机器学习增强的猴子测试

21/24机器学习增强的猴子测试第一部分猴子测试的局限性 2第二部分机器学习提升猴子测试效率 4第三部分数据驱动的测试方案生成 6第四部分覆盖范围和目标优化技术 10第五部分测试优先级和用例选择策略 12第六部分自动化和并行化执行机制 15第七部分测试结果分析和异常检测 18第八部分机器学习在猴子测试中的应用案例 21

第一部分猴子测试的局限性关键词关键要点缺乏上下文感知

1.猴子测试无法理解应用程序的上下文或预期行为，导致无法识别微妙的错误或边界情况。

2.对于需要用户交互或基于特定条件的应用程序，猴子测试无法有效探索所有可能性。

3.由于缺乏上下文，猴子测试可能会生成大量无关的或重复的测试用例，降低效率和准确性。

随机性高，可靠性低

猴子测试的局限性

猴子测试是一种无脚本的软件测试技术，其特点是生成随机输入和事件序列，并观察系统的行为以发现缺陷。虽然猴子测试可以有效地识别某些类型的错误，但它也存在固有的局限性。

1.覆盖率低：

猴子测试无法保证覆盖软件的全部功能和代码路径。由于随机输入的本质，它更有可能探索最常见的路径，而忽略不经常使用的功能或边界条件。

2.效率低下：

猴子测试是一种耗时的过程，因为它需要生成大量的随机输入并监控系统的响应。对于复杂且功能丰富的系统来说，这可能会导致非常长的测试周期，使其不切实际。

3.难以重现：

猴子测试的随机性使其难以重现发现的错误。由于每次测试运行都会产生不同的输入序列，因此很难确定导致特定错误的特定输入组合。

4.无法检测特定错误：

猴子测试不适合检测需要遵循特定顺序或条件才能触发的错误。例如，它可能无法检测到需要特定用户输入或系统状态才能发生的死锁或竞态条件。

5.产生大量错误：

猴子测试通常会产生大量的错误报告，其中许多都是无关紧要的或错误的。这可能导致开发人员浪费时间调查和排除虚假的阳性结果。

6.难以分析：

猴子测试产生的错误报告可能难以分析，因为它们缺乏上下文或关于错误根本原因的信息。这使得开发人员难以确定错误的严重性并采取适当的补救措施。

7.对非确定性系统不适用：

猴子测试不适用于行为非确定性的系统，例如那些依赖于随机输入或时间敏感功能的系统。随机输入可能会导致不可预测的行为，使得识别错误变得困难。

8.缺乏分支覆盖：

猴子测试无法保证分支覆盖，这意味着它可能无法覆盖代码中的所有分支条件。这可能会导致遗漏重要的错误，这些错误可以通过有针对性的测试用例来检测。

9.伦理考虑：

猴子测试可能涉及执行破坏性操作，例如删除文件或更改系统设置。在生产环境中使用猴子测试时需要仔细考虑伦理影响，以避免造成潜在的危害。

10.误报：

猴子测试可能会产生大量的误报，浪费开发人员的时间和资源。由于随机输入的本质，它可能会导致意外的错误报告，这些报告与实际缺陷无关。第二部分机器学习提升猴子测试效率关键词关键要点【主题名称】机器学习加速测试自动化

1.ML算法可以自动生成测试用例，从而减少手动用例编写的时间和精力。

2.ML模型可以通过训练数据了解应用程序行为，生成更有效的测试用例。

3.ML技术可用于分析测试结果，识别缺陷并优化测试过程。

【主题名称】机器学习提升测试覆盖率

机器学习增强的猴子测试：提升效率

简介

猴子测试是一种随机无计划的测试技术，常用于发现软件中的边界条件和异常行为。然而，传统的猴子测试效率低下，且难以产生有意义的结果。机器学习技术的引入为猴子测试带来了突破，显著提升了其效率。

