有一种和人工智能被称为“认知计算”作者：课课家教育&http://www.kokojia.com点击数：12889发布时间： 15:42:39　　摘要：最近人工智能大热，人们从AI展现的多种惊喜与美妙逐渐转变为讨论人类进化与AI的关系，例如前段时间频繁被提及的《未来简史》以及作者，还有近段时间被热议的Facebook紧急关闭AI机器人，原因是两个机器人居然自己进行了对话……　　最近人工智能大热，人们从AI展现的多种惊喜与美妙逐渐转变为讨论人类进化与AI的关系，例如前段时间频繁被提及的《未来简史》以及作者，还有近段时间被热议的Facebook紧急关闭AI机器人，原因是两个机器人居然自己进行了对话&&就像很多科幻电影经常出现的桥段：人类制造出来的机器人因为有了意识，反过来攻击人类。如今随着人工智能技术不断发展，有一种和人工智能相关的技术能妥善解决这个问题，被称为&认知计算&。说到这儿，咱们就来看几个有关认知计算的标志性事件。
　　20年前，超级深蓝击败了世界象棋冠军卡斯巴罗夫，一时震惊全世界。2011年，IBM Watson登陆美国著名智力问答竞赛节目《危险边缘》，用语音回答的方式毫无悬念地击败了节目中最聪明的人脑，同时创下节目27年的最好成绩。
　　当人工智能的&头号网红&AlphaGO还在炫耀自己精湛的棋技的时候，IBM Watson已经商用落地。根据IBM提供的数据显示，目前在全球范围内已有36个国家，17个行业的客户正在使用Watson的认知技术。
　　关于认知的一些疑问
　　且不论数据是否准确，毋庸置疑的是IBM确实在认知计算领域深耕已久。凭借着科学家们长时间的持续研究，依靠在IT领域的优势，IBM不断深入对认知计算的理解和应用，包括在认知领域理论体系的支撑和实践。近年提出的Watson作为其重大战略核心已经在医疗、金融服务、保险等领域有很多垂直应用，同时Watson也应用到了IBM的运维领域，就是我们接下来讲的认知运维。
　　认知运维与传统运维到底存在怎样的不同?涉及到哪些技术要点?如图：
　　对比数据显示，认知运维模式提高了机器在整个运维周期的工作比例，部分环节接管了人力的工作，弥补了人力在运算、思考方面的不足，拓展了运维能力。具体来讲，提高了故障发现的准确率(包括趋势预测、动态阈值)，提升故障提前判断的能力(预警分析)，提升容量分析能力(容量趋势评估、结合云的动态容量调度)等。
　　尤其是运行数据的整合、规律判断及预测能力方面得到突破。通过引入认知计算的算法，对数据的轨迹、特征进行分析，对未来的数据趋势进行预测，从而为运维人员争取了较长的提前排障时间，甚至可以做到自动排障。
　　尽管认知运维相比传统运维方式的优势突出，但在目前的实操中还是存在一些局限性。例如在场景结合过程中，生产数据规律和算法的结合探索等，该技术近年来才刚刚起步，必然会有一个磨合过程。
　　听得力助手讲认知运维
　　得力助手是 IBM 在认知运维领域的重要合作伙伴之一，对IBM的认知运维最有感触。得力助手GM郑雄表示在IBM认知运维模式下，可以分为几款产品：
　　好的运维需要快速的故障发现以及妥善处理，得力助手将自身行业经验与IBM平台级产品结合，提供可落地的认知运维服务。在采访中，郑雄给记者列举了这样一个例子，以某全国股份制银行为例，在实践过程中故障发现达到99.8%，做到了秒级发现，分钟级处理，所涉及的产品涵盖：ibm itcam\\ibm itoa\\deli-tm\\deli-ump。具体分析其中的数据可以看出产品的明显优势所在。
　　&IBM有全面的产品技术支持，提供通用的产品级解决方案。我们则有近20年的行业服务经验，特别是金融行业，对业务数据、业务发展特点有丰富的积累，我们更擅长通过IBM的通用平台结合我们自身产品(例如DELI-TM\\DELI-UMP)提供高质量的运维服务。&郑雄表示。
　　得力助手GM 郑雄
　　纵观业务监控的解决方案，底层的技术手段一直在发展与革新，主流实现的思路包括分析业务数据流水、分析业务日志、业务代码埋点等，但这些方案在实际实施过程中都因实施难度、实施风险上的困难而无法推进，成功的项目很少，DELI-TM凭借技术优势相对妥善地处理了这些问题。作为平台与经验的高效结合，DELI-TM的核心功能是通过分析交易数据、感知业务健康指标(例如交易量、响应时间、成功率、响应率等)，进行交易的健康评估。
　　郑雄说：&DELI-TM可以通过网络旁路镜像的方式分析业务数据，判断业务健康情况，更重要的是它不需要对客户的业务系统做任何改造。内置丰富的协议解析库，涵盖主流通用组件协议以及国内金融行业80%以上的应用协议，极大提高了实施效率;同时提供协议扩展工具，可通过图形化配置实现简单协议的扩充，降低实施风险。&
　　既然是结合，必然要涉及集成的问题，得力助手的&改良&产品是如何同IBM现有的产品完成集成的?
