Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Nástroj pro tvorbu obsahu databáze pro účely testování software
Kotyz, Jan ; Turoňová, Lenka (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou generování testovacích dat pro naplnění obsahu relační databáze. Samotným cílem této diplomové práce je navržení a implementace nástroje, který na základě zadaných omezení umožňuje generovat testovací data. Tento nástroj pro řešení zadaných omezení a samotné generování testovacích dat využívá SMT řešitele.
Testování vícevláknových programů pomocí šumu
Kotyz, Jan ; Smrčka, Aleš (oponent) ; Letko, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvoření nástroje pro testování vícevláknových programů vytvořených v jazyce Python. Tento nástroj pro testování sleduje běh testovaného vícevláknového programu, pomocí instrumentace bajtkódu, a na vybraných místech provádí vkládání šumu. Tím výrazně napomáhá ke zvýšení pravděpodobnosti projevu chyb a umožňuje tak efektivnější odhalení chyb typických pro vícevláknové programy. Výsledkem této práce je funkční nástroj pro testování vícevláknových programů v Pythonu.
Nástroj pro tvorbu obsahu databáze pro účely testování software
Kotyz, Jan ; Turoňová, Lenka (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou generování testovacích dat pro naplnění obsahu relační databáze. Samotným cílem této diplomové práce je navržení a implementace nástroje, který na základě zadaných omezení umožňuje generovat testovací data. Tento nástroj pro řešení zadaných omezení a samotné generování testovacích dat využívá SMT řešitele.
Testování vícevláknových programů pomocí šumu
Kotyz, Jan ; Smrčka, Aleš (oponent) ; Letko, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvoření nástroje pro testování vícevláknových programů vytvořených v jazyce Python. Tento nástroj pro testování sleduje běh testovaného vícevláknového programu, pomocí instrumentace bajtkódu, a na vybraných místech provádí vkládání šumu. Tím výrazně napomáhá ke zvýšení pravděpodobnosti projevu chyb a umožňuje tak efektivnější odhalení chyb typických pro vícevláknové programy. Výsledkem této práce je funkční nástroj pro testování vícevláknových programů v Pythonu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.