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用例模型最新视觉报道_用例模型是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

用例模型

用例图建模指南：从零开始到专家用例图建模是一种强大的工具，可以帮助我们理解和设计软件系统。下面是详细的建模流程和一些关键概念： 𐟑堨ˆ륏‚与者首先，我们需要确定系统的参与者。这些是与系统交互的用户或其他系统。 𐟓‘ 合并用例接下来，将相似的用例合并在一起，形成更高级别的用例。 𐟔 细化用例然后，进一步细化每个用例，描述它们的具体行为和输入输出。 𐟔„ 调整用例模型最后，根据需求的变化和新的理解，不断调整用例模型。关系类型泛化（Generalization）：子类指向父类。包含（Inclusion）：一般用例包含特殊用例。扩展（Extension）：特殊用例扩展一般用例。通过这些步骤，我们可以创建一个清晰、可维护的用例模型，帮助我们更好地理解系统需求和设计。

大模型应用自动化评测的五大策略在大模型应用的自动化评测中，有五种方法可以帮助你全面评估模型的表现。以下是这五种方法的详细介绍：多维度评测标准 𐟌Ÿ 通常的评测方法主要关注单个维度，如准确性。当准确率达到一定水平，例如95%以上时，区分度就不再明显。此时，可以通过引入多个维度来继续提升评估效果。通用大模型可以通过知识推理、生成能力、数学能力和专业能力等多个维度进行评测。对于垂直应用的大模型，可以根据业务需求引入其他维度，例如机器人的回复可以通过正确性、礼貌度、全面性和可读性等多个维度来评估。代码覆盖度分析 𐟓š 代码覆盖度是衡量测试用例对源代码覆盖程度的一种指标。通过分析代码覆盖度，可以评估模型的全面性和健壮性。高代码覆盖度意味着模型在不同场景下都能表现出色。性能测试 𐟏Ž️ 性能测试是评估模型处理速度和资源消耗的重要方法。通过对比不同模型在相同任务下的性能表现，可以了解模型的效率和优化空间。性能测试可以帮助你选择最适合实际应用的模型。鲁棒性评估 𐟛᯸ 鲁棒性是指模型在面对不同输入、环境变化和干扰时的稳定性和可靠性。通过评估模型的鲁棒性，可以了解其在各种条件下的表现。鲁棒性评估可以帮助你选择能够适应不同场景的模型。可解释性分析 𐟔 可解释性是指模型能够提供其预测结果的可理解性。通过分析模型的可解释性，可以了解其决策过程和结果的可信度。可解释性分析可以帮助你更好地理解和信任模型的预测结果。这五种方法从浅到深，可以帮助你全面评估大模型应用的表现。你可以根据自己的需求选择合适的方法来进行自动化评测。

𐟓š辅助课程管理系统用例图解析𐟓˜ 一个辅助课程管理系统的需求描述如下： 𐟑颀𐟏렦•™师功能：上传课件：教师可以上传课程课件，并在上传过程中预览课件。如果发现课件存在问题，可以及时删除。发布作业：教师发布作业后，学生可以查看并下载作业。下载学生作业：教师下载学生上传的作业文档，并进行批改。发布作业成绩：批改完成后，教师发布作业成绩，学生可以查看。 𐟎“ 学生功能：查看课件：学生可以查看教师上传的课件，有需要时还可以下载课件。查看作业：学生查看教师发布的作业，并上传完成的作业文档。查看作业成绩：学生查看教师发布的作业成绩。系统用户主要有学生和课程主讲教师，登录后才能使用系统功能。根据以上描述，我们可以建立相应的用例模型。

