集成测试计划 版本：V1.3 文 档 编 号 保 密 等 级 作 者 最后修改日期 审 核 人 最后审批日期 批 准 人 最后批准日期 修订记录 日期 版本 修订说明 修订人 目 录 1 简介 3 1.1 目的 3 1.2 背景 3 1.3 范围 3 1.4 参考文档 3 2 测试约束 3 2.1 测试进出条件 3 2.1.1 进入条件 3 2.1.2 退出条件 3 2.2 测试通过和失败准则 3 2.2.1 通过准则： 3 2.2.2 失败准则： 4 2.3 测试启动/结束/暂停/再启动准则

第1章 软件性能测试 1.1 什么是软件的性能 1.1.1 软件 1.1.2 软件性能的产生 1.1.3 功能与性能的关系 1.1.4 用户眼里的软件性能 1.1.5 软件人员眼里的软件性能 1.2 软件性能测试 1.2.1 性能测试在软件测试的周期位置 1.2.2 性能测试策略揭秘 1.3 如何做性能测试 1.3.1 Goal（定义目标） 1.3.2 Analysis（分析） 1.3.3 Metrics（度量） 1.3.4 Execution（执行） 1.3.5 Adjust（调整） 1.4

近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。 DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。 首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次，研究者提出了新型图匹配网络模型（GMN），该模型以一对图作为输入，通过基于跨图注意力的新型匹配

检验性：检测软件缺陷的有效性，是否能发现缺陷或至少可能发现缺陷。*可仿效性：可以支持测试多项内容，减少测试事例的数量。*开销：测试事例的执行、分析和调试是否经济。*修改性：每次软件修改后对测试事例的维护成本。 　　引言 　　随着嵌入式系统硬件体系结构的变化，嵌入式系统的发展趋势向嵌入式系统高端，即嵌入式软件系统转移，具体体现在嵌入式操作系统趋于多样和应用软件日渐复杂。由于嵌入式系统软硬件功能界限模糊，研究如何进行系统测试和进行质量评估来保证嵌入式系统的产品质量具有重要意义。 　　首先，这里明确嵌

缺陷检测百分比DDP(DefectDetectionPercentage)常常可以用来评判软件测试生命周期内某个阶段的测试有效性。但是，在实际评判测试有效性过程中，DDP也存在某些方面的欠缺。本文通过分析DDP的基本原理，笔者提出了更适合测试有效性评估的优化DDP(简称O-DDP)。 　　缺陷检测百分比DDP(DefectDetectionPercentage)常常可以用来评判软件测试生命周期内某个阶段的测试有效性。但是，在实际评判测试有效性过程中，DDP也存在某些方面的欠缺。本文通过分析DDP