APK测试软件的自动亮度调节升级功能

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0 下载量 14 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 1.04MB RAR 举报
资源摘要信息:"Test_apk.rar_Brightness test apk_flex_test.apk" 标题分析: 标题 "Test_apk.rar_Brightness test apk_flex_test.apk" 表示一个压缩文件(RAR格式)包含了两个不同的APK文件,分别用于不同的测试目的。"Test_apk" 很可能是指测试用的APK文件,"Brightness test apk" 特指用于亮度测试的APK,而 "flex_test.apk" 则可能是用于特定功能(例如灵活性测试)的APK文件。 描述分析: 描述 "flex Test_apk测试软件自动升级功能。" 指明了其中一个APK文件(可能是 flex_test.apk)的测试内容,即软件的自动升级功能。这通常涉及到软件自动检查更新、下载更新包以及更新过程中的用户无感体验等方面。 标签分析: 标签 "brightness_test_apk flex test.apk" 进一步说明了APK的功能,即亮度测试和flexibility(灵活性/适应性)测试。"brightness_test_apk" 明确了有一个APK是用于测试设备屏幕亮度调节的能力,而 "flex test.apk" 则指向另一个测试应用程序的灵活性,这可能是指应用对不同设备、不同屏幕尺寸或者不同系统版本的兼容性。 压缩包子文件的文件名称列表分析: 在文件压缩包 "Test_apk.rar" 中仅列出了 "Test_apk" 这个名称,但这不太可能代表单一文件,而是压缩包本身的名称。根据标题信息,我们可以推断在 "Test_apk.rar" 中应该包含至少两个APK文件: "Brightness test apk" 和 "flex_test.apk"。用户在解压该压缩包后应该可以找到这两个测试用的APK文件。 知识点详细说明: 1. APK文件格式:APK是Android Package的缩写,是Android操作系统用于分发和安装移动应用的文件格式。APK文件实际上是一个ZIP格式的压缩包,包含了应用的所有必要文件,例如Java字节码、应用资源、签名信息等。 2. RAR压缩格式:RAR是一种文件压缩格式,它使用专利算法对文件进行压缩,具有较高的压缩率。RAR格式的文件通常使用WinRAR这类软件进行创建和解压。在移动应用开发和测试领域,开发者会将多个文件打包成RAR文件进行发送或分发。 3. 测试用APK文件:在软件开发生命周期中,测试是不可或缺的一个环节。为了进行自动化测试,开发者会创建特定的测试应用(APK),这些应用通常具有特殊的测试功能,如UI自动化测试、性能测试、功能测试等。 4. 屏幕亮度测试:屏幕亮度测试主要用于验证设备屏幕在不同亮度设置下的表现,确保用户在各种亮度条件下都能获得良好的视觉体验。测试可能包括屏幕亮度调节范围、自动亮度调节的准确性和响应时间等。 5. 软件自动升级功能:自动升级是现代移动应用的一个重要特性,它允许应用在新版本发布时,无需用户手动操作即可自动下载并安装新版本。这个过程需要后端支持、版本控制以及在应用内部实现的升级逻辑。 6. 灵活性/适应性测试(flexibility test):在移动应用领域,灵活性测试指的是对应用适应不同设备、不同屏幕尺寸、不同操作系统版本等方面的能力进行测试。这涉及到布局调整、功能兼容性检查和用户体验优化等内容。 总结以上信息,我们可以得出结论,"Test_apk.rar_Brightness test apk_flex_test.apk" 是一个包含两个特定测试用APK文件的压缩包,其测试内容涉及设备屏幕亮度和应用的自动升级功能以及应用的灵活性。这些测试是为了确保移动应用在各种使用环境和场景下均能提供良好的用户体验。

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

2023-06-12 上传