　　这样看来，DELI-TM和IBM的监控产品组件可以做到无缝集成。它通过与IBM的基础监控工具组件结合，实现客户的交易、基础组件的全方位监控，并可直接采用IBM的认知运维组件提升、智能运维能力。
　　认知运维作为运维领域的新生事物，用户对其抱有很大希望的同时，也有很多企业已经在验证和实践，特别是金融行业、公司等IT系统庞大的行业，例如银河证券。据记者了解，得力助手提供了全套IT监控解决方案，特别是DELI-TM，通过实时反映业务运行情况及时发现问题并准确定位，提前预警。证券行业典型的特点是数据实时性要求高，交易高峰集中，这给交易监控产品带来非常大的挑战，现在DELI-TM实时处理的交易量峰值已经可以达到每分钟近600万条。
　　未来在产品发展上，得力助手会继续保持与IBM的紧密合作，并结合国内本地客户特点，融入行业个性化特色，不断丰富运维方案的产品线，如：DELI-UMP (一体化运维管理平台);服务上，郑雄提出了&让中国没有难运维的&的愿景，为运维中心搭建一套知识共享、积累平台，通过平台凝聚经验和价值，利用SAAS等服务模式降低成本为更多中小型客户提供优质的运维服务。标签：赞(16)踩(0)分享到：上一篇：下一篇：最新报道评论（）您需要登录后才可以评论请[][]最新评论暂无评论~为您推荐热门资讯12345678910热门文库热门图书论坛热帖关注51Testing
我对软件测试行业的个人理解(6)-浅谈自动化测试原理
发表于： 09:37 &作者：又是你 & 来源：51Testing软件测试网采编
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　　是我从进入这个行业开始，听到最多的词汇之一了。大家，特别是手工测试工程师，很多都想了解自动化测试，工具，并以此提高自己的收入。今天我不讲工具。而是讲讲这个词背后的原理，为读者从事自动化测试打一个理论基础。如果打算从事专职自动化测试工作，不论是你原来是开发人员，还是手工测试人员，都必须了解这个基础。以我实际上的工作中遇到的新人来看，最缺的就是这个理论基础，而工具大家都能学会。我下面用自顶向下的方式来解释自动化测试的原理，从高度抽象讲到具体内容。当然这些只是我的个人理解，整理这些也是为了明确我对职业发展路线的思考。　　首先，自动化测试只有三个核心步骤：1.获取预期结果；2.获取实际结果；3.比较1和2的结果以判断测试是否通过。下面我先举一个最简单的三步走例子：　　第一步，获取预期结果的方法：直接知道。　　比如说，我测试一个网站的用户登录模块，当我要测成功登录的情况时，我的预期结果就是登录成功。　　第二步，获取实际结果的方法：编写和执行测试，再获取执行结果。　　知道预期结果之后，我就去编写自动化测试脚本，操作，然后做登录，最后根据页面上显示的文字或里的信息，得知用户是否登录成功。　　第三步，比较第一步和第二步的结果。　　第一步里，我预期登录成功，第二步里我知道了登录实际上成功了，那么第三步对比结果是相同，测试通过。假如第二步里实际上登录失败了，则第三步对比结果是不同，测试失败。　　接下来，实际上，我们会发现，这三个步骤可以扩展和细分，也都有相应的困难和解决的方案。　　比如说，第一步，获取预期结果的方法，有可能我们不知道。　　举个例子，我们知道语言有sdk，sdk里有提供基本数学运算。那么假如要测试java sdk里两个整数Int做乘法的结果是否正确。怎么确定预期结果？手工测试时，我可以每做一个乘法调用，然后拿出纸和笔，使用数学方法列竖式来做乘法。但自动化测试里，我们做不到这一点。然后通常有以下解决方法：　　1.只测少量已知样本：也就是我预先算好一些输入值和输出值，做一个表格，或者说测试数据和预期结果表。但这样做，我的测试覆盖率是比较低的。　　2.用另一种算法重新实现程序：用这个算法的计算结果作为第一个待测算法的结果的预期结果。但这样的局限性是，成本太高（我的测试程序等于是另一个独立程序），可靠性存疑（测试程序可能自己出错）　　3.