回归测试的目的是在产品生命周期的各个阶段发现错误。为了实现这个目标，QA团队和开发人员应该从一开始就设计一个有效的回归测试策略。在这里，我们列出了有助于成功进行回归测试的步骤列表。 第1步：建立需求和目标组件 确定产品是从头开始开发还是正在开发的产品部分很重要。过滤第一部分后，再深入研究并隔离发生更改的组件/模块。这就是人们如何确定什么应该成为回归测试的一部分。每当模块修复错误
转载
2024-02-01 14:07:37
269阅读
1、什么是集群集群（cluster）就是一组计算机，他们作为整体向用户提供一组网络资源。这些单个的计算机系统就是集群的节点（node）。一个理想的集群是，用户从不会意识到集群系统底层的节点，在他/她们看来，集群是一个系统，而非多个计算机系统。并且集群系统的管理员可以随意的增加和删除集群系统的节点。2、集群的优点<1>高扩展性<2>高可用性HA:集群中的一个节点失效，它的任务
1.全面回归测试 全面回归测试是指不管发现多少个问题，也不管哪些功能测试有问题，哪些功能没有问题，都进行测试。全面回归测试的优点是对所有功能进行验证，尽可能保证系统没有问题，但是这样同样带来一个很重要的问题，就是如果进行全面回归测试，那么测试的成本就会大大提高，并且从测试心理学角度来说，测试工程师是不可能全面回归测试的，即使给你足够的测试时间，也不可能全面回归。 2.选择性回归
转载
2024-05-27 17:01:36
211阅读
一、前言本文主要介绍使用VCS查看verilog代码覆盖率的相关问题。二、代码覆盖率1.在进行功能验证时，给设计添加激励信号，查看仿真结果，需要考虑覆盖率的问题。覆盖率分为代码覆盖率(code coverage)和功能覆盖率(function coverage)。功能覆盖率就是检查设计的功能是否完善，需要考虑很多不同的情况，是使用System verilog的重点内容。代码覆盖率是检查
转载
2024-09-02 15:57:42
255阅读
# VCS Python编译脚本
## 介绍
版本控制系统（Version Control System，VCS）是软件开发中非常重要的一环。它可以帮助团队协作开发，追踪代码的变动，并方便地进行代码合并和回滚操作。Python编译脚本是一种自动化执行编译任务的脚本工具，可以结合VCS使用，进一步提高开发效率。
本文将介绍如何使用Python编写VCS编译脚本，并提供相关代码示例。
## V
原创
2024-01-14 08:41:57
358阅读
一、回归1、例子：拟合曲线：代码：close all;
clear;
clc;
%
% 生成待回归的数据
clear;
X=-4*pi:0.05:4*pi;
%X=1:100;
Y=[];
P=length(X);
for i=1:P
%Y(i)=1/X(i)^0.5;
%Y(i)=sin(X(i));
%Y(i)=(sin(X(i))/X(i))^2;
Y(i)=
转载
2024-02-20 21:18:25
342阅读
opencv-python入门环境安装与配置图像入门图片的读取、显示和保存cv.imread()：读取图像cv.imshow()：显示图像cv.imwrite()：储存图像视频的读取、显示和保存从摄像机 / 文件中读取并显示视频保存编辑后的视频opencv中的绘图功能绘制几何形状用鼠标绘图练习 环境安装与配置使用anaconda进行python环境的安装配置。创建新的python环境安装相关库（
转载
2024-01-28 02:52:58
167阅读
备注：如果你有时间你应该阅读这个备注，如果没有时间你更要阅读以下备注。在网络上找了很多相关备份和还原的教程，大多都是互相抄袭，按照他们的教程能够成功备份，还原就很让人揪心了。谈谈思路和注意点吧。首先，第一步不用说，肯定是备份数据库。最简单，打开管理节点的ndb_mgm控制台，输入start backup backupID（backupid用任意数字，比如日期20100106，注意，不能和以前的备份
文章目录0.引言1.知识要求2.VCS simulation basics （基础操作）3、Compile-time option exambles(VCS可选项的介绍)4、VCS Simulation Command Format（simv的可选项）5. Using DesignWare Library with VCS(使用新思科技的库)5.实际操作5.1 case1-加法器5.111 增量编
回归测试是软件测试中的一种重要类型，用于确保在对软件进行更改或更新后，先前正常工作的功能仍然有效。以下是进行回归测试的一般步骤： 一、步骤： 1. 确定回归测试的范围： 确定哪些功能、模块或部分需要进行回归测试。通常，集中在最近更改的区域，以及与更改相关的功能。 2. 创建回归测试计划： 制定测试计划，包括测试目标、资源需求、测试环境
