实验使用图片

一.实验目的 掌握黑盒测试用例设计方法 二.实验要求 (1)对被测程序进行黑盒测试用例设计 (2)运用等价类.边界值.决策表.状态图法等进行测试用例设计. (3)对手机上任意一款音乐软件进行黑盒测试实践.(作业若雷同,后上传者判定0分) 三.实验内容 1.对被测程序运用不同的测试技巧进行测试用例设计,并执行测试,撰写测试小结. 要求写出测试用例表.执行情况和测试小结. 2.对手机上任意一款音乐软件进行黑盒测试. 要求:1)使用思维导图 2)根据场景法.状态图法 设计测试用例. 3)附加题:如有可

其实,我一开始还以为实验箱不会有什么问题只是让我们多学习东西才做这个测试的,结果发现还真的有不少问题. 1.实验准备部分 安装驱动时,win10系统无法正确安装usb-blaster Windows 8及以上的系统无法正常安装USB-Blaster驱动,在网上查找后发现了相关的解决办法 按部就班完成工作后,就可以安装USB-Blaster驱动了. 2.各实验情况 实验一:拨码开关程序设计 运行结果:失败. 在程序编译.管脚分配.接线连接都没错的情况下,无法显示结果.准确情况,无论拨哪一个开关,l

今天开始第二阶段冲刺. 今天着手上传图片功能,可以通过相机或相册提供图片并可以进行裁剪,并上传到数据库. 遇到的困难:1.Android模拟器相册里没图片,根据百度上的信息,向模拟器里上传图片,但是报错只有只读权限,后来通过cmd改了权限,然后eclipse打开就报错,无法运行. 2.通过自己手机实验,图片可以在布局控件上显示,但是无法存入到数据库,找不到错误在哪.

李俊锋 + 原创作品转载请注明出处 + <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 一.实验目的 1.熟悉.理解Linux内核工作方式 2.尝试编写自己的内核 3.理解多进程时间片轮转的工作方式 二.实验步骤 1.编写时间片轮转程序. 2.运行程序 1 cd LinuxKernel/linux-3.9.4 2 qemu -kernel arch/x86/boot/bzImage 三.代码分析 3.1 myp

数字图像处理对数学的要求颇高,这不禁令很多学习者望而却步.在阅读图像处理方面的论文时,面对梯度.散度.黑塞矩阵.傅里叶变换等这些本该在微积分中早已耳熟能详的概念时,很多人仍然感觉一筹莫展.为了弭平图像处理道路上的数学险阻,帮助更多人学好数字图像处理,并更快地具备深入研究的能力.笔者特别撰写了这本<图像处理中的数学修炼>(该书现已由清华大学出版社正式出版).欲了解<图像处理中的数学修炼>的更多详细内容,你可以参考本书的目录. 通常,我不喜欢翻开一本技术书,里面满篇满篇的都是代码.我也

本人手里有块STM32F429 Discovery板子,因为某种原因需要使用8080接口的LCD,而该块开发板自带的LCD接口采用LTDC驱动,所以就在正点原子这里买了一块4.3寸电容触摸屏,驱动IC为NT35510. 为了快速搭建软件工程,本人使用STM32CubeMX工具生成代码模板,并编写了lcd.c和nt35510.c两个文件,代码如下: lcd.c typedef struct _LCD_DRV{ uint32_t (*checkid)(void); void (*init)(void

出租车数据分析 一.实验简介 图片来自pixabay.com 出租车是我们生活中经常乘坐的一种交通工具,但打车难的问题也限制了我们更好地利用这种交通方式.在哪些地方出租车更容易打到?在什么时候更容易打到出租车?本课程将基于某市的出租车行驶轨迹数据,带你学习如何应用Spark SQL和机器学习相关技巧,并且通过数据可视化手段展现分析结果. 1.1 知识点 Spark DataFrame操作 Spark SQL 的 API 查询 Spark MLlib 的 KMeans 算法应用 1.2 准备工作

今天的文章内容为大家介绍的就是安装SQL的环节,我只能说安装它的时候样非常的小心,一定要把检查工作做好,例如防火墙这些细小的地方.因为数据库这个东西是非常容易出现错误的,没准安装到尾声的时候就会前功尽弃~~~~~对此我可是深有体会呀!!!好了,还是少啰嗦吧,进入今天的正题吧~ 安装SQL 之前我们完成了在VMDC上进行的提升域控的操作.下面我们来到VMMSQL的服务器上面安装SQLServe 2012 SP1,在安装Sql之前,我们需要安装一个.NET Framework 3.5的功能. 步骤一

图片翻译WGAN实验测试 博客:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51761865 微博:黄锦池-hjimce WGAN相比于GAN的优点在于:具有更高的稳定性.在原始的WGAN中,作者通过一堆的理论,提出了WGAN,理论证明n多页,不过代码实现就两行: (1)去掉了判别网络的判别的概念,在原始的GAN中,判别网络的损失函数为最大化交叉熵损失函数: 也就是说判别网络的输出是一个0~1的概率值,用于表示图片真伪的概率. 然而在WGANs中,fw