河北模型檢測軟體方法

A. 軟體測試的方法有哪幾種

《全國計算機等級考試三級教程軟體測試》
目錄

第1章 軟體測試的基本概念
1.1 軟體質量的概念
1.1.1 軟體質量的定義
1.1.2 軟體質量的屬性
1.1.3 軟體質量模型
1.1.4 軟體質量的度量
1.1.5 影響軟體質量的主要因素
1.2 軟體測試的概念
1.2.1 軟體測試的定義與目的
1.2.2 軟體測試的原則
1.3 軟體的缺陷與錯誤
1.3.1 軟體缺陷的定義和類型
1.3.2 軟體缺陷的級別
1.3.3 軟體缺陷產生的原因
1.3.4 軟體缺陷的構成第1章 軟體測試的基本概念
1.1 軟體質量的概念
1.1.1 軟體質量的定義
1.1.2 軟體質量的屬性
1.1.3 軟體質量模型
1.1.4 軟體質量的度量
1.1.5 影響軟體質量的主要因素
1.2 軟體測試的概念
1.2.1 軟體測試的定義與目的
1.2.2 軟體測試的原則
1.3 軟體的缺陷與錯誤
1.3.1 軟體缺陷的定義和類型
1.3.2 軟體缺陷的級別
1.3.3 軟體缺陷產生的原因
1.3.4 軟體缺陷的構成
1.3.5 修復軟體缺陷的代價
1.4 軟體測試的經濟學與心理學
1.4.1 軟體測試的心理學
1.4.2 軟體測試的經濟學
1.5 軟體質量保證
1.5.1 軟體質量保證概要
1.5.2 軟體質量保證活動的實施
1.5.3 軟體的驗證與確認
1.5.4 驗證和確認任務分析
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第2章 軟體生存周期中測試的實施
2.1 軟體開發階段
2.1.1 軟體生存周期
2.1.2 軟體測試的生存周期模型
2.1.3 軟體測試過程模型
2.1.4 測試信息流
2.2 需求獲取與分析階段的測試
2.2.1 需求評審的實施
2.2.2 需求規格說明的評審
2.2.3 Wiegers 用例與需求評審表
2.2.4 基於原型的測試
2.2.5 基於需求的測試覆蓋率評估
2.3 設計階段的測試
2.3.1 設計的測試因素
2.3.2 設計評審的實施
2.3.3 設計規格說明的評審
2.3.4 設計元素的覆蓋原則
2.4 編程階段的測試
2.4.1 白盒測試與黑盒測試
2.4.2 源代碼的控制流覆蓋原則
2.4.3 源代碼的數據流覆蓋原則
2.4.4 源代碼的靜態分析與動態測試
2.5 運行和維護階段的測試
2.6 回歸測試
2.6.1 回歸測試的概念
2.6.2 回歸測試的類型
2.6.3 回歸測試的時機
2.6.4 回歸測試的實施
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第3章 代碼檢查、走查與評審
3.1 桌上檢查
3.1.1 桌上檢查的實施
3.1.2 桌上檢查的檢查表
3.2 代碼檢查
3.2.1 特定的角色和職責
3.2.2 代碼檢查的實施
3.2.3 用於代碼檢查的檢查表
3.3 走查
3.3.1 特定的角色和職責
3.3.2 走查的實施
3.3.3 走查中的靜態分析技術
3.4 同行評審
3.4.1 同行評審的角色和職責
3.4.2 同行評審的內容
3.4.3 評審的方法和技術
3.4.4 評審工作
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第4章 白盒測試
4.1 覆蓋率的概念
4.2 邏輯覆蓋
4.2.1 語句覆蓋與塊覆蓋
4.2.2 判定覆蓋（分支覆蓋）
4.2.3 條件覆蓋
4.2.4 條件/判定覆蓋
4.2.5 條件組合覆蓋
4.2.6 路徑覆蓋
4.2.7 ESTCA覆蓋
4.2.8 LCSAJ覆蓋
4.3 路徑測試
4.3.1 分支結構的路徑測試
4.3.2 循環結構的路徑測試
4.3.3 圈復雜度與基本路徑測試
4.4 數據流測試
4.4.1 定義∕使用測試的幾個定義
4.4.2 定義∕使用測試舉例
4.4.3 定義∕使用路徑測試覆蓋指標
4.5 基於覆蓋的測試用例選擇
4.5.1 覆蓋率的使用
4.5.2 使用最少的測試用例來達到覆蓋
4.6 程序插樁技術
4.6.1 程序插樁
4.6.2 用於測試覆蓋率的程序插樁
4.6.3 用於斷言檢測的程序插樁
4.6.4 用於數據流異常檢測的程序插樁
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第5章 黑盒測試
5.1 等價類測試
5.1.1 等價類的概念
5.1.2 等價類測試的原則
5.1.3 等價類方法測試用例設計舉例
5.2 邊界值分析
5.2.1 邊界值分析的概念
5.2.2 選擇測試用例的原則
5.2.3 邊界值方法測試用例設計舉例
5.3 基於判定表的測試
5.3.1 判定表的概念
5.3.2 基於判定表的測試用例設計舉例