机器学习在猴子测试中的应用

机器学习算法可以分析测试数据，识别测试用例中出现的模式和规律。通过利用这些见解，机器学习增强的猴子测试可以：

-优化测试用例生成：机器学习模型可以学习软件行为，并生成更有可能触发错误的测试用例。这将有助于减少测试用例的冗余，并提高测试覆盖率。

-自动化测试数据评估：机器学习算法可以评估测试结果，区分真实的错误和误报。这将节省人工评估的时间，并提高测试效率。

-识别罕见边界条件：机器学习可以识别传统猴子测试难以发现的罕见边界条件。通过探索这些边界，测试人员可以更有效地发现软件中的缺陷。

-定制测试策略：机器学习算法可以根据软件的特定特性和风险分析定制测试策略。这将确保测试资源得到优化，并最大限度地提高测试覆盖率。

使用机器学习增强的猴子测试的步骤

实施机器学习增强的猴子测试涉及以下步骤：

1.收集测试数据：收集一组代表软件不同行为的测试数据。

2.训练机器学习模型：使用收集到的测试数据训练机器学习模型，识别模式和规律。

3.生成优化测试用例：利用训练后的模型生成更有可能触发错误的优化测试用例。

4.自动化测试数据评估：使用机器学习算法自动化测试结果评估。

5.分析结果和迭代：分析机器学习增强的猴子测试的结果，并基于见解迭代测试策略。

好处

机器学习增强的猴子测试为传统猴子测试带来了以下好处：

-更高的测试效率：通过优化测试用例生成和自动化测试数据评估，机器学习显著提高了测试效率。

-更全面的测试覆盖率：机器学习增强了猴子测试发现边界条件和罕见错误的能力，从而提高了测试覆盖率。

-更准确的结果：机器学习算法的误报率低，可提高测试结果的准确性。

-可定制的测试策略：机器学习可以根据软件的具体特性和风险分析定制测试策略，从而优化资源分配。

案例研究

一家大型软件公司使用机器学习增强了其猴子测试流程。结果表明，机器学习增强的猴子测试将测试用例生成速度提高了40%，将测试覆盖率提高了25%，并将误报率降低了30%。

结论

机器学习的引入为猴子测试带来了革命性的变化。通过优化测试用例生成、自动化结果评估以及识别边界条件，机器学习增强的猴子测试显著提高了效率，并提供了更全面的测试覆盖率。随着机器学习技术的不断发展，机器学习增强猴子测试有望成为软件测试中不可或缺的工具。第三部分数据驱动的测试方案生成关键词关键要点数据驱动的方法论

1.统计抽样技术：使用概率论和统计学原则从日志或代码仓库中提取代表性数据样本，为测试方案生成提供数据基础。

2.机器学习算法：利用监督学习或非监督学习算法，从数据样本中发现模式和关联，识别潜在的测试场景和用例。

3.演化算法：采用受自然选择启发的算法，逐步优化测试方案，提高测试覆盖率和缺陷检测效率。

测试用例优先级

1.风险分析：根据历史故障数据、代码变更和业务影响，评估测试用例的相对重要性，优先执行高风险用例。

2.基于覆盖率的优先级：使用代码覆盖率指标，识别未涵盖的代码路径，优先执行针对未覆盖代码的测试用例。

3.变异分析：引入小的代码变异，观察测试用例的通过/失败结果，分析用例对潜在缺陷的敏感性，优先执行敏感用例。

动态测试方案生成

1.实时数据监控：持续收集和分析应用程序运行时数据，识别异常和潜在问题，动态调整测试方案以应对新的情况。

2.基于自适应的测试框架：采用可重构和可扩展的测试框架，允许在运行时修改和添加测试用例，适应不断变化的应用程序行为。

3.集成持续集成/持续交付管道：将动态测试方案生成与持续集成/持续交付管道集成，自动更新测试用例并触发回归测试。

自动化缺陷报告

1.自然语言处理：使用自然语言处理技术分析测试结果，自动生成清晰易懂的缺陷报告，包含详细的错误描述和可复现步骤。

2.机器推理：利用机器推理技术，基于测试结果推断潜在的根本原因，简化缺陷分析和解决过程。

3.与缺陷跟踪系统的集成：将自动化缺陷报告与缺陷跟踪系统集成，自动创建和更新缺陷工单，提高缺陷管理效率。

趋势与前沿

1.生成式模型：使用生成式模型（如GPT-3）生成新的测试用例和测试数据，扩展现有数据集并提高测试的广度和覆盖率。

2.迁移学习：从其他类似应用程序或领域迁移知识和算法，快速构建和优化猴子测试解决方案，节省时间和资源。

3.云计算与大数据：利用云计算和分布式架构处理大量日志和代码数据，支持大规模的猴子测试和数据驱动分析。数据驱动的测试方案生成

在《机器学习增强的猴子测试》一文中，提出了数据驱动的测试方案生成方法，其具体内容如下：

概述

数据驱动的测试方案生成是一种利用机器学习技术，从大量输入数据中自动生成有效的测试方案的方法。它通过分析历史数据，识别常见输入和输出模式，从而生成针对特定系统或应用程序量身定制的测试方案。

