• 软件测试综合资料库.chm软件测试综合资料库.chm

    软件测试综合资料库.chm:在很多情况下,软件开发人员同用户的思路是完全不同的。开发人员由于接近硬件底层,更多的是从机器的“思维”来考虑问题,而用户只是为了使用。很多软件开发人员抱有这样的思维,认为用户很笨,“你这样用就不会出现错误了!”但事实上,作为一种产品,必须要能够考虑到用户使用的方方面面,并考虑进行各种容错处理。为了记录下用户使用软件的习惯用来提供软件的易用性和发现潜在的问题,微软和国外的很多大型软件开发公司甚至会采用专门的测试房间,用仪器记录用户的使用过程来加以改善使用的界面和出现的问题。

    2010-03-29
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  • 软件测试培训文档软件测试培训文档

    随着软件应用领域越来越广泛,其质量的优劣也日益受到人们的重视。质量保证能力的强弱直接影响着软件业的发展与生存。软件测试是一个成熟软件企业的重要组成部分,它是软件生命周期中一项非常重要且非常复杂的工作,对软件可靠性保证具有极其重要的意义。   在软件的测试过程中,应该应用各种测试方法,以保证产品有一个较高较稳定的质量。根据不同的生产过程进行不同的测试,包括黑盒测试、白盒测试、功能测试、系统测试、压力测试、安装/卸载测试、兼容性测试、α 测试、β 测试等 。

    2010-03-29
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  • 软件测试面试加答案软件测试面试加答案

    软件测试面试加答案:一、判断题 1,Y 2,Y 3,N 4,Y 5,N 6,N 7,N 8,N 9,N 10,N 二、选择题 1,ABCD 2,ABCD 3,AD 4,BC 5,ABC 三、填空题 1,正式验收测试,alpha测试,beta测试。 2,101000110 3, ls -l, top , df/du

    2010-03-29
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  • 软件测试面试笔试题软件测试面试笔试题

    软件测试面试笔试题:1.软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷。() 2.Beta 测试是验收测试的一种。() 3.验收测试是由最终用户来实施的。() 4.单元测试能发现约80%的软件缺陷。() 。。。

    2010-03-29
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  • 软件测试工程师面试考核

    软件测试工程师面试考核:学校、专业、是否熟悉测试流程、设计测试用例方法、linux基本命令(查看文件、进程、cpu/内存使用情况、VI)

    2010-03-29
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  • 基于灰度变化的最小交叉熵图像分割

    论文提出了一种基于灰度变化的最小交叉熵图像分割算法。该算法用于在夹杂较强的散斑、噪音以及亮度不均的图像数据环境中分割相关区域。算法参考目标粒子边缘与局部背景的梯度,将全集分割为灰度分布明显不同的子集,寻找使得与全集交叉熵变化最小的子集,抹去子集的局部灰度偏移特征,然后将变化后的子集合并再进行传统的阈值分割。实验表明该算法具有运算量少、分割结果自适应性好的特点。

    2009-04-07
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  • 基于尸的图像分割方法与尸加速的蚁群算

    上世纪年代中期创立仿生学以来,人们不断地从生物进化的机理中得到启发, 提出了许多用于解决复杂组合优化问题的新方法,比如蚁群算法和粒子群算法等等,它 们都是适于大规模并行且具有智能特性的优化算法,对于解决实际工程优化问题的复杂 性、约束性、非线性、建模困难,有很好的效果。 图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,也是图像处理的经典难题之一。最大 类间方差闺值分割法是目前应用比较广泛的一种方法,按传统的方法计算最大类间方差 已经限制了这种算法的发展。为了加快最大类间方差方法求最优解的速度,本文将微粒 群算法和最大类间方差阂值分割法相结合,提出了基于算法的最大类间方差闭值 分割法,在取得良好的分割效果的同时,运用算法的并行搜索机制显著地提高了分割速 度。 多年来计算机图形处理器以大大超过摩尔定律的速度高速发展。图形处理器 的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量,并促进了与计算机图形相关应 用领域的快速发展。与此同时,图形处理器绘制流水线的高速度和并行性以及近年来发 展起来的可编程功能使其在诸如数字图像处理的通用计算领域的应用有着巨大的潜力。 本文就是在它的启发下针对传统的蚁群算法对于大规模数据求解速度慢的缺点,提 出了一种基于加速的并行蚁群算法,将并行蚁群求解过程转化为纹理并行渲 染过程,使得蚁群算法在中加速执行,并将其应用到实际问题当中在取得较好效 果的同时提高了算法的运算速度,增大了蚁群算法处理问题的规模,并为普通用户的并 行蚁群工作提供了一种可行的方法。

    2009-04-07
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  • 一种基于相对熵的图像模糊增强方法

    设计了一种新的基于相对熵的图像模糊增强方法。利用图像分割原理确定的最佳阈值 作为模糊增强的分界点,完成对图像的对比度增强。

    2009-04-07
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  • 一种基于相对熵的图象分割算法

    提出了一种基于相对熵的图象分割算法,该算法的主要思想是通过相对熵来选择阈 值.现场颗粒物料图象作为一个应用实例,在本文中得到验证.实验结果表明,提出的算法优于基 于局部熵的图象分割算法.

    2009-04-07
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  • 粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

    提出了一种基于粒子群优化(PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误 差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的 计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。

    2009-04-07
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