5.4 基於因果圖的測試
5.4.1 因果圖的適用范圍
5.4.2 用因果圖生成測試用例
5.4.3 因果圖法測試用例設計舉例
5.5 基於狀態圖的測試
5.5.1 狀態圖
5.5.2 利用狀態轉換樹生成測試用例
5.5.3 利用狀態轉換表生成測試用例
5.6 基於功能圖的測試
5.6.1 功能圖
5.6.2 功能圖法設計測試用例舉例
5.7 基於用例和場景的測試
5.7.1 基本流和備選流
5.7.2 利用用例和場景設計測試用例的實例
5.8 基於有向圖的測試用例設計
5.8.1 使用基於有向圖的測試的場合
5.8.2 基於事務流建模設計測試用例
5.8.3 基於控制流建模設計測試用例
5.8.4 基於有向圖設計測試用例的過程
5.9 基於正交實驗設計法的測試
5.9.1 提取功能說明，構造因子／ 狀態表
5.9.2 加權篩選，生成因素分析表
5.9.3 利用正交表構造測試數據集
5.10 其他黑盒測試用例設計技術
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第6章 單元測試和集成測試
6.1 單元測試的基本概念
6.1.1 單元測試的定義
6.1.2 單元測試與集成測試、系統測試的區別
6.1.3 單元測試環境
6.2 單元測試策略
6.2.1 自頂向下的單元測試策略
6.2.2 自底向上的單元測試策略
6.2.3 孤立測試
6.2.4 綜合測試
6.3 單元測試分析
6.3.1 模塊介面
6.3.2 局部數據結構
6.3.3 獨立路徑
6.3.4 出錯處理
6.3.5 邊界條件
6.4 單元測試的測試用例設計原則
6.4.1 單元測試的測試用例設計步驟
6.4.2 單元測試中的白盒測試與黑盒測試
6.5 集成測試的基本概念
6.6 集成測試策略
6.6.1 基於分解的集成策略
6.6.2 基於功能的集成
6.6.3 基於路徑的集成
6.6.4 基於調用圖的集成
6.7 集成測試分析
6.7.1 體系結構分析
6.7.2 模塊單元分析
6.7.3 介面分析
6.7.4 風險分析
6.7.5 可測試性分析
6.7.6 集成測試策略分析
6.7.7 常見的集成測試故障
6.8 集成測試的測試用例設計原則
6.8.1 集成測試的測試用例設計步驟
6.8.2 場景測試
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第7章 系統測試
7.1 系統測試概念
7.2 系統測試的方法
7.2.1 功能測試
7.2.2 協議一致性測試
7.2.3 性能測試
7.2.4 壓力測試
7.2.5 容量測試
7.2.6 安全性測試
7.2.7 失效恢復測試
7.2.8 備份測試
7.2.9 GUI測試
7.2.10 健壯性測試
7.2.11 兼容性測試
7.2.12 可使用性測試
7.2.13 安裝測試
7.2.14 文檔測試
7.2.15 在線幫助測試
7.2.16 數據轉換測試
7.3 系統測試的實施
7.3.1 確認測試
7.3.2 α 測試和β測試
7.3.3 驗收測試
7.3.4 系統測試問題總結、分析
7.4 做好系統測試的原則
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第8章 軟體性能測試和可靠性測試
8.1 軟體性能測試的基本概念
8.1.1 軟體性能
8.1.2 軟體性能測試
8.2 軟體性能測試的執行
8.2.1 性能測試的過程與組織
8.2.2 性能分析
8.2.3 性能測試的自動化
8.3 軟體可靠性的概念
8.4 軟體可靠性測試的執行
8.4.1 軟體可靠性測試的過程
8.4.2 軟體可靠性預測
8.5 軟體故障數目的預測
8.6 軟體可靠性分析
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第9章 面向對象軟體的測試
9.1 面向對象軟體測試的問題
9.1.1 面向對象的基本特點引起的測試問題
9.1.2 面向對象程序的測試組織問題
9.2 面向對象軟體的測試模型及策略
9.3 面向對象程序的單元測試
9.3.1 方法層次的測試
9.3.2 類層次的測試
9.3.3 類樹層次的測試
9.4 面向對象軟體的集成測試
9.4.1 面向對象軟體的集成測試策略
9.4.2 針對類間連接的測試
9.4.3 面向對象軟體集成測試的UML支持
9.5 面向對象軟體的系統測試
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第10章 Web應用軟體測試
10.1 Web應用軟體的特點
10.1.1 Web應用軟體的概念
10.1.2 Web應用軟體的特點
10.1.3 Web應用軟體的基本結構
