮子的转动-M*[)D$D;I*z"~1A08:22任务16：控制轮子的转向06:08任务17：控制车的最大速度和最小速度;u+p"j$z"A;h?08:42任务18：给车添加刹车的功能3M*x1q6^2r'\05:26任务19：给游戏添加背景声音03:213m0A*G'S+Z任务20：给车子添加引擎声音$F4O8y#Z7~:M9u07:02+W$S*Z"i/h$Q任务21：添加引擎加速效果的声音7p'T8})r-|,M07:34任务22：控制车子的漂移05:48任务23：添加漂移的声音!j"b*{,k)T,F:}02:42+{5J,}5K*}*j5`;i6O|任务24：添加漂移的条件，判断轮子能否着地07:02任务25：添加倒车的警示灯04:41任务26：添加赛车到达终点的判定11:57'D3e)h1i2J4?/E任务27：添加倒计时效果!x,y6I(y!?9j-@;E$?!I07:27!J0F9H;F%|任务28：开发计时期间的引擎发动效果5\;v)f"w'F6_!a+g)?2B#o!i.M10:16任务29：设计游戏开始的界面07:021r0w-P;i#^;l,c&E&I:a.H任务30：处理游戏用户名的存储和按钮的事件(O0d7p"_2l,l4l06:065{&N:C3E*r;i5n任务31：开发赛车选择界面,m;sq4O#i1{'v;p10:44任务32：开发赛车的总用时计时08:181}$x0C%^!i4V7k任务33：游戏数据的存储，把最快的时间存储起来07:127O)P8\:C4y9r.D任务34：控制轮子位置随着悬挂系统的弹簧的伸缩而伸缩,d#`8b5x"j9J12:49任务35：添加车子的划痕!L$A.Y"b1j-b1U3R19:31任务36：处理车子和墙体之间的碰撞![5I%d/Z!M#~:L8g04:21.b)N!L%a%O!x任务37：实现第一人称视野的控制'n(R0Y&h2I4C#_$d05:01任务38：学习Terraintoolkit地形编辑插件10:23'w%J*U"f%y5d3b"l0h8r任务39：

测试USB的功能，可以设置文件大小5M；
10M；
100M;500M；
然后测试上传下载；
上传和下载的速度；
判定USB接口的功能

根据画面的变化，判定能否发生入侵事件，打印信息

2019年猪肉价格与猪饲料价格Python大数据分析；
爬取一年猪肉价格与饲料价格，可以判定猪肉价格在接上去几个月价格会下降，过年能买的起猪肉了。
[笑cry]

(1)系统资源分配图输入（界面）• 按资源分配图的方式定义，输入进程名字、资源类名字及其个数、申请/占有边。
(2)运行结果（界面）• ①以图形的方式输出原资源分配图；
• ②以图形的方式动态输出原资源分配图约简过程• 实现(1)图的描述：定义资源类结点和进程结点的数据结构，以指针方式表示结点之间边的关系（可限定最多指针个数）；
(2)按算法对描述的资源分配图进行约简，同时用动态图形显示约简过程；
(3)约简结束后，给出资源分配图是否可完全约简的提示信息。

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

本方法采用的基本原理是在WMI的基础上对计算机上的注册表进行扫描查找USB设备，确保能找到所有计算机能识别出来的USB设备，然后加入过滤掉重复部分，最终本软件实现了可以监控设备插拔事件，判定USB设备的连接形态参考博文http://blog.csdn.net/ericwuhk/article/details/79226505

多级审批管理系统主目录为UserMan,有一个Public.cs用来修正数据库连接，有一个.sql要导入到数据库中的,另外两个目录是要用来的references.类clsRight用于权限判定,

现有算法对于笔画中含有大量离散笔画点和附加部分的手写体文本,分割功能较低。
针对该问题,提出一种基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割算法。
对前景部分实施分段式涂抹,并删除长宽比不满足条件的膨胀区域,以获得文本区域的定位,利用图像背景的细化获取文本行分割线,给出重心判定算法,从而解决上下文本行之间的文字重叠问题。
对210幅图片、2563个文本行进行实验,结果表明,该算法的出错率仅为3.3%,低于水平投影算法、分段式投影算法和聚类算法,能对文本行进行较为完整的分割。

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。