软考系统架构设计师基础知识答案解析 1. decentralized 𐟌 2. lack 𐟘⊳. sharing information 𐟓„ 4. blackboard 𐟖Œ️ 5. partial ∂ 6. 创建型模式：原型 𐟛 ️ 7. 应用程序接口模式：创建型 𐟓𒊸. 路由器网络层 𐟌 9. MD5：抗碰撞？ 𐟔„ 10. 构造获取可复用资产 𐟏—️ 11. 性能安全性：权衡点 ⚖️ 12. 流水线220ms ⏱️ 13. 专家:知识库推理机 𐟧 14. 逻辑数据库模式？概念模式 𐟓Š 15. 项目计划132 𐟓… 16. 体育运动22 𐟏‹️ 17. 0-1000有一个5:243 𐟎8. 不是调用返回：黑板架构 𐟖Œ️ 19. 中央数据结构 𐟓 20. 可扩展性 𐟓ˆ 21. 阻止非法用户合法提供服务：安全性 𐟛᯸ 22. 增加新功能：完善性维护 𐟔犲3. 数据治理目标 𐟓Š 24. 数据分级分类属于？ 𐟓‹ 25. 效用树包括树根质量属性属性分类叶 𐟌𓊲6. 传输层tcp udp 𐟌 27. 质量目标，系统商业目标，开发人员商业目标 𐟎8. 4+1视图 𐟓 29. 退休职务作品1年 𐟓… 30. 传输速率：提高带宽信噪比 𐟓ˆ 31. 研究软件无需许可无需支付报酬 𐟒ኳ2. 演化：更新构件相互作用 𐟔„ 33. 进程通信：消息传递 𐟓銳4. 内容推荐算法错误的：不需要他人数据 𐟓Š 35. 响应 𐟔” 36. 螺旋模型快速原型 𐟛 ️ 37. 流程：用例图类图活动图？ 𐟓Š 38. V模型系统测试-概要设计 𐟓Š 39. 自然连接4 𐟔— 40. 次序:过程内聚 𐟓… 41. 度量评估：质量属性 𐟓Š 42. 战略运作技术 𐟌 43. 字段男女：用户定义 𐟓‹ 44. 数据库连接：集合 𐟓Š 45. 自动化测试：数据？脚本？ 𐟓„ 46. 外观相似10 𐟑€ 47. 死锁不包括？ 𐟔’ 48. 不是白盒测试：功能测试 𐟚늴9. RUP：用例驱动 𐟚€ 50. 时间片到：就绪？ ⏱️ 51. 用户抢占访管中断 𐟚늵2. 管道过滤器和批处理并发？ 𐟚€ 53. 数据流图错误的：自顶向下？ 𐟓Š 54. 覆盖度高：路径覆盖 𐟓Š 55. 集成方案：集成集成集成会聚集成？ 𐟓Š 56. 数据集成：数据联邦 𐟓Š 57. 用例关系包含？聚合？ 𐟓Š 58. 不是可用性指标：延迟 ⏱️ 59. 效用树：高安全性/根据架构师划分 𐟔’ 60. SOAP:哪里请求向谁请求请求什么 𐟓銶1. 用例增长探索场景 𐟓Š 62. 候选键ab 𐟔‘ 63. 横向重用 𐟔„ 64. SQL注入：对象关系映射 𐟓Š 65. 没有配置管理UM L 𐟚늶6. 消息构件:独立非耦合 𐟓銶7. DSSA并发递归反复 𐟔„ 68. 相异相异背对背 𐟔„ 69. 目标漏洞措施测试 𐟔 70. 段式动态增长 𐟓ˆ 71. 效用树ATAM 𐟓Š 72. XML命名空间 𐟓‹ 73. 易用性：可修复 𐟛 ️ 74. 机密性 𐟔’ 75. 完整性 𐟓‹

7天《面经》拿下18.5k！大家好，今天来分享一下我拿到offer的经历，薪资18.5k，对于很多大神来说可能不算什么，但对于我这个半路出家的大专生来说，还是相当满意的！𐟘„ 面试官都问了些什么？𐟐𐰟𐰟𐊥ŠŸ能方面测试流程：面试官最喜欢问的就是测试流程，包括测试计划的内容、公司人员配置、bug处理方式、好的用例设计方法（等价类、边界值等）、如何保证用例覆盖全面、上线前发现bug怎么处理、怎么判断产品是否能上线、冒烟测试怎么做等等。性能测试：是否做过性能测试？web和app性能测试的区别，关注哪些指标，怎么判定有性能问题。这个部分比较深，讲起来有点费劲。兼容性：app测试关注手机类型、版本、分辨率、系统；BS架构关注浏览器类型、版本。 Linux命令：常规命令背个几十个，搭建环境这些也要了解。数据库：增删改查、多表查询、where和having区别、delete和drop、truncate区别、视图是什么、varchar和char区别、左连接、去重等等。面试官对数据库的重视程度很高，基本知识一定要过关。网络知识：TCP/IP协议、GET/POST区别、TCP/UDP区别、TCP三次握手、四次挥手、Cookie/Session区别、7层模型、DNS解析、HTTPS/HTTP区别、URL输入到页面出现的过程、请求头和响应头有哪些内容。抓包：抓包原理是什么？怎么抓HTTPS？断点操作、修改请求响应时间怎么操作？模拟弱网。编程语言：shell和python。shell学得少，只是了解；python问得比较多，包括is与==区别、字符串、列表、字典等概念、99乘法表、1到100求和、列表去重、冒泡排序、读写文件、1到100取出包含3或7的数字、字符串切割等等。 Web自动化：Selenium工具、架构、元素定位方法（xpath和css区别）、显示等待、隐式等待、强制等待区别、自动化框架、unittest测试框架相关的知识、原理、装饰器、批量执行、生成报告、发邮件、打印日志等等。这部分不扎实，还得好好学习。总结拿到这个offer，真的是靠7天刷完的《面经》。虽然内容很多，但每一点都不能忽视。希望我的经历能给大家一些参考和帮助！加油！𐟒ꀀ

