TBrun在单元测试中的应用

TBrun提供完全自动的单元测试解决方案,它可以使开发人员和测试人员在单元级应用LDRA工具套件强大的源码分析器。本文用实际例子阐述了TBrun在单元测试中的应用,介绍了三种技术管理测试用例的创建、四种常用例子的解析以及使用TBrun来计算三种覆盖率(SC、DC、MC/DC)。

基于WebService接口的软件测试技术探讨

本文结合基于WebService接口的软件测试实际,探讨了此类软件的功能、性能的测试方法,包括WebService接口分析、测试框架描述、测试流程等。通过分析WebService接口软件的测试特点及传统测试的困难,以网管类软件为例提出基于WebService接口的软件测试的流程方法,并进行了测试实践。根据被测软件的特征开发相应测试工具,便捷的开展测试,提高测试效率和质量。

探索性测试方法分析

探索性测试是有别于传统测试的测试技术,更是一种测试思维,探索性测试重点在于软件系统的学习分析、测试用例的设计、测试用例的执行三者同时进行,边测试边学习被测软件,这样可以在认识不充分的情况下快速找到重大缺陷。大量研究表明探索性软件测试是对传统软件测试理论的很好补充,合理的利用探索性测试,能够显著提高软件的测试效率。

基于C#的TCP网络通信的研究与应用

对TCP通信的特点进行了介绍,分析了通信机制的设计,并对在Visual Studio 2008中C#开发环境下使用TCPClient类和TCPListener类编程的方法进行了探讨。通过以上两个类的属性和方法 ,可灵活地写出符合实际需要的TCP通信程序,能很好地满足实际项目开发中的需求。

软件测评体系的探讨与应用

深入分析了建立软件测评体系的必要性和现实意义。对如何建立实验室软件测评体系进行了研究,在此基础上秉承"吸收、引进、借鉴、发展"的原则,分析了如何制定适合自身发展的管理体系,并对实验室质量体系设计与实现要点进行了阐述,最后给出了体系建立与实施过程中的常见问题及具体解决办法。

基于Python与Tensorflow的交通信号决策系统

为改变目前我国道路信号配时方案与实际交通流不匹配的情况,提高道路交叉口的通行能力,增加绿灯的使用率,提出基于Python与Tensorflow的交通信号决策系统。介绍交通信号决策系统的整体框架及各个模块的层次关系,详细说明每部分的原理及实现方法。通过Python在互联网上实现实时交通数据自动采集,将搜集的数据分类存储。采用TensorFlow框架建立车速预测模型,通过机器学习不断调整优化模型。根据优化后的车速模型预测未来交通流状态变化趋势,交通信号决策系统能够在不同的交通流状态下自适应决策采取不同的绿波信号配时方案。通过VISSIM仿真结果表明,交通信号决策系统能够显著降低道路的拥堵程度,有效降低了道路机动车的停车次数和停车延误,极大地提高路网的运行效率,增大区域协调控制系统的自动化。

行人异质性因素影响下地铁站通道通行能力研究

通道是城市轨道交通车站重要的交通设施之一,连接着轨道车站内不同功能子空间,方便将站内乘客分散到不同的区域。当前大多数对地铁站通道通行能力的研究中,均将站内行人视为同质行人,忽略了行人间的异质性,这与现实情况完全相背离。针对这一问题,本文将通道行人的交通行为进行异质性分类,通过对地铁站的实测数据分析,将行人分为携带行李行人、结伴行人、快速行人和普通行人四类。并构建场域元胞自动机仿真模型,按照调研异质行人比例输入,验证仿真模型的有效性。最后通过调整不同异质行人比例进行仿真,仿真结果表明,地铁站通道的通行能力随异质行人比例的改变而变化,行人间的异质性对通道通行能力有重要影响。