pycharm安装教程
01_Pycharm安装合集
02_操作流程_必看！.txt 0.0MB
00_Pycharm安装文件-2019.2.6.exe 346.3MB
2024-08-20 13:37:42
94B
1
软件测试作业流程及标准规范V.docx
软件测试作业流程是软件生命周期中的一个重要组成部分，它贯穿整个软件生命周期，从需求分析阶段到系统测试阶段。软件测试作业流程包括测试计划、测试设计、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等多个阶段。
软件测试作业流程标准规范是软件测试的规则和指南，它规定了软件测试的要求、方法和标准，以确保软件测试的质量和效率。本文将详细介绍软件测试作业流程及标准规范，包括软件测试步骤、测试计划、测试设计、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等内容。
一、软件测试步骤
软件测试步骤是软件测试的整个流程，它包括需求分析阶段、概要设计阶段、详细设计阶段、编码阶段、系统测试阶段、验收测试阶段等多个阶段。
* 需求分析阶段：在这个阶段，测试人员需要了解需求，编写测试计划和测试设计，评审测试计划和测试设计。
* 概要设计阶段：在这个阶段，测试人员需要了解设计，编写测试用例，评审测试用例。
* 详细设计阶段：在这个阶段，测试人员需要了解详细设计，编写测试用例，评审测试用例。
* 编码阶段：在这个阶段，测试人员需要了解编码，编写测试用例，评审测试用例。
* 系统测试阶段：在这个阶段，测试人员需要执行系统测试，编写系统测试报告。
* 验收测试阶段：在这个阶段，测试人员需要执行验收测试，编写验收测试报告。
二、测试计划
测试计划是软件测试的蓝图，它规定了软件测试的要求、方法和标准。测试计划包括测试范围、测试方法、测试工具、测试环境、测试进度等内容。
* 测试范围：测试计划规定了测试的范围，包括功能测试、性能测试、安全测试等。
* 测试方法：测试计划规定了测试的方法，包括黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等。
* 测试工具：测试计划规定了测试的工具，包括JUnit、TestNG、Selenium等。
* 测试环境：测试计划规定了测试的环境，包括操作系统、浏览器、数据库等。
* 测试进度：测试计划规定了测试的进度，包括测试时间、测试人力、测试资源等。
三、测试设计
测试设计是软件测试的详细设计，它规定了软件测试的步骤、方法和标准。测试设计包括测试用例设计、测试数据设计、测试环境设计等内容。
* 测试用例设计：测试设计规定了测试用例的设计，包括测试用例的编写、评审和执行。
* 测试数据设计：测试设计规定了测试数据的设计，包括测试数据的准备、执行和评审。
* 测试环境设计：测试设计规定了测试环境的设计，包括测试环境的搭建、配置和维护。
四、单元测试
单元测试是软件测试的基本单元，它对单个模块或单个函数进行测试。单元测试的目的是检测单个模块或单个函数的正确性和可靠性。
* 单元测试步骤：单元测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建单元测试环境、实施测试、分析结果等步骤。
* 单元测试方法：单元测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法，来检测单个模块或单个函数的正确性和可靠性。
五、集成测试
集成测试是软件测试的中间阶段，它对多个模块或多个函数进行测试。集成测试的目的是检测多个模块或多个函数之间的交互和协作。
* 集成测试步骤：集成测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建集成测试环境、实施测试、分析结果等步骤。
* 集成测试方法：集成测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法，来检测多个模块或多个函数之间的交互和协作。
六、系统测试
系统测试是软件测试的最后阶段，它对整个软件系统进行测试。系统测试的目的是检测整个软件系统的正确性和可靠性。
* 系统测试步骤：系统测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建系统测试环境、实施测试、分析结果等步骤。
* 系统测试方法：系统测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法，来检测整个软件系统的正确性和可靠性。
七、验收测试
验收测试是软件测试的最后阶段，它对软件系统的最终验收。验收测试的目的是检测软件系统是否满足用户的需求和期望。
* 验收测试步骤：验收测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建验收测试环境、实施测试、分析结果等步骤。
* 验收测试方法：验收测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法，来检测软件系统是否满足用户的需求和期望。
2024-08-14 15:39:37
697KB
1
项目立项（技术和业务可行性）->采购方案（如何采购）->商务招标（目标、内容、要求）->商务投标—>集中采购（各家厂商竞标）->中标->商务会签流程（基于谈判总结报告，走内部签署流程）->合同（双方签署合同）->项目入场实施。
2024-08-07 14:14:31
248KB
1
GAMMA软件的InSAR处理流程