从已知的可靠程序里获得结果：比方说我把这个待测程序跟某个正规通用的商业计算器连接起来，用这个计算器的结果来做为我的待测程序预期结果。局限性自然是受限于这个商业计算器本身　　4.编写一些已知的规则来做不完全的校验：比方说我两个正整数相乘结果应该是一个正整数而是不会是负数。那么我把这个定义为一条规则，然后跑很多组测试，每组测试的结果里都去判断是否符合这个规则。假如正数相乘乘出一个负数结果来，那就是BUG了。　　其中最常用的是1和3，然后4也可以跟1、3一起用。在某些测试领域获取预期结果是难题，特别是方法4是用来解决难题的，另一些领域则经常是直接知道预期结果。　　再比如说，第二步，获取实际结果的方法，这一步也就是我们在网上看到过无数的工具使用的讲解，都是为了获得实际结果。你看到的大多数资料都是讲这一步骤。　　举个例子，你要用selenium操作浏览器做网页测试。那么获取实际结果这个步骤再次划分为两个小步骤：1.定位页面元素；2.操作页面元素；　　1.定位页面元素，就是selenium里的WebElement.findByxxxx,通过dom对象里的一些属性或xpath等定位方法来定位元素，找到我要操作的页面元素，比如某个按钮或者某个文本框。　　2.操作页面元素，则是使用selenium的api提供的方法对按钮作出点击，对文本框输入文字等。　　在做第一步定位页面元素的时候，有时你定位不到，这时就要想办法去定位或者绕过这个难点。　　在做第二步操作页面元素的时候，我们根据实际情况，可能要先做数据准备再来操作，比方说我填表单要填哪些数据进去，要先确定，也就是做数据准备。　　数据准备又可以细分下去有很多方法来准备。　　1.最简单的就是预先定义好有限的样本，顺便还可以把预期结果也定义好　　2.也可能要从数据库里实时去查询我要用的数据　　3.也可能我的数据要来自外部的其他系统或系统内部的其他模块，比方说某个服务接口，如果这个接口实际不存在而需要自动化测试人员写一个代替品，那么这个代替品我们叫他桩（Stub）。　　4.还有可能我的数据来自自动化测试人员写的某一程序，比如我写过一个插件用于生成符合数据类型定义的随机数据。像用户注册规定用户名是多少位的字符串，哪些符号不能出现，然后密码要符合什么规则，出生年月要符合什么规则，我的插件就在规定的范围内随机生成合理的数据。　　准备数据在很多项目中都是难点，有时获取到的数据还需要进行转换，此时又要写程序，比如我们编写一个插件把某web服务接口返回的二进制编码转换成另一个web服务接口需要的输入数据的类型。　　另外，除了selenium，还有很多其他层次的自动化测试，这一个步骤也会遇到其他很多难题，但至少这些原理定义是需要有个大概概念的。　　题外话，请记得把自己写的小程序/脚本都称为"插件"（plugin），这样听上去专业而且高大上（笑）。　　最后第三步，结果对比。　　就是简单对比第一步和第二步的结果。但是问题是要用何种方式组织第一步和第二步的结果，如何管理这些结果数据，并反映到测试报告中去。相关：行业的个人理解（1）
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测试知识全知道间歇式凸轮分割器选用指南（选型理论计算公式）-宁波攀高自动化科技有限公司
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&& 技术中心
& 间歇式凸轮分割器选用指南（选型理论计算公式）
&&&&&&& 高速精密凸轮间歇分割器已被广泛应用于现代工业的自动化部分，它已成为当今世界上精密驱动的主流装置。产品涉及包装、印刷、制药、化工、烟草、电子电器、玻璃陶瓷、汽车制造等自动化生产线及各种通用机械设备，他们作为自动化机器的核心传动装置，发挥着至关重要的作用。
&&&&&&&&&对于机械设计人员，选用凸轮分割器时要考虑到因素为：惯性力矩，惯性扭矩，摩擦扭矩，工作扭矩，必要扭矩，凸轮轴扭矩，电机功率等因素，也要兼顾工作和间歇节拍的因素如总循环时间，分度时间等因素。&