10.1.4 Web應用軟體的常用開發技術
10.2 應用伺服器的分類和特徵
10.2.1 三層和多層體系結構
10.2.2 應用伺服器的分類
10.2.3 應用伺服器對Web應用軟體測試的影響
10.3 Web 應用軟體的測試策略
10.3.1 表示層的測試
10.3.2 業務層的測試
10.3.3 數據層的測試
10.3.4 層間的集成測試
10.4 Web應用軟體的系統測試技術
10.4.1 功能測試
10.4.2 性能測試
10.4.3 易用性測試
10.4.4 內容測試
10.4.5 安全性測試
10.4.6 介面測試
10.5 基於資料庫的Web應用軟體的性能測試
10.6 Web應用軟體的系統安全檢測與防護
10.6.1 入侵檢測
10.6.2 漏洞掃描
10.6.3 安全策略
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第11章 其他測試
11.1 兼容性測試
11.1.1 硬體兼容性測試
11.1.2 軟體兼容性測試
11.1.3 數據兼容性測試
11.2 易用性測試
11.2.1 易安裝性測試
11.2.2 功能易用性測試
11.2.3 用戶界面測試
11.3 極限測試
11.3.1 極限編程基礎
11.3.2 極限測試
11.3.3 JUnit簡介
11.4 文檔測試
11.4.1 文檔測試的范圍
11.4.2 用戶文檔的內容
11.4.3 用戶文檔的測試
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第12章 軟體測試過程和管理
12.1 軟體測試過程
12.1.1 測試過程的概念
12.1.2 測試過程的抽象模型
12.1.3 測試階段中的測試活動
12.2 測試過程組織與管理
12.2.1 軟體測試過程管理的特點
12.2.2 軟體測試過程的人員組織
12.3 測試策劃管理
12.3.1 測試策劃的目標
12.3.2 測試需求分析
12.3.3 測試策略與測試方法
12.3.4 測試策劃工作流程
12.3.5 測試計劃的要點
12.4 測試設計與實現管理
12.4.1 軟體測試設計與實現主要內容
12.4.2 軟體測試設計與實現要點
12.4.3 測試用例的設計方法
12.4.4 測試用例的管理
12.4.5 測試開發
12.5 測試環境管理
12.5.1 測試環境的定義
12.5.2 測試環境是測試的基礎
12.5.3 測試環境的各要素
12.5.4 測試環境准備
12.6 測試執行管理
12.6.1 基於測試環境的測試用例執行
12.6.2 測試用例執行的記錄與跟蹤
12.6.3 軟體缺陷的跟蹤和管理
12.6.4 測試執行活動結束
12.7 測試質量分析
12.7.1 評估系統測試的覆蓋程度
12.7.2 軟體缺陷分析方法
12.8 測試總結管理
12.9 測試過程改進
12.9.1 軟體測試過程改進的概念
12.9.2 軟體測試過程改進的具體方法
本章小結
第13章 軟體自動化測試
13.1 自動化測試的原理與方法
13.2 自動化測試的限制
13.3 自動化測試用例的生成
13.3.1 腳本的作用、質量和編寫原則
13.3.2 腳本的基本結構
13.4 測試執行自動化
13.5 測試結果比較自動化
13.5.1 自動比較的基本概念
13.5.2 動態比較
13.5.3 執行後比較
13.6 基於STAF／STAX的自動化測試框架
13.7 測試工具的分類與選擇
13.7.1 測試工具的分類
13.7.2 測試工具的選擇
13.8 主流測試工具
13.8.1 主流單元測試工具
13.8.2 主流功能測試工具
13.8.3 主流負載測試工具
13.8.4 主流軟體測試管理工具
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第14章 軟體測試的標准和文檔
14.1 軟體測試的標准
14.1.1 軟體測試規范
14.1.2 軟體測試文檔編制規范
14.2 軟體測試文檔格式和模板
14.2.1 軟體測試文檔格式
14.2.2 軟體測試部分模板
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第15章 軟體測試實踐
15.1 軟體測試過程管理實踐
15.1.1 測試實踐中的測試過程類型
15.1.2 測試策劃實踐
15.1.3 測試設計與實現的實踐
15.1.4 測試執行實踐
15.1.5 測試總結實踐
15.1.6 QESuite Web 1.0 軟體測試過程管理平台實踐
15.2 白盒測試實踐
15.2.1 QESAT／C簡介
15.2.2 被測程序link.c說明
15.2.3 測試准備
15.2.4 靜態分析
15.2.5 動態測試

