面试中常问到的一些问题

ND二面

软件测试中如何重现偶发的BUG
1.严格按用例执行;
2.如果是作随机测试时,把测试步骤的点进行速记;
3.偶发BUG一般都是严重的,保留现场,让开发人员一起分析留下的现场(如数据的变化,界面窗口的变化等,找出问题的引子,那怕是千丝万缕,只要有一线希望,都要与开发人员一起分析,千万别关机(关机后再重启很多现场已破坏,不少数据是保存在闪存中的)。
4.最好的做法:要求开发打开trace,测试版本在执行时能自动把测试的路径,或触发的消息等输出到文件,相当于软件的执行log,这个log对解决偶发问题将大有裨益。
5.即使一时没有重现,一定也要录入故障库,并标明发生的概率。在日后不同的迭代版本中进行跟踪验证,并把验证的路径写上。


软件测试工作中,如何做风险评估?


说一个印象最深的bug?


自己不断学习的需求是什么?



比较有创新的事情?


自己平时通过什么网站学习软件测试?


服务端的测试主要有哪些?说说服务端的测试?

转自:https://www.zhihu.com/question/29164912

服务端测试有两种:一种是直接对WEB或者APP的服务端进行测试;另一种是对更后端的数据库、缓存系统、中间件、文件系统等进行测试。


一、先来说第一种吧:直接对WEB或者APP的服务端进行测试。
一般来说,这种服务端的开发人员就是WEB/APP产品团队的开发人员,当然,测试人员跟WEB/APP的前端测试人员也是一个团队的。这种服务端就是为WEB/APP端提供一些后台的接口,比如说,用户个人信息、交易记录的读取和存储等,一般都是用HTTP接口的方式提供。这种后台的测试从流程上来说是跟随着WEB/APP产品的发布节奏来的,在后端开发完成接口以后,测试人员就直接用TestNG+HttpClient写接口测试用例、或者用Postman等工具手工测试。如果项目紧张,一般会先用Postman等工具先手工测试,等版本发布完以后,再用TestNG+HttpClient把自动化用例补上去,或者用Python的Nose框架。


二、第二种:对更后端的数据库、缓存系统、中间件、文件系统等进行测试。

这类服务一般都是通过HTTP接口的方式提供给刚才讲的WEB/APP的后端使用,所以,第一个要做的也就是接口测试,也就是用Postman等工具做手工测试、用TestNG+HttpClient或者Python的Nose框架做自动化测试。

除了接口测试之外,在我们公司,异常测试、稳定性测试、性能测试也是服务端测试必备的测试类型。
异常测试会模拟各种异常情况,比如硬件异常-机器挂掉的情况下能否启动备机、硬盘挂掉的情况下是否会丢失数据;网络异常-网络忽然断掉、或者网络流量变小的情况;系统异常-操作系统忽然挂掉的情况。这些极端的情况出现的时候,我们需要验证数据有没有丢、能不能尽快启动备机对外提供服务、系统状态有没有异常等。我们会采用各种方式或者工具来模拟这些异常,比如用TrafficControl工具来控制网络流量。

稳定性测试,就是模拟系统在7*24的运行下会不会出问题,一般会用接口测试或者性能测试用例不断地跑,在运行期间,我们会模拟各种情况,比如说负载的变化、系统的各种干扰等。可以用ChaosMonkey等工具来进行这类测试。

性能测试,其实细分起来会有各种类型,比如负载测试、压力测试、配置测试、甚至还有线上压测、容量规划等。最常规的性能测试,一般是先规定一个系统需要承受的压力,比如说,某一个系统,1个小时之内会有1W单的单子,那基于这个需求我们分析服务器后端需要承受的压力,分析出来以后,就写性能测试脚本,然后逐渐增加压测的力度,直到超过这个预定的压力。通常在这个测试过程中会发现各种问题,比如数据库索引没有建、线程池太小、系统异常等。需要解决了之后再加大压力测试。也是用Grinder/JMeter等工具来进行性能测试,不过难的不是这些工具的使用,而是发现问题以后的定位。

对于这种后端服务的测试人员来说,技术上的要求是挺高的,需要有较好的编程能力,需要对数据库、操作系统等机制有很好的了解才行。





标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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