模糊测试，也称为模糊测试，是一种自动化软件测试技术，涉及向计算机程序提供无效、意外或随机数据 (fuzz) 作为输入。目标是查找可以利用的编码错误、漏洞、安全漏洞和漏洞。本文首先介绍模糊测试的一些基本类型。然后使用“测试锁”的比喻来解释这种技术的具体细节。给出了可用工具的列表，并探讨了一组最佳实践，以便以合乎道德、有效和安全地进行模糊测试。
贝叶斯定理：条件概率的定义提供了理解事件之间关系的基础。贝叶斯定理建立在此基础上，允许我们整合更多信息，以动态方式完善我们的理解。它允许我们根据新证据(例如测试结果、用户报告)动态更新我们对事件(例如错误、崩溃)可能性的信念。这种动态能力可能会为我们的测试方法解锁众多应用。
条件概率：虽然概率可以帮助我们估计遇到特定事件的可能性并优化测试策略，但条件概率更进一步，考虑一个事件对另一个事件概率的影响。这一概念在各种软件测试场景中提供了宝贵的见解。
您是否曾想过用沙子建造一座城堡，却被意想不到的软件错误浪潮冲走?在日常的软件开发工作中，无法预见的问题可能会带来灾难。但如果我们能够在这些问题发生之前预测它们发生的可能性，情况会怎样?进入概率领域，这是我们构建强大而可靠软件的秘密武器。
排队理论是数学的一个分支，它分析系统中等待线(队列)的形成和行为方式。在非功能性软件测试中，它提供了一种宝贵的工具来了解系统在不同负载下的性能。通过分析队列长度、等待时间和服务器利用率，排队模型可以帮助预测潜在的瓶颈和性能问题，防止它们在实际使用中发生。
软件故障的性质与硬件故障不同。尽管软件和硬件都可能遇到确定性故障和随机故障，但它们的故障有不同的根本原因、不同的故障模式以及不同的预测、预防和修复机制。根据软件和硬件之间的相互依赖程度及其对我们系统的影响，考虑以下因素可能会有所帮助：
技术团队竭尽全力开发出色的软件产品。他们花费了无数个小时来编码、测试和完善每一个小细节。然而，即使是最精心设计的系统也可能在此过程中遇到问题。这就是可靠性模型和指标发挥作用的地方。它们帮助我们识别潜在的弱点，预测故障，并打造更好的产品。
变异测试是软件测试中的一种创新方法，它涉及故意在程序源代码中引入小的更改或“变异”。目的是什么?测试测试用例的有效性并确保它们可以捕获最细微的错误。在本文中，我们将使用Python作为我们选择的语言来探索变异测试的工作原理。
EFT 的来源有很多，包括简单动作(例如在地毯上行走)引起的常见静电放电 (ESD)、电机启动或者引发连锁反应的雷击。从低压电池供电的可穿戴设备到高功率电机系统，这些瞬变会对各类产品产生不利影响。
瞬变抑制二极管(TVS)是一种用于保护电路免受瞬态电压干扰的元件。在实际应用中，TVS可能会受到各种因素的影响而失效，因此需要进行检测。下面介绍几种常见的TVS检测方法。
在这篇文章中，小编将对MOS晶体管栅极电荷测量的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。
在Zynq平台上使用自定义AXI总线IP核进行DDR读写测试通常涉及几个关键步骤。下面是一个简化的概述和示例代码框架，用于指导您完成此过程。
自动驾驶对整车算力和电子电气架构的升级需求推动，智能汽车销量持续高增，域控制器发展动能强劲，有望成为中期行业主流趋势。
SiC 具有宽的禁带宽度、高击穿电场、高热传导率和高电子饱和速率的物理性能，使其有耐高温、耐高压、高频、大功率、抗辐射等优点，可降低下游产品能耗、减少终端体积