软件测试基础：从模型到回归测试大家好，今天我们来聊聊软件测试的基础知识。内容有点多，可能会分成几节来讲。软件测试模型 𐟓Š V模型：需求分析→概要设计→详细设计→编码→单元测试→集成测试→系统测试→验收测试；优点：这个模型清晰地划分了每个测试阶段，每个阶段与开发阶段有对应关系。缺点：把测试放在编码之后，需求分析等前期产生的错误要到后期验收测试才能发现。 W模型：用户需求→需求分析→概要设计→详细设计→编码→验收测试用例设计→系统测试用例设计→集成测试用例设计→单元测试用例设计→集成→实施→交付→集成测试→系统测试→验收测试；优点：W模型是V模型的发展，强调测试伴随整个软件开发周期，有利于尽早发现问题。缺点：软件开发和软件测试依然保持一前一后的线性关系。 H模型：只要测试条件成熟了，测试准备活动完成了，测试执行活动就可以进行了；优点：这个模型的优势不太明显，哈哈。缺点：1）测试就绪点分析困难；2）H模型对人员要求非常高，很少公司使用。测试阶段 𐟔 单元测试：测试代码的单元模块；集成测试：测试模块与模块之间的调用，系统与系统之间的调用（第三方接口调用,联调），关注接口交互的数据是否正确；怎么做？通过工具去做接口测试，前端和后端分离,当前端页面没开发完成，后端业务逻辑已经实现；通过页面操作调用接口测试；系统测试：把已经集成好的系统作为一个整体，验证系统中各功能是否满足需求文档；验收测试：分为𕋨’Œ𕋨𜛊区别：主要区分在人员环境上，先经过𕋨€š过后再上线进行𕋨𜛊测试人员： 𕋨˜列‰公司内部人员进行测试，一般由测试人员执行； 𕋨˜倫𑧜Ÿ实的用户进行测试；测试环境： 𕋨˜樂覵‹试环境； 𕋨˜樂觔Ÿ产环境；回归测试 𐟔„ 什么是回归测试？当发现的缺陷被开发人员修复之后的一个验证过程，保证缺陷已修复完全且不引入新的问题；回归测试的策略？选择性回归：选择缺陷产生的用例以及和该缺陷相关联模块的用例进行执行,一般在分支上使用这个策略；全量回归：将本轮迭代中所有的测试用例全部执行一遍，一般在合主干之后使用这个策略；如何做回归测试？首先在制定测试策略的时候就确定回归测试的策略，在对应的回归测试版本按照策略验证；验证通过就关闭，验证不通过就激活并指派给开发重新修复；做回归测试的方式：手工测试、自动化测试。基础还有一点，明晚再分享吧[捂脸R]

DE单元测试秘籍𐟔劥•元测试不仅仅是一种软件开发的方法，在数据工程（DE）领域也非常重要。一个好的单元测试框架可以显著提高数据管道的稳定性。如果你正在考虑转行做DE，通过创建一个数据管道的单元测试框架，你可以快速熟悉整个ETL框架以及依赖关系的原理。以下是我对DE单元测试的一些理解，结合了我在工作中的实际经验。 ⭐️ unittest package 在我工作中，主要使用Python的unittest包来创建数据管道的单元测试。unittest非常简洁易懂，其中的测试用例、断言和测试套件等功能，对于快速创建和维护数据管道的测试案例非常有帮助。 ⭐️ 单元测试数据管道对于DE来说，单元测试可以划分为对ETL管道各个部分的测试。以我的工作为例，我们曾经创建一个从Atlassian API提取数据、进行转换并存储在GCP数据库的ETL管道。为了对ETL操作进行单元测试，我们将管道拆分为各个独立组件，并分别验证每个组件。提取测试（Extract test）：创建API数据提取的测试用例。数据模型测试（Data Model test）：为schema验证、约束检查和数据完整性添加测试用例。加载测试（Load test）：对GCP连接进行单元测试，验证数据是否正确加载到GCP数据库中。在我的例子中，数据从API提取并通过pandas进行转换，我们希望确保从json到table的转换函数运行正确。 ⭐️ 集成CI/CD和Airflow 在建立好管道单元测试框架后，最后一个步骤是将单元测试集成到CI/CD中，以便在代码库发生变化时自动运行测试。或者也可以集成到Airflow中，创建一个每天运行的DAG，这样就可以持续监控和验证ETL管道，确保管道的每个部分按预期工作。通过这些步骤，你可以创建一个强大的单元测试框架，帮助你更好地理解和维护数据管道的稳定性。

