智能科技测试软件有哪些，测试软件有哪些

1，测试软件有哪些

做了三年的软件测试，一般来说1、性能测试有LOADRUNNER、JMETER2、自动化测试：QTP、RPT3。web前端分析：yslow、httpwatch 希望对你有所帮助。谢谢

软件测试的方法根据软件工程的组织和实现方式，有很大差别，有些是比较技术化的方法，有些则是工程方法，主要分为：黑盒测试方法群：等价类划分、边界值、因果图、基路径法、专家测试法、smoking、场景测试等白盒测试方法群：同行评审、需求审查、代码审查、接口测试（调用测试和返回测试，需要结合等价类和因果图方法）等。当在单元层面黑盒而在集成层面白盒时，基本上两类方法就会有结合了，就会出现习惯上说的灰盒测试（说实话，不做到纯产品级开发，基本上都是用的灰盒测试）。

测试软件有哪些

2，求问人工智能著名的试验平台有哪些

1、百度AI平台展示了产品服务、解决方案、案例场景、资源中心、合作伙伴、AI加速器、资讯、社区板块、、，百度AI平台战略的两大核心是阿波罗Apollo平台和DuerOS对话式人工智能系统，阿波罗致力于汽车行业开发和自动驾驶领域的合作；DuerOS则是度秘事业部研发的人工智能系统，能通过自然语言完成对硬件的操作与对话交流，为用户提供完整的服务链条。主要支持手机、电视、音箱、汽车、机器人等多种硬件设备，搭载百度的语音识别、人脸识别技术等。2、腾讯优图平台展示了技术体验中心、产品解决方案、开发者中心、合作案例。和百度一样有AI加速器项目，旨在为优秀的AI项目投资、提供资源。3、Face++人工智能开放平台展示了核心技术（最重要的人脸识别）、产品、解决方案、价格、案例、演示、产品博客等，技术文档稍微难找一些。

东软教学实训平台解决人工智能专业建设哪些难题实验平台建设学生实验需要大量的集群环境，实验环境部署繁琐，每次搭建耗费时间精力，容易出错，需要建设人工智能实验平台。实验内容人工智能生态体系庞大复杂，技术发展迅速。实验设计花费时间，无法满足实验教学需要。实训项目对人工智能技术的更新和应用层面项目实战，教学能力的欠缺。基础资源能力学生很难在教学领域满足学生在实验室每个人都可以利用 GPU 做深度学习的需求。东软提供人工智能实训室基础环境解决方案，可以为用户快速构建 Kubernetes、Docker 环境，支持 Docker 环境下调用 CPU、GPU 异构计算能力，满足师生对于深度学习的需求。

为了楼主的悬赏，我重新开了个号，来回答。人工智能比较不错的微信号，你可以搜“智能e号”然后看楼主是新想了解这个行业的，关注公共号后，回复“学习资料”，里面有针对初学者的两个书，及word版的学习攻略祝楼主学习愉快~