一、前言本文主要介绍VCS门级网表的仿真。当我们把所写的RTL进行的功能仿真通过之后，便输入到 Design Compiler工具中进行逻辑综合，逻辑综合的结果便是RTL代码转化为由与、或、非等门电路和触发器组成的电路，称为门级网表(netlist)。门级网表中便包含了电路的实际信息，例如逻辑门单元的扇入扇出系数，延迟等等。因此在逻辑综合完成之后，需要对网表再进行仿真验证，防止出现意想不
makefile 的调试有点像魔法。可惜，并不存在makefile 调试器之类的东西可用来查看特定规则是如何被求值的，或某个变量是如何被扩展的。相反，大部分的调试过程只是在执行输出的动作以及查看makefile。事实上，GNU make 提供了若干可以协助调试的内置函数以及命令行选项。用来调试makefile 的一个最好方法就是加入调试挂钩以及使用具保护的编程技术，让你能够在事情出错时恢复原状。我
来源：赛宝软件评测中心 作者：信息产业部电子第五研究所 李丹 刘杰 摘要：本文描述了软件回归测试的概念和进行回归测试的基本步骤，介绍了可用于回归测试的测试用例库的维护方法，给出了几种可以可保证回归测试效率和有效性的回归测试策略，总结了回归测试时应该注意的一些实际问题。 关键词：回归测试；测试用例；基线测试用例库 Software Regression Testing and It’s Practi
最近，需要使用VCS仿真一个高速并串转换的Demo，其中需要用到Vivado的SelectIO IP核以及IDELAYCTRL，IDELAY2原语。而此前我只使用VCS仿真过Quartus的IP核。我的VCS装在Ubuntu，Vivado装在Win10，尝试了export仿真库等方法，奈何通通失败了，如果实在折腾不好，恐怕只能在Ubuntu下再装一个Vivado for Linux版。经过一系列艰
转载
2023-10-29 07:40:07
178阅读
# 使用VCS编译Python：一门艺术与科学的结合
## 引言
在现代软件开发中，源代码管理（Version Control System, VCS）是一个不可或缺的工具。它不仅帮助开发者有效管理代码版本，同时也为团队协作提供了基础。在Python这门语言的生态中，VCS也同样扮演着重要角色，特别是在编译和部署过程中。本文将介绍如何使用VCS工具编译Python代码，并附带代码示例和流程图。
# 使用Python脚本实现UI自动化回归测试
## 引言
自动化回归测试是软件开发中的一个重要环节，尤其在持续集成和持续交付的实践中更是不可或缺。借助Python脚本，我们可以实现UI自动化回归测试，从而提高测试效率，降低人工测试的成本。本文将介绍如何使用Python及其相关库创建一个简单的UI自动化测试案例。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装一些库。常用的UI自动化测试库包括
config_db机制是uvm中很重要的机制之一。由于验证平台的结构往往会比较复杂，其中的组件如果要进行互相通信和参数传递，则需要一种高效且稳妥的办法，这就是config_db机制的意义。 目录一、config_db机制概述（1）路径（2）set和get（3）省略get函数二、跨层次多重设置三、非直线获取四、对通配符的支持五、保证传递的正确六、调试总结 一、config_db机制概述u
转载
2024-07-04 05:16:24
558阅读
本教程通过win10下的docker实现，过程简单，不需要自己进行，同时是通过wsl方式实现，比虚拟机效率会更加高一些。镜像是由网友制作的，eetop为：http://bbs.eetop.cn/thread-883833-1-1.html 自 仅供个人学习使用win10下安装docker在官网找到win10的docker安装包，进行安装https://docs.docker/d
转载
2023-08-18 12:35:41
35阅读
文章目录VCS仿真工具的使用/技巧语法常用命令覆盖率性能分析1 编译性能分析2 仿真性能分析3 补充加速编译加速1 [VCS Partition Compile：]()2 [VCS增量编译：](https://zhuanlan.zhihu.com/p/619231866)3 并行编译仿真加速FGPVCS流程VCS与verdi联合进行单步调试ucli命令 图中步骤： vcs 源文件[编译开关选项
论文XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding开源代码xlnet 模型介绍语言模型划分为自回归语言模型（Autoregressive LM），根据上文预测下文，或反过来（例如GPT）自编码语言模型（Autoencoder LM），同时利用上下文，例如bertbert 模型缺点要引入mas
转载
2024-08-24 10:43:13
50阅读