1.工作台驱动&&&&铁制工作台高度h为20mm,直径D为&O600mm，工装和工件安装直径为&O500mm、6工位、工装重力为50N，工作重力为5N。在工作台半径250mm位置处是滑动面。工作台支撑承受工作台重力，1个循环为1s，分度时间为0.3s。凸轮轴和输出轴的旋向如图所示，寿命为20000h。
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自动化理论-图灵机
英国数学家A.M.提出的一种抽象计算模型，用来精确定义可计算函数。图灵机由一个控制器、一条可无限延伸的带子和一个在带子上左右移动的读写头组成。这种机器有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，而每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上不断移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。在每个时刻，机器头都要从当前纸带上读入一个方格信息，然后结合自己的内部状态查找程序表，根据程序输出信息到纸带方格上，并转换自己的内部状态，然后进行移动。图灵机不仅可以衡量，而且可以用于衡量问题的计算复杂性。另一方面，图灵机还是现代的理论模型，和等都与图灵机理论方法有着密切关系
自动化理论-图灵机概述
图灵机是由英国数学家（A.M.Turing，）在1936年提出的一种计算模型。同和λ-演算相比较，图灵机的结构和运行同提出的形式系统更为接近，只不过图灵机并不是（入希尔伯特所希望的那样）用于判定命题的正确性，而是用于衡量一类问题是否可判定，也就是说，图灵机同和λ-演算一样，是衡量问题的可计算性的计算模型。
自动化理论-图灵机基本概念
从机械装置的角度来说，图灵机由一条可以（向右）无限延伸的输入带，一个有限状态控制装置和一个连接控制器与输入带的读写头组成
有限状态中的状态转换及动作规则是图灵机的核心要素。当读写头扫描输入带上的一个格（即读到一个带符号）时，结合图灵机的当前状态，在有限状态控制器（根据状态转换及动作控制规则）的控制下，图灵机执行下列三项工作：
（1）进行状态转换；
（2）读写头在带上的当前格写上新的字符；
（3）决定读写头向左还是向右移动一格。
对于带上的一个输入字符串，图灵机从初始状态和带上最左边的字符开始，通过连续不断地扫描和执行相关的动作，如果在某个时刻进入终止状态，图灵机就接受输入串。被一个图灵机所接受的全部字符组成的集合，就是图灵机所接受的语言。
图灵机是一个
M=(Q,Ε,Γ,δ,q0,B,F)
其中，Q是有限状态集，Ε是输入字母表，Γ是带符号集，δ：是动作函数（L表示读写头向左移动一格，R表示读写头向右移动一格），q0（q0∈Q）是初始状态，B（B∈Γ）表示空白符，F（F?Q）是终止状态集。
可以给出接受语言L1的图灵机的形式定义如下图
一个图灵机M识别一格输入串w，可能会遇到下面三种情况：
进入终止状态，即在瞬像推导过程中遇到一格瞬像ID：x1...xi-1xi...xn其中q∈F。这时图灵机M停机，并接受输入串w。
未进入终止状态，但推导过程停止。即瞬像推导过程中遇到一个瞬像ID:x1...xi-1xi...xn使得q?F，但δ（q,xi）无定义。这时图灵机M停机，但不接受w。
陷入，即在瞬像推导过程中，一直没有进入终止状态，而δ又一直有定义。这时图灵机M（对输入串w）永不停机。
自动化理论-图灵机图灵机用于计算整函数
除了接受语言以外图灵机还具有函数计算功能。最显见的是对整函数的计算，即实现对以非负整数为自变量且函数值也是非负整数的函数的计算。通常的，可以用连续i个0来表示整数I。如果一个函数有k个自变量i1，i2...ik,则表示为0i110i21...10ik，各个0字符块之间的1作为分隔符。
用于计算整函数的图灵机不必设置终止状态。
图灵机的构造技巧
