需求验证应该从下述几个方面进行验证
时间: 2024-05-20 13:19:14 浏览: 4
1. 功能性验证:验证系统是否符合需求规格说明书中的功能要求。
2. 可靠性验证:验证系统是否能够在规定的时间内和规定的条件下正确运行,并且能够正确地处理异常情况。
3. 性能验证:验证系统的性能是否能够满足用户的需求,包括响应时间、吞吐量、并发性等。
4. 可用性验证:验证系统是否易于使用,用户是否能够轻松地完成所需操作,界面是否友好。
5. 安全性验证:验证系统是否能够保护用户的数据安全,是否有足够的防护措施,以及系统是否容易受到攻击。
6. 兼容性验证:验证系统是否能够在不同的操作系统、浏览器、设备上正确运行。
7. 可维护性验证:验证系统是否易于维护,是否容易进行修改和扩展。
8. 可测试性验证:验证系统是否易于测试,是否容易进行测试用例的编写和执行。
9. 用户验收验证:验证系统是否符合用户的期望和需求,是否能够满足用户的实际使用需求。
相关问题
需求验证应该从下述几个方面进行验证:( ) 。 A. 可维护性、可移植性、可重用性、可测试性 B. 功能性、非功能性 C. 可靠性、可用性、易用性、重用性 D. 一致性、现实性、完整性、有效性
正确答案是 B. 功能性、非功能性。
需求验证是验证需求是否满足客户和利益相关者的期望和需求。其中,功能性需求是指系统应该完成什么任务,而非功能性需求则关注系统的质量属性,例如性能、安全、可靠性等。因此,验证需求应该从功能性和非功能性两个方面进行验证。其他选项中,A、C、D中的可维护性、可移植性、可重用性、可测试性、可靠性、可用性、易用性、重用性、一致性、现实性、完整性、有效性都是非功能性需求中的一种或多种。
那下述代码该如何进行修改
如果你想要将原来的 `mean_diff` 属性替换为 `sp` 属性,可以将下述代码:
```python
# 初始化 CMA 实例
es = cmaes.CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)
# 进行优化
while not es.stop():
solutions = es.ask()
es.tell(solutions, [objective_function(x) for x in solutions])
mean_diff = es.result.diff2mean()
print(f"mean_diff: {mean_diff:.6f}")
```
修改为:
```python
# 初始化 CMA 实例
es = cmaes.CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)
# 进行优化
while not es.stop():
solutions = es.ask()
es.tell(solutions, [objective_function(x) for x in solutions])
sp_diff = es.result.dist_to_sp()
print(f"sp_diff: {sp_diff:.6f}")
```
在这个例子中,我们将 `mean_diff` 属性改为了 `sp_diff`,并使用 `es.result.dist_to_sp()` 方法来计算种群中所有个体与种群均值之间的欧几里得距离。你可以根据需要选择不同的距离度量方法,例如曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
请注意,这只是一个简单的例子,实际应用中你可能需要根据具体情况进行修改。
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