过程

数据驱动的测试方案生成过程通常涉及以下步骤：

1.数据收集：从目标系统或应用程序中收集大量的输入输出数据。这些数据可以包括用户操作、系统事件和应用程序响应。

2.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式化和转换，以使其适合机器学习模型训练。

3.模型训练：使用机器学习算法（如决策树、支持向量机或神经网络）对预处理后的数据进行训练。模型旨在识别输入数据和输出行为之间的关系。

4.测试方案生成：部署训练好的模型来生成新的测试方案。模型根据输入数据预测可能的输出行为，并生成相应的一组测试步骤。

5.后处理：对生成的测试方案进行后处理，如优化测试顺序、去除冗余测试以及确保测试方案的覆盖和有效性。

优势

数据驱动的测试方案生成方法具有以下优势：

*自动化：通过机器学习技术自动化测试方案生成过程，节省了大量的人工测试时间。

*定制化：生成的测试方案专门针对特定系统或应用程序量身定制，从而提高了测试覆盖和有效性。

*灵活性：机器学习模型可以不断适应新的数据和系统更新，从而使测试方案保持最新和相关性。

*效率：自动化的测试方案生成过程可以提高测试流程的效率和速度。

*可扩展性：该方法可以轻松扩展到大型和复杂的系统，而不会显着增加测试开销。

应用

数据驱动的测试方案生成可在各种软件测试领域中得到广泛应用，包括：

*功能测试：生成测试方案以验证系统或应用程序是否符合其指定功能要求。

*回归测试：生成测试方案以确认系统或应用程序中的更改不会破坏现有功能。

*性能测试：生成测试方案以评估系统或应用程序在各种负载条件下的性能。

*安全测试：生成测试方案以识别系统或应用程序中的潜在安全漏洞。

*集成测试：生成测试方案以验证多个组件之间的集成。

结论

数据驱动的测试方案生成是一种有效的技术，它利用机器学习自动化测试方案生成过程，提高测试覆盖率和有效性。通过分析历史数据，该方法可以生成针对特定系统或应用程序量身定制的测试方案，从而提高测试效率和灵活性。随着机器学习技术的发展，数据驱动的测试方案生成预计将在未来几年继续发挥越来越重要的作用。第四部分覆盖范围和目标优化技术关键词关键要点【覆盖范围和目标优化技术】