B. 怎麼用犀牛軟體檢測3D列印模型是不是實體封閉狀態

如果想要3D列印一個模型出來，那麼我們在建模的時候就需要注意，必須讓3D模型是一個實體，這樣才能有厚度，才能被3D列印出來。犀牛軟體中有一個簡單的方法可以檢測模型是否是實體狀態，通過封閉命令檢測：

1、打開模型，框選檢測的部分，並使用分析命令中的邊緣檢測。

C. 軟體測試工具有哪些

1、WinRunner

Winrunner 最主要的功能是自動重復執行某一固定的測試過程，它以腳本的形式記錄下手工測試的一系列操作，在環境相同的情況下重放，檢查其在相同的環境中有無異常的現象或與預期結果不符的地方。

2、LoadRunner

LoadRunner® 是一種預測系統行為和性能的工業標准級負載測試工具。通過以模擬上千萬用戶實施並發負載及實時性能監測的方式來確認和查找問題，LoadRunner 能夠對整個企業架構進行測試。

3、QTP

QTP是一個B/S系統的自動化功能測試的利器,軟體程序測試工具。Mercury的自動化功能測試軟體QuickTest Professional ，可以覆蓋絕大多數的軟體開發技術，簡單高效，並具備測試用例可重用的特點。

4、TestDirector

基於WEB的測試管理工具，他能夠讓你系統地控制整個測試過程，並創建整個測試工作流的框架和基礎，使整個測試管理過程變得更為簡單和有組織。

5、SilkTest

SilkTest 是面向Web應用、Java應用和傳統的C/S應用，進行自動化的功能測試和回歸測試的工具。它提供了用於測試的創建和定製的工作流設置、測試計劃和管理、直接的資料庫訪問及校驗等功能，使用戶能夠高效率地進行軟體自動化測試。

6、Selenium

Selenium是為正在蓬勃發展的web應用開發的一套完整的測試系統。Selenium測試直接運行在瀏覽器中，就像真正的用戶在操作一樣。

7、TPT

TPT是針對嵌入式系統的基於模型的測試工具，特別是針對控制系統的軟體功能測試。TPT支持所有的測試過程：包括測試建模、測試執行、測試評估以及測試報告的生成。

D. 模型檢驗常用方法有哪些

正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）
有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗
有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬。
高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較

E. 在人臉識別軟體系統識別的過程中，對於人臉檢測，現在主流的方法都基本有啥可以的話詳細介紹一下吧。

基於知識的方法

基於知識的方法（Knowledge-Based Methods）一是基於規則的人臉檢測方法。規則來源於研究者關於人臉的先驗知識。一般比較容易提出簡單的規則來描述人臉特徵和它們的相互關系。

Yang和Huang使用分層的基於知識的人臉檢測方法[11]。他們的系統由3級規則組成。在最高級，通過掃描輸入圖像的窗口和應用每個位置的規則集找到所有可能的人臉候選區。較高級的規則通常描述人臉看起來象什麼，而較低級的規則依賴於面部特徵的細節。多解析度的分層圖像通過平均和二次采樣生成，如圖2所示。

編碼規則通常在較低的解析度下確定人臉的候選區，包括人臉的中心部分圖中較淺的陰影部分，其中有個基本上相同的灰度單元。

基於特徵的方法

基於特徵的方法（Feature-Based Methods）不僅可以從已有的面部特徵而且可以從它們的幾何關系進行人臉檢測。和基於知識的方法相反，它是尋找人臉的不變特徵用於人臉檢測。人們已經提出了許多先檢測人臉面部特徵，後推斷人臉是否存在的方法。面部特徵如眉毛、眼睛、鼻子、嘴和發際等，一般利用邊緣檢測器提取。根據提取的特徵，建立統計模型描述特徵之間的關系並確定存在的人臉。基於特徵的演算法存在的問題是，由於光照、雜訊和遮擋等使圖像特徵被嚴重地破壞，人臉的特徵邊界被弱化，陰影可能引起很強的邊緣，而這些邊緣可能使得演算法難以使用。