求问人工智能著名的试验平台有哪些

3，android app自动化测试工具有哪些

1、Monkey是Android SDK自带的测试工具，在测试过程中会向系统发送伪随机的用户事件流，如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试，也有日志输出。实际上该工具只能做程序做一些压力测试，由于测试事件和数据都是随机的，不能自定义，所以有很大的局限性。2、MonkeyRunner也是Android SDK提供的测试工具。严格意义上来说MonkeyRunner其实是一个Api工具包，比Monkey强大，可以编写测试脚本来自定义数据、事件。缺点是脚本用Python来写，对测试人员来说要求较高，有比较大的学习成本。3、Instrumentation是早期Google提供的Android自动化测试工具类，虽然在那时候JUnit也可以对Android进行测试，但是Instrumentation允许你对应用程序做更为复杂的测试，甚至是框架层面的。通过Instrumentation你可以模拟按键按下、抬起、屏幕点击、滚动等事件。Instrumentation是通过将主程序和测试程序运行在同一个进程来实现这些功能，你可以把Instrumentation看成一个类似Activity或者Service并且不带界面的组件，在程序运行期间监控你的主程序。缺点是对测试人员来说编写代码能力要求较高，需要对Android相关知识有一定了解，还需要配置AndroidManifest.xml文件，不能跨多个App。4、UiAutomator也是Android提供的自动化测试框架，基本上支持所有的Android事件操作，对比Instrumentation它不需要测试人员了解代码实现细节（可以用UiAutomatorviewer抓去App页面上的控件属性而不看源码）。基于Java，测试代码结构简单、编写容易、学习成本，一次编译，所有设备或模拟器都能运行测试，能跨App（比如：很多App有选择相册、打开相机拍照，这就是跨App测试）。缺点是只支持SDK 16（Android 4.1）及以上，不支持Hybird App、WebApp。5、Espresso是Google的开源自动化测试框架。相对于Robotium和UIAutomator，它的特点是规模更小、更简洁，API更加精确，编写测试代码简单，容易快速上手。因为是基于Instrumentation的，所以不能跨App。配合Android Studio来编写测试的简单例子6、Selendroid：也是基于Instrumentation的测试框架，可以测试Native App、Hybird App、Web App，但是网上资料较少，社区活跃度也不大。7、Robotium也是基于Instrumentation的测试框架，目前国内外用的比较多，资料比较多，社区也比较活跃。缺点是对测试人员来说要有一定的Java基础，了解Android基本组件，不能跨App。8、Athrun是淘宝出的一个移动测试框架/平台，同时支持iOS和Android。Android部分也是基于Instrumentation，在Android原有的ActivityInstrumentationTestCase2类基础上进行了扩展，提供一整套面向对象的API。这里有详细介绍。9、Appium是最近比较热门的框架，社区也很活跃。这个框架应该是是功能最强大的，

1、monkey是android sdk自带的测试工具，在测试过程中会向系统发送伪随机的用户事件流，如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，实现对正在开发的应用程序进行压力测试，也有日志输出。实际上该工具只能做程序做一些压力测试，由于测试事件和数据都是随机的，不能自定义，所以有很大的局限性。 2、monkeyrunner也是android sdk提供的测试工具。严格意义上来说monkeyrunner其实是一个api工具包，比monkey强大，可以编写测试脚本来自定义数据、事件。缺点是脚本用python来写，对测试人员来说要求较高，有比较大的学习成本。 3、instrumentation是早期google提供的android自动化测试工具类，虽然在那时候junit也可以对android进行测试，但是instrumentation允许你对应用程序做更为复杂的测试，甚至是框架层面的。通过instrumentation你可以模拟按键按下、抬起、屏幕点击、滚动等事件。instrumentation是通过将主程序和测试程序运行在同一个进程来实现这些功能，你可以把instrumentation看成一个类似activity或者service并且不带界面的组件，在程序运行期间监控你的主程序。缺点是对测试人员来说编写代码能力要求较高，需要对android相关知识有一定了解，还需要配置androidmanifest.xml文件，不能跨多个app。 4、uiautomator也是android提供的自动化测试框架，基本上支持所有的android事件操作，对比instrumentation它不需要测试人员了解代码实现细节（可以用uiautomatorviewer抓去app页面上的控件属性而不看源码）。基于java，测试代码结构简单、编写容易、学习成本，一次编译，所有设备或模拟器都能运行测试，能跨app（比如：很多app有选择相册、打开相机拍照，这就是跨app测试）。缺点是只支持sdk 16（android 4.1）及以上，不支持hybird app、webapp。 5、espresso是google的开源自动化测试框架。相对于robotium和uiautomator，它的特点是规模更小、更简洁，api更加精确，编写测试代码简单，容易快速上手。因为是基于instrumentation的，所以不能跨app。配合android studio来编写测试的简单例子 6、selendroid：也是基于instrumentation的测试框架，可以测试native app、hybird app、web app，但是网上资料较少，社区活跃度也不大。 7、robotium也是基于instrumentation的测试框架，目前国内外用的比较多，资料比较多，社区也比较活跃。缺点是对测试人员来说要有一定的java基础，了解android基本组件，不能跨app。 8、athrun是淘宝出的一个移动测试框架/平台，同时支持ios和android。android部分也是基于instrumentation，在android原有的activityinstrumentationtestcase2类基础上进行了扩展，提供一整套面向对象的api。这里有详细介绍。 9、appium是最近比较热门的框架，社区也很活跃。这个框架应该是是功能最强大的，

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