1.基于强化学习的覆盖范围优化：利用强化学习算法学习测试用例序列，以最大化覆盖率并满足目标。

2.基于搜索算法的覆盖范围优化：采用搜索算法（如遗传算法或局部搜索）探索测试用例空间，寻找覆盖所有目标的高质量测试用例。

3.目标优先化：识别和优先考虑关键目标，以指导测试用例生成和选择，提高测试效率。

【目标优化技术】

覆盖范围和目标优化技术

覆盖范围和目标优化技术在机器学习增强的猴子测试中至关重要，它们可以指导测试用例的生成，确保测试覆盖广泛的目标区域和状态，从而提高测试有效性。

覆盖范围技术

基于路径的覆盖：

*确保执行所有可能的代码路径和状态过渡，提高代码完整性。

*常用的覆盖率标准包括语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖和路径覆盖。

基于目标的覆盖：

*关注特定应用程序目标或功能，而不是所有代码路径。

*可以通过将目标建模为有限状态机或状态图来实现。

混合覆盖：

*结合路径覆盖和目标覆盖，提供更全面和定制化的覆盖。

*允许对应用程序特定目标进行更深入的探索。

目标优化技术

基于风险的优先级：

*根据应用程序目标和已知缺陷将测试用例优先级排序。

*高风险区域和状态优先进行测试，降低产品故障风险。

基于启发式的优化：

*使用启发式算法来探索搜索空间并识别最有效的测试用例。

*例如，遗传算法和模拟退火可以最大化覆盖范围或最小化测试用例数量。

基于模型的优化：

*构建应用程序模型并使用优化算法来生成最优测试用例。

*模型可以包括状态机、Markov模型或马尔可夫决策过程。

机器学习在覆盖范围和目标优化中的应用

机器学习可以显著增强覆盖范围和目标优化技术：

*深度学习算法：可以学习复杂的应用程序交互模式并生成覆盖难以触及的代码区域的测试用例。

*强化学习：可以探索大型搜索空间，并通过试错优化测试用例有效性。

*自然语言处理：可以解析应用程序文档和需求，从文本中提取测试目标并指导测试用例生成。

具体应用示例

*Facebook使用机器学习来优先考虑测试用例，基于历史故障数据识别高风险区域。

*Google使用深度学习模型来生成覆盖罕见和极端代码路径的猴子测试用例。

*微软采用强化学习来优化应用程序状态转换，提高测试范围和有效性。

结论

覆盖范围和目标优化技术对于机器学习增强的猴子测试至关重要。通过利用机器学习的强大功能，可以显著提高测试覆盖率，识别高风险区域，并生成最有效的测试用例。这最终可以提高软件质量，降低产品故障风险，并加快软件开发周期。第五部分测试优先级和用例选择策略关键词关键要点【测试优先级】

1.风险影响分析：确定测试用例对系统功能和业务目标的影响程度，优先测试高风险用例。

2.故障概率：基于历史数据或专家经验，估计用例故障的可能性，优先测试故障概率高的用例。

3.可用性影响：评估用例对系统可用性的影响，优先测试会严重影响用户访问或功能的用例。

【用例选择策略】

测试优先级和用例选择策略

引言

猴子测试是一种随机测试技术，旨在发现应用程序中的回归缺陷。通过机器学习（ML）增强猴子测试可以提高其效率，优先考虑可能出现故障的区域，并选择最有效的测试用例。

测试优先级策略

ML模型可以利用历史数据和其他信息来评估测试用例的优先级。常见的策略包括：

*基于覆盖率：优先考虑覆盖应用程序不同部分或功能的测试用例。

*基于变化：优先考虑应用程序已更改区域或功能相关的测试用例。

*基于可疑性：优先考虑可能导致故障的测试用例，例如具有高缺陷密度或不稳定的历史记录。

*基于风险：优先考虑可能对用户或应用程序产生严重影响的测试用例。

这些策略可以组合使用，以根据特定应用程序的上下文和需求创建定制的优先级列表。

用例选择策略

ML还可以帮助选择最有效的猴子测试用例。常见策略包括：

*基于覆盖率：选择覆盖应用程序不同部分或功能的测试用例。

*基于多样性：选择多样化的测试用例，涵盖广泛的输入值、操作和场景。

*基于交互：选择需要用户交互或涉及多个组件的测试用例。

*基于可重复性：选择可重复执行并产生一致结果的测试用例。

这些策略可以组合使用，以基于特定应用程序的复杂性、要求和测试目标选择最佳测试用例集合。

ML算法的应用

ML算法可以通过以下方式应用于测试优先级和用例选择：

*监督学习：使用标记数据训练模型，以预测测试用例的优先级或有效性。

*无监督学习：使用未标记数据识别模式和群集，以确定高优先级和高效的测试用例。

*强化学习：通过与应用程序交互并接收反馈，训练模型选择最佳测试策略。

通过利用ML，猴子测试可以更有效、更针对性地发现缺陷，从而提高软件质量。

优势

*提高效率：ML优先级和用例选择策略可以帮助集中测试工作，专注于最可能发现缺陷的区域。

*提高覆盖率：通过优先考虑基于覆盖率的测试用例，ML可以确保应用程序的不同部分得到全面测试。

*增强安全性：通过优先考虑基于风险的测试用例，ML可以帮助发现可能对用户或应用程序构成安全威胁的缺陷。

*降低成本：通过选择最有效的测试用例，ML可以减少测试时间和资源，从而降低整体测试成本。

限制

*数据依赖性：ML模型的准确性取决于用于训练它的数据。

*解释性：ML模型可能难以解释，使得难以理解优先级和用例选择决策背后的原因。

*算法选择：选择最佳ML算法需要考虑应用程序的特定特征和测试目标。

*持续维护：随着应用程序和测试环境的变化，需要持续维护和重新训练ML模型。

结论

通过机器学习增强猴子测试可以显着提高其效率和有效性。测试优先级和用例选择策略是ML增强猴子测试的关键组成部分，它们使测试团队能够专注于最可能发现缺陷的区域，从而提高软件质量并降低成本。第六部分自动化和并行化执行机制关键词关键要点云原生平台