模板匹配的方法

Sakai等人用眼睛、鼻子、嘴和人臉輪廓等子模板建模，檢測照片中的正面人臉。每一個子模板按照線分割定義。基於最大梯度變化提取輸入圖像的線，然後與子模板匹配。計運算元圖像和輪廓模板之間的相互關系檢測人臉的候選區域，完成用其他子模板在候選區域的匹配。

Craw等人提出了一種基於正面人臉的形狀模板即人臉的外形定位方法。用Sobel運算元提取邊緣，將邊緣組織在一起，根據幾個約束條件去搜索人臉模板。在頭輪廓定位。

Govindaraju等人提出兩個階段的人臉檢測方法。人臉模型根據邊緣定義的特徵構成。這些特徵描述了正面人臉的左邊、發際和右邊的曲線。人臉必須是垂直、無遮擋和正面的。

基於外觀的方法

基於外觀的方法首先通過學習，在大量訓練樣本集的基礎上建立一個能對人臉和非人臉樣本進行正確識別的分類器，然後對被檢測圖像進行全局掃描，用分類器檢測掃描到的圖像窗口中是否包含人臉，若有則給出人臉所在的位置。

Moghaddam和Pentland提出在高維空間利用特徵空間分解密度估計的概率視覺學習方法[12]。用主成分(PCA)分析來定義子空間從而最好地表示人臉模式集。主成分保存數據中主分量而丟棄了那些次分量。這種方法把向量空間分解為互相排斥和互為補充的2個子空間主子空間或特徵空間和它的正交子空間。因此對象密度被分解為個2成分在主子空間由主分量張成的密度，和它的垂直成分(在標準的PCA中被丟棄的次分量)如圖3所示。用多變數Gaussians和混合Gaussians密度分布進行學習人臉局部特徵的統計。然後將這些概率密度用於基於最大

似然估計的對象檢測。這種方法已經被用於人臉定位、編碼和識別。和傳統的特徵臉方法相比，此方法在人臉識別方面表現出更好的性能。

可以的話去Ph一下colorreco，技術過硬，值得我們大家學習。

F. 如何對數學模型的可靠性進行檢測

數學建模是使用數學模型解決實際問題.
對數學的要求其實不高.
我上大一的時候,連高等數學都沒學就去參賽,就能得獎.
可見數學是必需的,但最重要的是文字表達能力
回答者：抉擇415 - 童生 一級 3-13 14:48
數學模型
數學模型是對於現實世界的一個特定對象,一個特定目的,根據特有的內在規律,做出一些必要的假設,運用適當的數學工具,得到一個數學結構.
簡單地說：就是系統的某種特徵的本質的數學表達式（或是用數學術語對部分現實世界的描述）,即用數學式子（如函數、圖形、代數方程、微分方程、積分方程、差分方程等）來描述（表述、模擬）所研究的客觀對象或系統在某一方面的存在規律.
數學建模
數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐.即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程後,將實際問題用數學方式表達,建立起數學模型,然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解.
數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中,是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一.
數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式,但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
機理分析：根據對現實對象特性的認識,分析其因果關系,找出反映內部機理的規律,所建立的模型常有明確的物理或現實意義.
測試分析方法：將研究對象視為一個「黑箱」系統,內部機理無法直接尋求,通過測量系統的輸入輸出數據,並以此為基礎運用統計分析方法,按照事先確定的准則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型.測試分析方法也叫做系統辯識.
將這兩種方法結合起來使用,即用機理分析方法建立模型的結構,用系統測試方法來確定模型的參數,也是常用的建模方法.
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定.機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設,確定變數、參數；
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定參數；
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際,交付使用,從而可產生經濟、社會效益；不符合實際,重新建模.
數學模型的分類：
1、 按研究方法和對象的數學特徵分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等.
2、 按研究對象的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等.
數學建模需要豐富的數學知識,涉及到高等數學,離散數學,線性代數,概率統計,復變函數等等 基本的數學知識
同時,還要有廣泛的興趣,較強的邏輯思維能力,以及語言表達能力等等
一般大學進行數學建模式從大二下學期開始,一般在九月份開始競賽,一般三天時間,三到四人一組,合作完成!

