Давайте поговорим о случайном тестировании и тестировании на обезьянах.
Давайте поговорим о случайном тестировании и тестировании на обезьянах.

Во время нашего тестирования мы обычно используем Случайное тестированиеитест на обезьянах,в Случайное обучение фокусируется на ручном тестировании, тестировании на В обезьянах основное внимание уделяется тестированию с помощью инструментов выполнения команд.

Случайное тестирование

Случайное Под тестированием понимается метод тестирования программного обеспечения с использованием случайных данных в качестве входных данных. Этот метод не нацелен на конкретную функцию или путь, а обнаруживает поведение программного обеспечения, генерируя большие объемы случайных входных данных. Случайное Цель обучения — смоделировать непредсказуемое поведение реальных пользователей, тем самым помогая выявить ошибки или аномалии, которые нелегко обнаружить в обычных обстоятельствах.

Случайное тестирование Характеристики

1. Непредсказуемость

Поскольку входные данные генерируются случайным образом, можно обнаружить некоторые проблемы, которые обычное тестирование может не заметить.

2. Отсутствие актуальности

По сравнению с тестированием требований или тестированием на основе дизайна, «Случайное тестирование» может не полностью охватить все сценарии тестирования.

3. Автоматизация

Часто требуются инструменты для генерации больших объемов случайных входных данных.

4. Ресурсоемкий

Для выполнения достаточного количества тестовых случаев, чтобы повысить вероятность обнаружения дефектов, требуется много времени и вычислительных ресурсов.

5. Генерируйте данные для тестирования случайным образом.

Тестируйте со случайно сгенерированными данными.

6. Установите объем и заранее определенные правила тестирования.

Могут существовать некоторые заранее определенные правила или диапазоны, ограничивающие генерацию случайных данных.

7. Охватить многопутевое тестирование

Цель — охватить как можно больше путей кода.

Хотя Случайное Обучение помогает обнаружить некоторые скрытые дефекты программного обеспечения, но оно также имеет ограничения. Например, оно не может гарантировать покрытие тестированием и не может эффективно определить причину проблемы. Поэтому Случайное Обучение часто используется в сочетании с другими, более систематическими методами тестирования, чтобы повысить общую эффективность тестирования.

тест на обезьянах

В разработке программного обеспечения это похоже на «тестирование на обезьянах», при котором программному приложению отправляется серия случайных, бессмысленных входных данных, чтобы проверить, не происходит ли сбой или ненормальное поведение программного обеспечения.

тест на В обезьянах — это концепция, заимствованная из «теории обезьяньей пишущей машинки», согласно которой, если обезьяне дать неограниченное время и пишущую машинку, она в конечном итоге сможет напечатать любое текстовое произведение. В тестировании программного обеспечения тест на В обезьянах означает отправку произвольных данных в систему совершенно бессистемно, как пользователь без цели.

тест на Особенности обезьянах

1. Совершенно случайно, обычно без конкретной цели или ожидаемого результата.

2. Имитировать экстремальное поведение пользователя, которое может включать недопустимый или незаконный ввод данных.

3. Большая дезорганизация и, возможно, даже отсутствие возможности записывать или повторять тесты.

тест на обезьянахи Случайное Разница между обучением

1. Степень контроля

Случайное обучение может иметь определенные механизмы контроля, такие как установка граничных условий для генерации данных и тестирования; на обезьянах, как правило, совершенно непринужденно.

2. Различия в целях

Случайное Обучение направлено на максимально широкое освещение функциональных моментов программного обеспечения, а тестирование на обезьянах больше ориентирован на поиск сбоев или аномалий в экстремальных ситуациях.

3. Способ реализации

Случайное обучение может быть реализовано с помощью сценариев или автоматизированных инструментов с определенной степенью предсказуемости; на обезьянах обычно больше полагается на совершенно случайные процессы.

Оба являются частью исследовательского тестирования, но Случайное обучения уделяет больше внимания широте тестирования и определенному контролю, в то время как тест на на обезьянах более непринуждён и предпочитает находить проблемы, которые могут быть упущены из виду при обычном тестировании.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose