学习中的蜕变

在兄弟连学习一个多月后,作者分享了个人的学习方法,包括学会分析问题、自学和运用知识。通过深入思考每一步操作,作者学会了独立解决问题,并在自学过程中培养了独立思考的能力。同时强调了知识运用的重要性,避免资源浪费。

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学习中的蜕变

在兄弟连学习已经一个多月了,期间我体会到了友情、辛酸、无奈、压力、充足、疲惫……但更多的是所学到的知识和技巧。下面我要分享一下我在兄弟连学习过程中的学习方法。

一、 学会分析

在起手做一件事情时,比如说做一张图片,我会先思考十秒左右的时间,去考虑做图的步骤、会用到的工具和运算,将每一张图片分解成一步步简单的操作。

我偶然会看到同班的同学刚要开始做一张图片时就已经嗷嗷大叫了:“oh,no!这个这么难,怎么做?”我真想发自肺腑地对他说:“你有脑子吗?”大脑是用来思考方法去解决问题的,脑子不动才会说难。其实讲师布置的作业不能用难与不难来衡量,而是用复杂与不复杂来对比。

遇到问题时还要思考解决的方法有多少种,我一直喜欢去研究多种方法去解决一个问题,从中找到最简单的方法,下一次遇到这种类似的问题我就会优先选择简单方法。所以我也是一个简简单单的人,俗称“路人甲”。

二、学会自学

“让学习成为一种习惯”这是兄弟连的一句标语,这里的“学习”指的就是自学,学习不可能是别人拿着枪指着你的脑袋逼你的,虽然在兄弟连多少有点这种味道,但他们拿的不是枪,而是刀,dollars的刀……

对于我来说,进入UI课程的第二阶段起,讲师每天所讲的知识点真是太少了,导致我消化太好,以致于我的脑子早早的饥渴难耐了,让我恨不得把讲师的脑袋挖出来,把他明天的、后天的、有用的知识统统吃下去,来解决我精神上的温饱问题。问题是这样行不通,于是乎我只好快速地做完作业,去学习其它知识。

自学也是自立和知新的体现,它能锻炼一个人独立思考的能力。有的人没有主见就是因为他没有学会自学,懂得自学的人会有自己独特的想法,见解也会和常人不一样。

三、学会运用

学到了那么多知识当然要去学以致用了,不用那就是浪费,就像你脑子里多了一个停车位,你却没有车一样。偶然发现一些同学做好一张图片后,下一张图片是类似上一张的,几乎可以复制过来稍微修改一下就行的,而且新鲜滚热辣,他居然任其变凉傻不啦叽地重新做一个。这已经不是运用知识那么简单了,这关系到资源浪费可以拖出去枪毙十会的严重后果了。

在进入兄弟连学习的前一两个星期,我经常发现一些同学喜欢单手操作做图,这就是那天大多数人做作业为什么做到两点多的根本原因。自身的问题赖到作业多上,这是最幼稚、最无耻的理由。不用快捷键就想快速做完作业的那真是痴人说梦话,不用布尔运算、图层蒙版、剪切蒙版而只用钢笔工具靠着抠图就把图标做出来的那真是闲的蛋疼。

学到的知识和现成的工具不用是会淡忘和生锈的。好比买盒杜蕾斯挂在墙上做纪念品,那是对“干”这个动词深深的藐视,这已经对新华字典里为何会出现“干”字构成犯罪,这样的人枪毙都浪费子弹。

伟大的哥尔·罗杰在临死之前有人问他:“你的财宝放在哪里?”他说:“我的财宝吗?想要可以全部给你,自己去找!”而我的财宝可能只有这些,或许都不值得你去拿,但重要的是你找到属于你自己的财宝了吗?