1.启用弹性计算资源，按需扩展测试规模，提高吞吐量和效率。

2.实现跨云部署，利用多云策略优化成本和可用性。

3.利用容器化技术，隔离测试环境，提高测试可靠性和可移植性。

分布式执行引擎

1.通过分布式框架，同时执行多个测试任务，大幅缩短测试时间。

2.支持分布式数据存储，确保测试数据的一致性和可用性。

3.提供分布式调度机制，优化任务分配，均衡负载，避免瓶颈。

智能故障注入和检测

1.利用故障注入工具，模拟各种系统故障，提高系统健壮性和容错能力。

2.采用主动监控机制，实时检测和记录故障信息，便于故障诊断和分析。

3.通过机器学习算法，分析故障模式和预测潜在风险，增强系统稳定性。

自动化测试用例生成

1.利用自然语言处理技术，从需求文档自动生成测试用例，提高效率和覆盖率。

2.采用模糊测试和生成式策略，探索边缘场景和异常输入，发现更多缺陷。

3.结合探索性测试原理，自动生成随机测试路径，弥补传统测试用例的局限性。

测试结果分析和报告

1.利用可视化仪表盘，直观展示测试结果，便于快速分析和决策。

2.提供详细的测试报告，包括缺陷报告、性能分析和趋势预测。

3.通过机器学习算法，对测试结果进行分类和聚类，识别潜在的风险和改进方向。

持续集成和交付

1.将猴子测试集成到持续集成/持续交付流水线，实现自动化测试和快速反馈。

2.通过版本控制，跟踪测试结果和系统变更，便于回归测试和问题追溯。

3.利用云端工具，实现跨团队协作，提高测试效率和代码质量。自动化和并行化执行

自动化执行

猴子测试的自动化执行是指使用软件工具或脚本自动执行测试过程，无需人工干预。自动化执行提供了以下优点：

*减少人工工作量：自动化执行消除了手动执行测试中耗时的步骤，从而释放了测试人员的时间，专注于更复杂的任务。

*提高执行速度：自动化工具可以比人工测试人员更快速地执行测试，从而缩短测试周期并加快软件开发过程。

*提高测试覆盖率：自动化工具可以探索应用程序的更广泛范围，提高测试覆盖率并减少遗漏缺陷的风险。

*提高测试一致性：自动化测试遵循预定义的执行标准，确保测试结果的可重复性和一致性。

并行化执行

猴子测试的并行化执行是指同时在多个设备或环境中执行测试。并行化执行提供了以下优点：

*减少测试时间：通过并行执行测试，可以在更短的时间内测试多个设备或场景，从而大大缩短测试周期。

*提高资源利用率：并行化执行充分利用可用资源，例如设备、环境和测试人员。

*促进协作：并行化执行允许多个测试人员同时处理不同设备或场景的测试，促进协作和知识共享。

*加快上市时间：通过减少测试时间，并行化执行有助于加快软件产品的上市时间。

自动化和并行化执行的结合

自动化和并行化执行可以协同工作，提供更强大、高效的猴子测试。自动化执行消除了手动工作的需要，而并行化执行最大化了可用资源的利用。通过结合两者，测试人员可以大幅缩短测试周期，提高测试覆盖率，并加快软件开发过程。