G. 軟體測試的方法有哪些

選擇培訓機構時就一定考慮到以下幾點：

1、課程選擇，不要只是簡單的學習功能測試，而是會涵蓋有現在流行的自動化測試、GUI測試，介面測試和性能測試開發等內容；

2、培訓機構的教學不僅僅是教會你做標準的軟體測試，而是要教你一些測試邏輯，教會你使用工具但又不依賴於這些工具也可以完成自動化測試，也就是其背後的底層的工作原理，這些東西才是真正能夠內化成屬於你個人的核心競爭力。

3、現在的移動互聯網企業對自動化測試的需求非常大，也會要求學員掌握程序設計的原理，所以測試開發性綜合性人才才是未來IT行業的需求方向。

4、一定要去參加試學，因為很多人目標不明確，甚至是迷茫的，所以去試學一周，看看自己是不是真的想做技術，或者適合做技術。

5、授課方式，有些是面授，有些是視頻授課，各有優點，就看自己喜歡哪種了。當然，線下面授的學費應該更高，畢竟成本在那裡，學習時有老師盯著，有同學陪著，能夠更快的進入學習的狀態，有更充足的鬥志。

H. 常見的軟體測試模型有哪些

V模型，W模型，H模型，主要是這種，目前V模型和W模型在市場中使用較多，V模型較為傳統，過程清晰任務明確，W模型減少了軟體需求不明確帶來的問題，H模型對測試人員要求極高，一般不使用。所有常見的軟體測試模型在黑馬程序員社區都可以找到，並且有明確詳細的介紹，還有視頻講解，視頻的話，對話框就可以領取的

I. 怎樣對模型進行檢測 3dmax

1.打開場景，選擇任意模型，點擊使用程序。

J. 面板數據模型的定義和操作方法

(第3組 宏現經濟增長與發展，6686個字元)
中國能源、環境與經濟增長基於面板數據的計量分析
王洲洋
（河北經貿大學數統學院，石家莊，050061）
摘 要
本文運用面板數據的分析方法對我國各地區的能源消費、環境污染與經濟增長進行了實證研究。研究表明：能源消費、環境污染與經濟增長變數均為不平穩變數，但它們之間存在著長期的協整關系。如果能源供應每增加1%，GDP就會增加0.269%；環境污染每減少1%，GDP就能增加0.043%。
關鍵詞 經濟增長 面板協整檢驗 Hausman檢驗
Abstract
This paper assesses the relationship among the energy consumption, environment pollution and economic growth in all the regions of China by the method of Panel Data. Research results indicate that the energy consumption, environment pollution and economic growth are not balanced variables，but they have the Co-integration relations in a long run.If the energy supply increases 1%,the economic growth will increase 0.269%;And if the environment pollution decreases 1%,the economic growth will increase 0.043%.
Key words : economical growth Panel data Co-integration Test Hausman-test
一、引言
自從進入工業化時期以來，世界上許多國家為了追求經濟的快速增長和物質產品的極大豐富，對能源進行了大規模的開發和利用，而能源的逐漸枯竭及能源帶來的生態環境問題，都將嚴重阻礙經濟的發展。環境作為經濟、社會發展的物質條件，作為經濟發展的基礎，既可以直接地促進經濟的發展，也可能成為經濟的發展的阻力，環境污染已成為危害人們健康、制約經濟和社會發展的重要因素之一。如今能源與環境問題已成為制約一個國家經濟增長的瓶頸，而這種現象在我國尤為突出。不斷開發新能源，開發可再生能源，提高能源利用效率，保護環境將對我國經濟發展起到重要作用。黨的十七大報告再次強調要加強能源資源節約和生態環境保護，並指出，加強能源資源節約和環境環境保護，增強可持續發展能力，堅持節約資源和保護環境的基本國策，關系人民群眾切身利益和中華民族生存發展。因此，對於我國能源消費、環境保護和經濟發展的關系研究具有十分重要的理論價值和現實意義。
近年來我國的能源、環境問題已成為被關注的熱點，許多學者從不同的角度進行了大量的分析，得出了許多有用的啟示。如林伯強[1]（2003）通過協整分析考察了我國能源需求與經濟增長的關系；王逢寶[2]等（2006）運用線性回歸的方法對區域能源、環境與經濟增長進行了研究。馮秀[3]（2006）則探討了我國能源利用現狀及能源、環境與經濟增之長的關系。林師模等[4]（2006）研究了能源技術創新對我國經濟，環境與能源之間的關系。目前大多的文獻是用時間序列的數據，或是從總量的角度來分析全國或某個地區的能源消費、環境污染與經濟增長之間的關系，但由於我國幅員遼闊，各地區間的經濟、能源消費與環境方面都存在著巨大的差異，因而不能把各個地區的經濟、能源消費與環境污染視為一個同質的整體，且運用時間序列數據往往很難解釋它們間的內在聯系。
本文使用我國省級的面板數據，運用面板數據的分析方法對我國各地區的能源消費、環境污染與經濟增長進行實證分析，從而來揭示我國能源消費、環境污染與經濟增長之間的內在聯系。
二、研究方法
面板數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法，面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。在本文的研究中，我們首先運用面板數據的單位根檢驗與協整檢驗來考察能源消費、環境污染與經濟增長之間的長期關系，然後建立計量模型來量化它們之間的內在聯系。
面板數據的單位根檢驗的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS檢驗[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP檢驗[7]等。面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬[10]對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小（大）時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高（低）的功效。具體面板數據單位根檢驗和協整檢驗的方法見參考文獻[5-10]。
三、實證分析
1.指標選取和數據來源
經濟增長：本文使用地區生產總值 ，以1999年為基期，根據各地區生產總值指數折算成實際 ，單位：億元。
能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系（林伯強，2003）。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量，單位：億千瓦小時。
環境污染：污染物以氣休、液體、固體形態存在，本文選取工業廢水排放量 作為環境污染的量化指標，單位：萬噸。
本文採用1999-2006年全國30個省（直轄市，自治區）的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。30個省（直轄市，自治區）包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、陝西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆，由於西藏數據不全故不包括在內。數據來源於《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變數間可能存在的異方差，本文先對 、 和 進行自然對數變換。
記 , , .
2．面板數據的單位根檢驗
為了避免單一方法可能存在的缺陷，本文使用LLC檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗四種方法來進行面板數據的單位根檢驗。利用Eviews 6.0軟體(下同)，檢驗結果見表1。
表1 ， ， 的面板單位根檢驗
變 量 LLC p值 IPS p值 Fisher-ADF p值 Fisher-PP p值

