首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用于测试的精巧的3个截断表

截断表是一种用于测试的工具,用于验证软件或系统在处理输入数据时的正确性和稳定性。它可以模拟各种边界情况和异常情况,以确保软件在各种情况下都能正常运行。

精巧的3个截断表是指三种常用的截断表技术,它们分别是等价类划分法、边界值分析法和错误推测法。

  1. 等价类划分法:等价类划分法是一种测试用例设计技术,将输入数据划分为不同的等价类,每个等价类代表一组具有相同功能和行为的输入数据。通过选择代表性的测试用例来覆盖每个等价类,可以有效地减少测试用例的数量,提高测试效率。腾讯云相关产品推荐:云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  2. 边界值分析法:边界值分析法是一种测试用例设计技术,通过选择接近边界的测试数据来测试系统的边界条件。边界值通常是导致软件错误的关键点,因此对边界条件进行充分的测试可以发现潜在的问题。腾讯云相关产品推荐:对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  3. 错误推测法:错误推测法是一种测试用例设计技术,通过假设系统中可能存在的错误,并设计相应的测试用例来验证这些错误是否存在。这种方法可以帮助发现系统中的潜在问题,并提前进行修复。腾讯云相关产品推荐:云数据库 MySQL 版(https://cloud.tencent.com/product/cdb)

这三种截断表技术在软件测试中都非常重要,可以帮助开发工程师有效地发现和修复软件中的问题,提高软件的质量和稳定性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

学界 | Bengio等提出稀疏注意力回溯:长期依赖关系建模的更一般化机制

人类对与当前心理状态相关的很久之前的事件有很强的记忆能力(Ciaramelli et al., 2008)。大多数关于记忆的实验和理论分析都集中在理解形成记忆和回忆的精细路径上。然而,自动化的提醒机制(当记忆涌入脑海),会对认知有很大的影响。提醒机制通常是由检索时出现的上下文特征触发的,这些特征与被记忆的显著特征相匹配(Berntsen et al., 2013; Wharton et al., 1996),它通常更容易在意料之外的事件之后被触发(Read & Cesa, 1991)。因此,一个人当前的理解状态可以触发对过去状态的回忆。提醒机制有时可能会提供一些无关的信息导致注意力被分散(Forbus et al., 1995; Novick, 1988),但是它也可以通过提供决策所必需的信息,在持续的认知过程中发挥有效的计算作用(Benjamin & Ross, 2010)。

01
  • 重参架构的量化问题解决了 | 粗+细粒度权重划分量化让RepVGG-A1仅损失0.3%准确性

    尽管卷积神经网络(CNNs)在各种应用中展示了主导性能,但仍需要在边缘设备和云服务器上高效运行。神经网络量化是压缩神经网络中最广泛使用的技术之一。它涉及将网络参数和激活的精度降低,通常从浮点数(例如,FP32)减少到具有较低位数的整数(例如,INT8)。由于整数计算,它大大降低了内存成本(例如,INT8节省了75%的模型大小和带宽)并加速了矩阵乘法(例如,卷积,全连接)。网络量化通常分为两类:后训练量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)。PTQ使用已经训练好的网络并对其进行量化,因此它需要最小化的超参数调整和无需端到端训练。

    01

    首个用于工业开发的自动代码生成系统,精巧高效还入选了顶会

    机器之心专栏 机器之心编辑部 北京大学李戈教授团队与阿里巴巴大淘宝团队的研究者,共同完成了为淘系前端生成业务代码的模型,这是首个在工业开发环境中被采用的代码生成系统。 代码生成,即希望机器能像人一样将一些自然逻辑,用形式化的方式,或者说代码表达出来,这样的能力非常令人振奋,同样也充满了困难。目前尽管深度学习非常强大,但即使是百亿级的 Transformer,仍然在这个任务上做的不尽人意。而本文提出的模型,第一次真正在工业开发场景中,帮助用户快速生成高效的代码。 本工作已被计算机软件工程顶会 ESEC/FSE

    01

    KDD2021 | 用于预测蛋白质-配体结合亲和力的图神经网络

    本文介绍由中国科学技术大学和百度商业智能实验室等机构的研究人员合作发表于KDD 2021的研究成果:作者提出了一个基于图神经网络的模型SIGN(structure-aware interactive graph neural network),通过利用原子间的细粒度结构和相互作用信息来学习蛋白质-配体复合物的表征,从而更好地进行结合亲和力预测。SIGN由两部分组成:极坐标启发的图注意力层(PGAL)和成对相互作用池化(PiPool)。PGAL用来整合原子之间的距离和角度信息,进行三维空间结构建模。PiPool用来将蛋白质和配体之间的远程相互作用纳入模型中。在两个基准上的实验结果验证了SIGN的优越性。

    03

    这是我见过最有用的Mysql面试题,面试了无数公司总结的(内附答案)

    1.什么是数据库? 数据库是组织形式的信息的集合,用于替换,更好地访问,存储和操纵。 也可以将其定义为表,架构,视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库? 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合,转换,可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表? 表是一种数据库对象,用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分? 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录? 记录(也称为数据行)是表中相关数据的有序集

    02
    领券