软件测试行业到底有没有前景和出路?2024辞职后涨薪5K+,凭什么?

前言

软件测试工程师的工作要求:
文档评审,用例评审,需求评审;

测试用例设计,自动化测试脚本开发,测试架构设计、写作测试文档(测试计划、测试方案、测试用例等);

执行测试,发现软件缺陷,提交缺陷报告,并确认缺陷最终得到了修正;

通过测试度量软件的质量;回归测试等等,工作内容是非常多的。

一、行业现状

实际上,每一个中大型IT公司在推出产品之前,都需要大量的质量控制、测试和文件证明。当前,我国软件业在产品功能和性能测试方面均存在严重缺陷,中国软件企业开始意识到,软件测试的广度与深度决定了中国软件企业的未来。

随着软件市场的日益完善,产品交付标准对用户来说越来越严格。负责对产品的功能、性能、可靠性、易用等方面的全面测试,以确保产品质量,满足用户的需要,确保企业的信誉。目前,行业决策者已充分认识到软件测试的必要性。对软件产品的质量管理已经成为企业生存和发展的核心。

在国外标准中,软件测试工程师应该与架构师处于同一级别,原因很简单,测试就是一种找出隐藏的bug存在的工作。你要找出bug的第一步,首先你要知道别人的逻辑是否正确,代码要能理解,这是为了找出bug。换言之,测试人员的技术水平应置于底层PG层之上。

二、薪水待遇

通常,测试工程师可以划分为:测试工程师、高级测试工程师、高级测试工程师。

测试工程师的工作主要是根据测试方案和测试程序,使用测试工具,按测试程序,对产品进行功能和性能测试,甚至编写不同的测试工具,设计并维护测试系统,对测试方案可能出现的问题进行分析和评价。

对于软件测试工程师来说,他们必须有很高的责任感和自信心。
一项严格的测试必须是事实检验,因为它与产品的质量问题有关,而测试工程师在出货前是一名把关人。

因此,并没有专业的技术水平是不能胜任这项工作的。与此同时,由于测试工作通常是由许多测试工程师共同完成,而测试部门通常要和其它部门的人员进行交流,因此要求测试工程师不仅要具有很强的技术能力,而且要具有很强的沟通能力。

几年前,企业对产品的测试工作并没有足够的重视,加上并没有进行系统的培训,因此软件测试工程师和系统测试工程师会有很大的短缺。

根据当前企业人才需求及薪酬水平,测试工程师的年薪呈逐年上升趋势。

薪酬也相对较高,有经验的测试员的薪水12k不等。

三、黑盒测试

首先从简单的开始,黑盒测试不要求考虑程序的内部逻辑和数据处理,不要求测试人员遍历代码阅读程序,只需要明确输入输出规则,确保系统或模块实现了业务需求。

1、建议在对稳定运行的大中型系统进行小规模的功能优化或改造过程中使用黑盒测试方法,只需要明确当前项目的改造点,确认与已有功能的关联性和影响,针对项目改造范围进行测试,非特殊情况无需了解系统或模块的全部处理逻辑。

2、建议复杂度和重要性较低的系统,在时间精力有限的情况下优先选用黑盒测试方法进行测试。

3、建议适当考量测试人员或测试团队专业技术能力以及测试阶段,如在系统功能测试已经完成的前提下,业务方执行的业务验收测试可以使用黑盒测试方法,降低了团队组建成本和测试成本,无需要求业务人员对代码和软件逻辑进行充分学习和掌握。

四、白盒测试

白盒测试要求测试人员对代码和程序逻辑有相应了解,对测试人员专业背景或能力有一定要求,建议根据项目需求和测试要求选择测试方法。

1、一般单元测试及集成测试需要使用白盒测试方法,包括代码检查法、静态结构分析法等,相关测试多由开发人员完成,具体视项目团队分工而定。

2、建议针对新建系统或已有系统新增重要模块时使用白盒测试方法,例如逻辑覆盖或基本路径测试法,尤其推荐在有较多校验关系且校验关系间存在嵌套时使用,使用时一般可参考程序代码、详细设计说明书、程序控制流图等相关资料,帮助减少测试人员的分析工作量等。

3、建议关注测试中的集群现象,对于缺陷或问题集中的功能和模块建议及时由黑盒测试方法改为白盒测试,在缺陷管理过程中及时进行小范围的测试方法调整,同时保证测试效率和测试充分性。

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<think>我们正在讨论YOLO训练中数据集划分的作用。用户的问题是关于训练集、验证集测试集的具体作用。需要准确回答,并在最后按照要求提出相关问题。 注意:必须使用中文,且最后的问题部分必须严格按照格式输出。</think>### YOLO训练中数据集划分的作用详解 在YOLO目标检测模型的训练过程中,数据集通常被划分为三个独立部分,每个部分承担特定功能: #### 1. **训练集(Training Set)** - **主要作用**:用于模型参数的学习优化 - **占比**:通常60-80%(如COCO数据集的118k图像) - **关键功能**: - 通过反向传播更新权重 - 学习特征提取目标定位能力 - 适配特定场景的检测需求 - **使用方式**: ```python model.train(data='coco.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` #### 2. **验证集(Validation Set)** - **主要作用**:模型调优超参数选择 - **占比**:通常10-20%(如COCO的5k图像) - **关键功能**: - 监控训练过程中的过拟合现象 - 评估不同超参数组合的效果 - 确定最佳训练轮次(early stopping) - **典型指标**: - mAP@0.5(平均精度) - Precision-Recall曲线 - 损失函数变化趋势 #### 3. **测试集(Test Set)** - **主要作用**:最终模型性能评估 - **占比**:通常10-20%(如COCO的40k图像) - **关键功能**: - 模拟真实场景的泛化能力测试 - 提供无偏的性能评估报告 - 对比不同模型/算法的基准 - **使用规范**: - 仅用于最终评估,**绝不参与训练** - 需包含未见过的样本 - 评估命令: ```bash yolo val model=yolov8n.pt data=coco.yaml ``` #### 数据集划分原则: 1. **独立性原则**:三组数据必须互斥(无重叠样本) 2. **分布一致性**:各组数据应保持相同的类别分布 3. **典型比例**:70%训练 / 15%验证 / 15%测试(可调整) 4. **随机划分**:使用工具确保随机性(如`sklearn.model_selection.train_test_split`)
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