GAMMA软件是由Swiss corporation（Aktiengesellschaft - AG）创立的，创始人是Dr. Charles Werner和Dr. Urs Wegmuller。GAMMA软件支持Unix、Linux和Windows操作系统，提供了多种软件包，包括MSP、ISP、DIFF&GEO、LAT、IPTA和DISP等。GAMMA软件主要处理SAR（Synthetic Aperture Radar）数据，来自于ENVISAT、ERS1/2、Radarsat等卫星。
InSAR处理流程是GAMMA软件的一种重要应用，主要用于干涉测量和差分干涉测量。整个处理流程可以分为九个步骤：
1. 多视处理及显示：使用multi_look命令对SAR数据进行多视处理，并生成多视图像。
2. SLC影像偏移量估计：使用create_offset命令创建偏移量文件，并对偏移量进行初始估计。然后，使用init_offset命令对偏移量进行精确估计。
3. 干涉纹图的生成：使用interf_SLC命令生成干涉纹图。
4. 基线估算：使用base_init命令计算初始基线。
5. 平地效应的去除：使用ph_slope_base命令去除平地效应。
6. 自适应滤波：使用adf命令对干涉纹图进行自适应滤波。
7. 相位解缠：使用UNWRAP_PAR命令或mcf命令对相位进行解缠。
8. 基线的精密估算：使用gcp_ras命令从地图中提取控制点数据，并使用base_ls命令对基线进行精密估算。
9. 将解缠相位转换为高程并生成一个地距文件：使用hgt_map命令将解缠相位转换为高程，并生成一个地距文件。
GAMMA软件的InSAR处理流程可以用于地表形变监测、地质灾害监测和环境监测等领域。
2024-08-06 11:48:35
3.42MB
1
《Darknet YOLO自定义数据标注与训练的全面指南》
在深度学习领域，目标检测是一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）框架因其高效和准确而在实际应用中备受青睐。本文将深入探讨如何使用Darknet框架对自定义数据集进行标注和训练YOLO模型。我们来了解Darknet YOLO的工作原理。
YOLO是一种实时的目标检测系统，它通过单次网络前传就能预测图像中的边界框和类别。Darknet是YOLO的开源实现，它提供了一个简洁高效的深度学习框架，适合于小规模计算资源的环境。自定义数据集的训练对于适应特定应用场景至关重要，下面我们将按照步骤详细解析整个流程。
1. 数据预处理：
- 清理train文件夹：在训练开始前，我们需要确保数据集整洁无误。`0——清理train文件下的img、xml、txt文件文件.cmd`用于删除或整理不必要的文件，确保训练过程不受干扰。
- 去除文件名中的空格和括号：`批量去名称空格和括号.cmd`用于处理文件名中可能存在的特殊字符，防止在后续处理中出现错误。
2. 数据标注：
- 使用LabelImg工具：`1——LabelImg.cmd`启动LabelImg，这是一个方便的图形界面工具，可以用于手动标注图像中的目标。用户需要为每个目标画出边界框并指定类别。
3. 转换标注格式：
- 格式转换：`2——Label_generate_traintxt.cmd`和`3——Label_conver_voc_2_yolo.cmd`将PASCAL VOC格式的标注文件转换为YOLO所需的格式。YOLO需要每张图像对应的txt文件，其中包含边界框坐标和类别信息。
4. 定义锚框（Anchor Boxes）：
- `kmeans-anchor-boxes.py`用于自动生成合适的锚框。锚框是YOLO模型预测目标的基础，它们是预先定义的边界框模板，覆盖了不同大小和比例的目标。通过K-means聚类算法，我们可以找到最佳的锚框组合，以提高检测性能。
5. 文件管理：
- `copy_file.py`和`remove_space_bracket_in_folder.py`这两个脚本可能用于复制或重命名文件，确保数据集的结构符合Darknet的训练要求。
6. 训练过程：
- 配置文件：在开始训练之前，需要修改Darknet配置文件（如`yolov3.cfg`），设定网络架构、学习率等参数，并指定训练和验证的数据路径。
- 训练命令：运行`darknet detector train`命令开始训练。训练过程中，可以使用`drawLossPlot.py`绘制损失函数图，监控模型的学习进度。
7. 模型评估与微调：
- 在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能，根据结果调整学习率或优化器设置。
- 训练完成后，保存模型权重，用于后续推理或微调。
8. 应用与优化：
- 使用保存的权重文件进行推理，检测新的图像或视频流。
- 如果模型性能不佳，可以考虑数据增强、迁移学习或更复杂的网络结构来进一步优化。
总结来说，Darknet YOLO的自定义数据标注与训练涉及多个步骤，包括数据预处理、标注、格式转换、锚框选择、训练以及模型评估。理解并掌握这些步骤，对于成功构建和优化YOLO模型至关重要。通过实践和迭代，我们可以构建出适应特定应用场景的高效目标检测系统。
2024-07-06 19:52:58
13.61MB
1
基于Activiti流程监控的毕业设计管理系统基于Activiti流程监控的毕业设计管理系统基于Activiti流程监控的毕业设计管理系统基于Activiti流程监控的毕业设计管理系统基于Activiti流程监控的毕业设计管理系统
2024-06-19 21:02:09
305KB
1