4.21 1.00 5.78 1.00 16.95 1.00 7.67 1.00

6.35 1.00 10.24 1.00 5.37 1.00 9.45 1.00

-2.91 0.0018 1.26 0.89 56.97 0.058 90,56 0.0066

-14.89 0.00 -3.17 0.0008 103.88 0.0004 86.42 0.0144

-21.99 0.00 -5.80 0.00 143.77 0.00 146.44 0.00

-12.21 0.00 -4.52 0.00 135.51 0.00 184.48 0.00

從表1可以看出， ， 在5%水平不平穩，經一階差分後 ， 均在5%水平拒絕原假設， 的LLC檢驗在5%水平不顯著，但其它三種檢驗方法均顯著， 的四種檢驗方法均在5%水平下拒絕原假，所以我們認為 ， ， 均為一階差分平穩變數。
3．面板數據的協整檢驗
對 ， ， 的協整關系進行Pedroni協整檢驗和Kao協整檢驗。其檢驗結果見表2和表3。
表2 Pedroni協整檢驗
統計量 p值
Panel v統計量 -1.145 0.0056
Panel rho統計量 2.588 0.0277
Panel PP統計量 -1.543 0.0013
Panel ADF統計量 -3.811 0.0000
Group rho統計量 5.088 0.0000
Group PP統計量 -2.559 0.0151
Group ADF統計量 -6.985 0.0000

表3 Kao協整檢驗
t統計量 p值
ADF -5.873 0.0000

由表2和表3的面板協整檢驗結果可知： Pedroni協整檢驗的七個統計量與Kao協整檢驗的ADF統計量均在5%顯著性水平下拒絕原假設，表明 ， ， 之間存在顯著的協整關系。
4.模型檢驗
(1) 固定效應模型顯著性檢驗
固定效應模型顯著性檢驗是檢驗模型中固定效應系數 是否有差異，即原假設為 。其檢驗結果如表4所示：
表4 固定效應模型的顯著性檢驗
固定效應顯著性檢驗 統計量 自由度 p值
Cross-section F 374.484 (29,208) 0.0000
Cross-section Chi-square 953.827 29 0.0000