自动化和并行化执行的工具和技术

用于自动化和并行化猴子测试的工具和技术包括：

*测试自动化框架：Selenium、Appium、Jester

*云测试平台：BrowserStack、LambdaTest、SauceLabs

*容器编排工具：Kubernetes、DockerSwarm

*并行化测试引擎：JMeter、GATling、Locust

自动化和并行化执行的最佳实践

为了有效地使用自动化和并行化执行，请遵循以下最佳实践：

*定义明确的测试目标：明确定义测试的目的是至关重要的，以便自动化和并行化执行能够针对正确的目标进行优化。

*选择合适的工具：选择满足特定测试需求的自动化和并行化工具至关重要，考虑因素包括设备兼容性、测试覆盖率和报告功能。

*优化测试脚本：确保测试脚本是健壮且可维护的，以避免在自动化执行期间出现问题。

*建立可靠的测试环境：确保测试环境稳定且可预测，以实现准确和可重复的测试结果。

*监控和分析测试结果：密切监控测试结果，分析缺陷并根据需要调整测试策略。第七部分测试结果分析和异常检测关键词关键要点异常检测

1.运用机器学习算法，如聚类和孤立森林，来识别测试用例中与预期行为显著不同的异常情况。

2.利用异常评分，根据离群程度对异常情况进行排序，并优先处理最严重的异常情况。

3.采用主动学习策略，从测试人员处收集反馈，不断改进异常检测模型，提高检测精度。

测试结果可视化

1.使用交互式仪表盘和图表，直观地展示测试结果，便于测试人员快速识别问题和趋势。

2.利用热图和树形图等可视化工具，揭示复杂依赖关系和测试用例之间的相似性。

3.提供可视化工具，允许测试人员探索测试结果，并通过钻取和过滤功能深入了解细节。测试结果分析和异常检测

在机器学习增强的猴子测试过程中，测试结果分析和异常检测是至关重要的步骤，通过它们可以确定哪些测试用例可以有效地覆盖目标系统的功能和逻辑。

测试结果分析

测试结果分析包括审查测试输出并评估测试是否成功或失败。以下是一些常用的测试结果分析方法：

*Pass/Fail分析：是最基本的分析方法，它将测试结果简单地归类为“通过”或“失败”。

*日志分析：检查测试期间生成的操作系统日志、应用程序日志和错误日志，以查找成功或失败模式的证据。

*代码覆盖率分析：确定测试用例覆盖了目标系统中多少代码。高覆盖率表明测试用例有效地探索了系统。

*性能指标分析：评估测试用例的执行时间、内存消耗和其他性能指标。性能偏差可以表明系统中的潜在问题。

异常检测

异常检测是在测试结果中识别异常或偏离预期行为的模式。可以通过以下方法实现：

*统计异常检测：使用统计方法（例如，概率分布和离群值检测）确定结果中与正常行为显着不同的值或趋势。

*模式识别异常检测：利用机器学习算法（例如，决策树和支持向量机）识别测试结果中的模式，这些模式可能指示异常行为。

*基于阈值的异常检测：为关键性能指标或其他度量建立阈值，当结果超过这些阈值时，就会触发异常警报。

机器学习在异常检测中的应用

机器学习技术的进步大大提高了异常检测的准确性和效率。机器学习算法可以从大量的测试结果中学习，从而识别复杂且细微的模式，这些模式可能无法通过传统的方法检测到。

*无监督学习：聚类和异常值检测算法可以识别类似的测试结果组，并检测出与这些组明显不同的结果。

*监督学习：分类算法可以在标记的测试结果数据集（已知正常和异常）上进行训练，并用于识别新测试结果中的异常。

*主动学习：主动学习算法可以与测试人员交互，选择最需要标签的测试结果，以提高异常检测模型的准确性。

在猴子测试中的应用

机器学习增强的猴子测试利用异常检测技术来识别测试结果中的异常行为，这对于以下方面至关重要：

*识别潜在的bug：异常行为可能表明系统中的错误或缺陷，需要进一步调查。

*优化测试用例：分析异常结果可以帮助识别未充分覆盖系统功能的测试用例，并进行改进以提高测试有效性。

*提高测试效率：通过识别异常结果，可以重点关注需要进一步分析的测试用例，从而节省测试时间和资源。

总之，测试结果分析和异常检测是机器学习增强的猴子测试中的关键步骤。它们使测试人员能够识别覆盖不足的系统区域，发现潜在的bug，并优化测试用例以提高效率。通过将机器学习技术应用于这些过程，可以进一步提高异常检测的准确性和效率，从而增强猴子测试的整体有效性。第八部分机器学习在猴子测试中的应用案例关键词关键要点主题名称：预测罕见异常行为

1.使用机器学习模型分析历史测试用例数据，识别罕见和难以检测的异常行为模式。

2.通过生成式模型生成新的测试用例，覆盖这些罕见