团队作业5——测试与发布(Alpha版本)

张荣跃 2022-11-14 08:50:14

截止时间:2022-11-22 23:59:59

评分基准:

  • 按时交 - 有分,检查的项目包括后文的两个方面
    • 测试报告
    • 发布说明
  • 晚交 - 0分
  • 迟交一周以上 - 倒扣本次作业分数
  • 抄袭 - 倒扣本次作业分数

Alpha版本测试报告

请根据团队项目中软件的需求文档、功能说明、系统设计和测试计划,写出软件的测试过程和测试结果,并回答下述问题。

  1. 在测试过程中总共发现了多少Bug?每个类别的Bug分别为多少个?
    修复的Bug:
  2. 修复的bug;
  3. 不能重现的bug
  4. 这个产品就是这样设计的,不是bug;
  5. 没有能力修复,将来也不打算修复;
  6. 这个bug的确应该修复,但是没有时间在这个版本修复,延迟到下一个版本修复。
  7. 场景测试(scenario testing),包括以下内容:
  8. 你预期不同的用户会怎样使用你的软件?
  9. 他们有什么需求和目标?
  10. 你的软件提供的功能怎么组合起来满足他们的需要?
  11. 你们在什么样的平台、硬件配置、浏览器类型等条件上对你们的软件进行测试?——测试矩阵(test matrix)
  12. 你认为你们团队的软件在什么条件下,就可以认定其已经足够好,可以发布Alpha版本?——出口条件(exit criteria)

参考:

Alpha版本发布说明

软件发布的同时,在团队博客上写一个发布说明

  • 列出这一版本的功能(在原有项目基础上开发的列出新功能)
  • 以原有项目为基础开发的,列出这一版本修复的缺陷
  • 对运行环境的要求
  • 安装方法
  • 描述系统已知的问题和限制
  • 说明软件的发布方式以及发布地址

对于功能的描述除了文字以外,可以通过图片、视频等进行辅助说明。

参考版本发布说明的实例: http://www.cnblogs.com/buaase/p/4954977.html

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 自动驾驶是当前科技界高度关注的研究方向,其研究范畴涵盖了人工智能、计算机视觉、机器学习以及传感器融合等多个重要学科。这份题为"自动驾驶论文"的资料,无疑为人们提供了一个深入了解这一复杂系统的机会。以下是基于其标题和描述所呈现的一些关键知识点的详细阐述: 1. **自动驾驶技术**:自动驾驶指的是车辆在无需人类驾驶员参与的情况下,借助各类传感器和智能算法来感知周围环境,制定行驶路线,并执行驾驶行为。这种技术的核心宗旨在于提升交通安全性、缓解交通压力,并改善出行体验。 2. **Python编程语言**:Python是一种在数据处理和科学计算领域得到广泛应用的高级编程语言,由于其语法简洁且拥有丰富的库支持,经常被应用于自动驾驶领域的数据处理、模型构建和系统集成。 3. **源代码分析**:论文中提供的源代码可能包含了自动驾驶算法的实现细节,可能涵盖环境感知模块(包括图像处理、激光雷达数据解读)、决策模块(涉及路径规划、行为分析)、控制模块(涵盖车辆动力学建模、控制策略设计)等,这些代码可作为学习和研究自动驾驶算法的实践范例。 4. **计算机视觉**:自动驾驶系统中的计算机视觉技术主要用于识别道路标识、行人、其他车辆等,这通常涉及图像分类、目标识别和语义分割等任务,常见的技术包括卷积神经网络(CNN)、区域提议网络(RPN)、YOLO、Faster R-CNN等。 5. **机器学习**:机器学习是自动驾驶技术的核心,用于训练模型以理解和预测复杂的驾驶情境。深度学习,特别是深度强化学习,在决策制定和控制策略方面已取得显著进展。 6. **传感器融合**:自动驾驶汽车通常装备多种传...
内容概要:本文提出了一种改进的多旋翼无人机动态模拟的模块化仿真环境,基于Matlab/Simulink平台实现。该仿真环境通过模块化设计,集成了无人机的气动模型、动力系统模型、传感器模型及控制算法等多个关键子系统,能够精确模拟多旋翼无人机在复杂飞行条件下的动态响应特性。系统改进之处在于增强了模型的真实性和可扩展性,优化了仿真计算效率,并支持硬件在环(HIL)测试,便于控制算法的快速原型验证与迭代开发。该环境不仅可用于无人机飞控算法的设计与验证,也可服务于飞行器性能评估、故障诊断与容错控制等研究。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的高校研究生、科研机构研究人员及无人机相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多旋翼无人机飞行动力学建模与仿真分析;②支持先进飞行控制算法(如PID、LQR、MPC、自适应控制等)的开发与验证;③作为教学工具帮助学生理解无人机系统构成与控制原理;④为无人机产品开发提供前期仿真测试平台,降低实飞风险与研发成本。; 阅读建议:建议读者结合Matlab/Simulink环境动手实践,逐步搭建并调试各个模块,重点关注各子系统间的接口关系与数据交互逻辑。同时可参考文中提供的仿真案例,深入理解参数设置对系统动态性能的影响,进而开展个性化功能扩展与算法创新。

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