由表4固定效應模型的顯著性檢驗結果可知，p值小於5%，因此拒絕固定效應系數 相同的原假設，所以我們選取固定效應模型比較合適。
(2)Hausman檢驗
Hausman檢驗的原假設是隨機效應模型的系數與固定效應模型的系數沒有差別，如果接受原假設，表明應選擇隨機效應模型，否則就應該選擇固定效應模型。檢驗結果在表4和表5中列出。
表5 Hausman檢驗
Chi-Sq. 統計量 Chi-Sq. Statistic自由度 p值
Cross-section random 117.766 2 0.000

表6 固定效應與隨機效應檢驗比較
變數 固定效應 隨機效應 兩種效應方差之差 p值

0.269 0.279 0.000002 0.0000

-0.0434 -0.017 0.000007 0.0000

從表5中Hausman檢驗結果與表6中固定效應與隨機效應檢驗比較可以看出，p值在5%水平下拒絕原假設，模型中被忽視的效應與模型中的兩個解釋變數相關，所以我們認為固定效應模型是更好的選擇。
5．模型的估計
根據上面的分析我們採用固定效應模型對模型進行估計，模型估計結果如下式所示：
(1)
(44.647) (20.341) (-3.097)
[0.0000] [0.0000] [0.0022]
小括弧中是t統計量，中括弧中是相應的p值。
模型調整後的 為0.996，F值為2484.3，殘差平方和為0.599，各個系數均通過t檢驗，模型擬合的相當不錯。
固定效應系數 見表7所示：
表7各地區的固定效應系數
地區

地區

地區

北京 0.207 浙江 0.792 海南 -1.044
天津 -0.268 安徽 0.283 重慶 -0.222
河北 0.582 福建 0.425 四川 0.440
山西 -0.351 江西 -0.00158 貴州 -0.808
內蒙古 -0.454 山東 1.034 雲南 -0.121
遼寧 0.473 河南 0.623 陝西 -0.228
吉林 -0.138 湖北 0.429 甘肅 -0.815
黑龍江 0.251 湖南 0.424 青海 -1.962
上海 0.555 廣東 1.139 寧夏 -1.908
江蘇 1.058 廣西 -0.0147 新疆 -0.380

式(1)表明，GDP與能源消費、環境污染之間存在著顯著的長期均衡關系，從全國的平均水平來看，能源消費的彈性系數是0.269,也就是能源供應每增加1%，GDP就會增加0.269%；環境污染的彈性系數是-0.043,即環境污染每減少1%，GDP就能增加0.043%，這說明GDP與環境污染存在著反向的關系，與我們普遍認為的保護環境能促進經濟健康快速發展的觀點相一致。
四、主要結論
本文通過採用比較前沿的面板單位根檢驗、面板協整檢驗等分析方法，對1999年到2006年我國能源消費、環境污染與經濟增長的省級面板數據進行了實證研究。研究表明：我國能源消費、環境污染與經濟增長均為不平穩過程，這主要是因為我國各地區由於政策、環境等多種原因，使得各地區間存在著很大的差異，所以不同的地區表現出非一致性，但不同地區的能源消費、環境污染與經濟增長之間都存在著顯著的協整關系。能源和環境作為經濟持續增長的要素，對我國經濟發展有著重大的影響作用。能源供應與經濟增長存在著正向的關系，經濟增長對能源有很強的信賴性，而環境污染與經濟增長存在著反向的關系，環境污染程度的加劇將會嚴重阻礙經濟的增長。從全國平均水平來看，能源供應每增加1%，GDP將增加0.269%；環境污染每減少1%，GDP將增加0.043%。因此堅持節約能源、提高能源使用效率和保護環境將對我國經濟的持續、快速、健康發展具有極其重要的意義。
需要指出的是，由於數據方面的原因，本文使用的面板數據時間跨度並不長(1999-2006)，得到的長期關系有可能受到質疑 (DimitrisK.Christopoulos and Efthvmios G.Tsionas,2004) [11]。本文使用各地區電力消費量來代替能源消費總量，工業廢水排放量來反映環境污染程度，但它們都只反映了能源消費、環境污染程度的一個方面，所以指標的選取並不全面，應該將煤、石油等能源的消費以及大氣污染、固體廢棄物污染等全部納入指標體系，這樣指標體系才更加全面、更加合理，這有待我們今後更加深入的研究。

參考文獻:
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[11]Dimitris K. Christopoulos,Efthymios G.Tsionas,2004,Financial development and economic growth: evidence from panel.