要构造一个图灵机实现一定的功能，不是一件轻而易举的事情，原因就在于图灵机的每一步动作都非常的简单，除了内部的状态转换之外，对读写带的操作最多的就是修改一格的字符，以及读写头向左或向右移动一格。当接受的语言或计算的函数比较复杂时，要构造出具有相应功能的图灵机就更不容易。这时就需要采用一些辅助技巧，其中一些技巧在电子计算机的程序设计中都得到沿用。
自动化理论-图灵机控制器储存信息
有时，可以通过用控制器储存一些关键信息来实现某些功能。所谓控制器储存信息，就是把图灵机的状态设置为一个二元组（也可以是一个多元组），前一个客体仍用于表示传统意义下的状态，后一个客体则用于储存有关的信息。
自动化理论-图灵机移位
运用控制器储存信息的技巧，可以使得图灵机实现移位功能，即把读写带上的全部非空白符整体向左或向右移动若干格，如右图。
自动化理论-图灵机读写带设置为多道轨线
把读写带设置为多道轨线对于实现图灵机的某些计算功能可以带来很大的方便。
自动化理论-图灵机子程序
即可以设计一个图灵机作为另一个图灵机的子图灵机。需要注意的是要做好主图灵机和子图灵机之间的衔接，即主图灵机对子已累计的调用以及子图灵机完成工作后对主图灵机的返回，这些可以通过状态设置来实现。
自动化理论-图灵机变形图灵机
图灵机可以有很多的变形模型，这些变形模型接受语言或计算函数的能力同基本模型是等价的，然而用他们对某些语言进行识别，或对某些函数进行计算，可能比原型图灵机更方便。
双向无限带图灵机，
读写向左右两个方向无限延伸。
多带图灵机，
有k（k&1）条读写带和k个读写头，每条读写带向两个方向无限延伸，并且带上都有一个读写头痛有限状态控制器相连接。
不确定的图灵机，
一种状态下读到一个字符，产生的动作可能有多种。
脱线图灵机，
有一条专用的输入带，用于存放输入串，对这条带上的字符只能读，不能写，另用其他读写带进行工作
自动化理论-图灵机通用图灵机
已经证明，存在一个图灵机U,它可以模拟任何其他的图灵机T,这样的U称为通用图灵机。U的带子上记录着被模拟机器T的指令描述，也记录着T的问题数据。在工作过程中，U根据输入带上记录的T的指令，模拟T的动作，处理问题的数据。这样，U可以模拟任何计算过程。
就图灵机是现代电子计算机的理论模型而言，通用图灵机的概念有着非常重要的意义。如果没有图灵机的概念，一个图灵机只能实现一种特定的计算，不同的计算功能用不同的图灵机来实现，然后把不同功能的图灵机转化成不同功能的电子计算机。这样，当我们要解决一个包含多种计算的复杂问题是，就要根据计算流程不断更换电子计算机。电子计算机的高速运算的优点就会被这种频繁更换设备的做法抵消。也就是说，现代电子计算机的总体设计思路是从通用图灵机的概念衍生出来的，而程序设计的概念则是由实现具体计算的图灵机衍生出来的。
自动化理论-图灵机图灵机停机问题的不可判定性
根据邱奇图灵论题，图灵机可以用作衡量各种问题是否可计算（是否可判定）的工具。然而，同图灵机本身相关的许多问题有事不可判定的。其中图灵机停机问题就是最有代表性的一个不可判定的问题。这个问题同哥德尔不完全性定理一起，成为哲学家们阐述辩证唯物主义认识论的科学依据
定理：不存在这样一个算法，对任意一个图灵机M=(Q,Ε,Γ,δ,q0,B,F)和任意一个输入串x∈E*，这个算法都能判定M对x是否停机。
解释一下就是图灵机根据机器的程序处理初始格局。有的初始格局可能导致停机，有的则导致无限的格局序列。停机问题是：是否存在一个算法，对于任意给定的图灵机都能判定任意的初始格局是否会导致停机。而这样的算法是不存在的，即停机问题是不可判定的。
停机问题是研究许多不可判定问题的基础，人们往往把一个问题的判定归结为停机问题：“如果问题 A可判定，则停机问题可判定。”从而证明问题 A的不可判定性。停机问题有多种不同的叙述方式和证明方法，它们分别适用于具有不同特征的问题。
吴哲辉等．可计算性、计算复杂性与算法设计思路：中国石油大学出版社，2009.9
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太原师范学院计算机系
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