21、软件开发质量保障与同行评审最佳实践

软件开发质量保障与同行评审最佳实践

1. 外包测试的思考

如今,Ben 经常听到关于离岸或近岸 QA 的反对意见,这其实是很常见的情况。实际上,真正的问题并非团队的地理位置,而是人们将质量保障视为他人的工作。

有研究表明,外包第三方测试项目和独立的 QA 团队效果都不佳。最优的解决方案是让编写代码的人同时编写配套的测试框架。这样做有两个重要好处:一是当开发者编写测试时,代码会更易于测试,这也是测试驱动开发(TDD)重要的原因之一;二是开发者负责自动化测试时,会更关心测试并投入更多精力维护和修复。

很多公司将测试外包,只获取一份 bug 报告,这种做法忽视了工程系统的关键部分,会掩盖很多实际问题,错过大量反馈。不过,离岸或近岸开发本身并非不良实践,在时间紧迫、资源有限时,近岸编程团队能发挥重要作用。但当代码编写和测试在不同区域进行时,质量就容易成为他人的责任,测试也会逐渐滞后。

2. QA 团队是否是反模式

Ben 认为后期 QA 流程的问题与延迟和交接带来的摩擦与浪费有关,这一诊断很有道理。好的测试并非软件开发的独立阶段,它需要对软件设计和架构进行深入思考。只有 QA/测试人员和开发者每天协作,才能创建有效的测试套件。同时,清理测试用例,去除不稳定或有问题的测试也很重要。而且,将测试与基础设施即代码相结合,按需提供环境(包括测试环境),能解决配置失控和环境不可重复的问题。

在 Ben 的情况中,拆分 QA 团队是明智之举,但这并不意味着 QA 团队本身就是反模式。例如,有的公司原本让业务系统分析师(BSA)在每个团队内部充当 QA,但 BSA 主要目标是尽快推出产品,不利于关注质量。后来该公司成立了一个为内部和电商网

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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