Stability AI 还没输，他们带着 SD3.5 来𐟌𖣀‚「ai画图」直接开源这个系列的三个模型包括：Large 和 Large Turbo，Medium 将于 29 号发布。而且三个型号都可以商用！模型介绍： Stable Diffusion 3.5 Large ：该基础模型拥有 80 亿个参数，具有卓越的质量和及时的依从性，是 Stable Diffusion 系列中最强大的模型。该型号非常适合 1 兆像素分辨率的专业用例。 Stable Diffusion 3.5 Large Turbo ： Stable Diffusion 3.5 Large 的精炼版本只需 4 个步骤即可生成高质量图像，并且具有出色的即时附着力，使其比 Stable Diffusion 3.5 Large 快得多。 Stable Diffusion 3.5 Medium ：该模型拥有 25 亿个参数，并采用改进的 MMDiT-X 架构和训练方法，旨在在消费类硬件上“开箱即用”运行，在质量和易于定制之间取得平衡。它能够生成分辨率在 0.25 到 2 兆像素之间的图像。模型擅长的地方： - 可定制性：轻松微调模型以满足您的特定创意需求，或基于定制的工作流程构建应用程序。 - 高效性能：经过优化，可在标准消费类硬件上运行，无需繁重的要求，尤其是 Stable Diffusion 3.5 Medium 和 Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 型号。 - 多样化的输出：创建代表世界的图像，而不仅仅是一种类型的人，具有不同的肤色和特征，而不需要大量的提示。 - 多功能风格：能够生成各种风格和美学，如 3D、摄影、绘画、线条艺术以及几乎任何可以想象的视觉风格。 - 提示词理解：Stable Diffusion 3.5 Large在提示依从性方面处于市场领先地位，并且在图像质量方面可与更大的型号相媲美。公告：stability.ai/news/introducing-stable-diffusion-3-5

【「泰尔终端实验室颁发端侧大语言模型能力证书」】近日，泰尔终端实验室向维沃移动通信有限公司的“vivo蓝心端侧大模型V1.0”颁发了“端侧大语言模型能力证书”。泰尔终端实验室面向终端厂商、大模型开发厂商等，推出端侧大语言模型评价工作，依据相关方案，对端侧大语言模型的模型基础能力、模型基准性能、模型服务性能、模型应用能力4大维度38项测试用例进行详尽的检测并进行综合评价。经测评，维沃移动通信有限公司的“vivo蓝心端侧大模型V1.0”在此次评估过程中通过全部服务能力域的检测，特发此证书。网页链接

【微软AI主管谈AI趋势：大小模型将“齐头并进”，“规模法则”远没有到极限】在近日的一次访谈中，微软AI主管Mustafa Suleyman深入探讨了人工智能领域的最新趋势。他认为，未来几年AI模型将呈现大小模型“齐头并进”的趋势。一方面，大型模型的规模化竞赛仍将持续，并融入更多模态的数据，例如视频、图像等。另一方面，利用大型模型训练小型模型的技术（如蒸馏）兴起，高效的小型模型将在特定场景中发挥巨大作用。Suleyman补充称，未来，知识将被浓缩到更小、更便宜的模型中，嵌入各种设备，实现真正的环境感知革命。对于创业者而言，Suleyman认为，理解并利用提示工程至关重要。通过提供高质量的指令集，创业者可以引导预训练模型，使其符合自身品牌价值观，打造独特产品。此外，小型模型蕴藏着巨大机会，创业者可以利用其低成本和高效性，开发针对特定用例的应用。采访中，Suleyman还强调了数据整合的重要性。合成数据将成为训练模型的关键，但如何获取、整合这些数据仍需深入探讨。此外，这位微软AI主管还谈到了新模式的加入，例如视频和图像的整合，以及跨复杂数字界面的动作轨迹的理解和数据收集。他认为，这将带来许多令人印象深刻的结果。对于企业家来说，如何利用这些新趋势和技术进行创新，将是未来成功的关键。#AI大模型##openai推出小模型#

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