 

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<think>好的,我现在需要回答用户关于黑盒测试和蜕变测试的概念、方法、差异以及应用场景的问题。首先,我需要回忆和整理这两个测试方法的基本知识,然后比较它们的异同,最后举例说明它们的应用场景。 首先,黑盒测试。根据引用[2],黑盒测试是第三方测试的主要方法,关注软件的功能性、易用性、容错性等,不需要了解内部结构。测试用例基于需求规格说明书,比如等价类划分和边界值分析。例如,测试登录功能时不看代码,只验证输入输出是否正确。 接下来是蜕变测试。用户提到的蜕变测试,我需要确认其定义和特点。蜕变测试主要用于处理测试预言问题,当预期结果难以确定时,通过检查多次执行的关系来验证正确性。例如,计算sin(x)和sin(π - x)的结果是否相等。这种方法不需要知道内部结构,属于黑盒测试的扩展,但更关注输入输出间的蜕变关系。 然后比较两者的差异。黑盒测试依赖于明确的预期结果,而蜕变测试通过关系验证,适合预言困难的情况。方法上,黑盒用等价类、边界值等,蜕变蜕变关系生成用例。应用场景方面,黑盒适用于功能验证,蜕变适合复杂计算或算法测试,比如机器学习和科学计算软件。 需要确保引用的内容正确,比如引用[2]提到黑盒测试由第三方执行,引用[4]提到边界值分析。同时,要注意用户提供的引用是否有相关部分支持蜕变测试的内容,如果没有,可能需要依赖外部知识,但这里用户没有提供,所以可能需谨慎表述。 最后,生成相关问题时要围绕这两个测试方法的其他方面,比如如何设计用例、优缺点比较、与其他测试结合使用等,确保问题相关且有深度。</think>### 黑盒测试与蜕变测试的概念、方法、差异及场景 #### 1. 黑盒测试 **概念** 黑盒测试是一种基于软件外部功能的测试方法,无需了解程序内部结构,仅通过输入输出验证系统是否符合需求。其核心是检查功能是否符合用户期望,例如验证登录功能、数据提交逻辑等[^2][^4]。 **方法** - **等价类划分**:将输入划分为有效/无效类,例如测试年龄输入时,有效类(18-60岁)、无效类(<18或>60岁)。 - **边界值分析**:针对输入边界设计测试用例,例如输入范围$[1,100]$时,测试0、1、100、101等值。 - **场景法**:模拟用户操作流程,例如电商下单流程(登录→选商品→支付→订单生成)。 **应用场景** - 第三方验收测试时验证功能性需求。 - 需求变更后快速验证核心功能。 - 系统测试阶段检查模块间交互(如API接口测试)。 --- #### 2. 蜕变测试 **概念** 蜕变测试(Metamorphic Testing)通过定义输入输出间的“蜕变关系”解决测试预言(Test Oracle)问题。例如,计算函数$f(x)=\sin(x)$时,若输入$x$和$\pi - x$,应满足$f(x)=f(\pi - x)$,无需预先知道具体输出值。 **方法** 1. **定义蜕变关系**:例如数学运算的对称性、递增性等。 2. **生成衍生测试用例**:基于原始输入构造满足关系的输入。 3. **验证关系是否成立**:若关系被违反,则发现缺陷。 **应用场景** - **复杂计算场景**:如机器学习模型输出一致性验证(例如图像分类模型对旋转后图片的分类结果应一致)。 - **无明确预期结果的场景**:如科学计算软件中微分方程解的稳定性验证。 - **算法健壮性测试**:例如排序算法输入逆序后结果是否有序。 --- #### 3. 核心差异对比 | **维度** | **黑盒测试** | **蜕变测试** | |----------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **测试目标** | 验证功能是否符合需求 | 发现违反输入输出关系的缺陷 | | **依赖条件** | 需要明确的预期结果 | 依赖预定义的蜕变关系 | | **用例设计** | 基于等价类、边界值等静态规则[^4] | 基于动态衍生的输入输出关系 | | **适用场景** | 功能验证、验收测试 | 测试预言困难或计算复杂的场景 | --- #### 4. 典型应用示例 **黑盒测试案例** 测试计算器平方根功能: - 输入$4$,预期输出$2$(有效等价类)。 - 输入$-1$,预期提示“无效输入”(无效等价类)。 **蜕变测试案例** 测试图像压缩算法: 1. 原始输入:图像$A$,输出压缩后图像$B$。 2. 衍生输入:对$A$旋转90度得到图像$A'$,压缩后得到$B'$。 3. 蜕变关系:解压$B$和$B'$后的图像应视觉一致。 ---
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