开发到底是什么?

  本来计划在这一篇的时候发一些关于Hash算法对于关键词过滤以及屏蔽,特别是一些不和谐的词,但是推迟了一下。在上一篇的中做的一个缓存类受关注的并不多,所以就来吹吹牛,讲下开发到底是为什么。

  18岁的时候我已经接触了开发,为当时风靡的摩托罗拉手机MTK芯片组进行修改并完善摩托罗拉L6手机系统的修改。那时候是早期智能手机的样子,内存貌似只有不到10M,支持移动运用。(有兴趣的可以去手机之家去搜索下V-smail L6 或者google搜索下。大概07年,现在除非在专业的论坛很少能见到了。MTK可以看下这里的解释:http://baike.baidu.com/view/368130.htm)几年后诺基亚N7系列以及塞班系统秒杀了当年的MTK。塞班的出现让摩托罗拉连年亏损,诺基亚拥有着塞班系统秒杀了手机行业好几年。iOS以及Android的雄起也让诺基亚进入险境。

  后来我一直都在问自己“开发到底是什么”。开发是推动器,推动变革创新着一些传统行业。上一篇随笔的发布不少的人加我QQ都问我技术人员如何规划职业,其实我也很迷惘,并且每个人有每个人的不同,所以不好说。传统的生产行业销售行业高额的运营以及低效的市场盈利必然会被一些现代化的开发转变。

  所以做技术的不要只做技术,关注市场,关注行业才是一个问题的关键。在这里再次给大家一些例子:中国化工网。或者很多人都不知道,或许它的页面都是错位的,但是它上市了,它改变了化工行业传统的运行方式。当很多很多站靠着广告递推病毒的推广忽悠的却艰难的赚钱的时候,学学这些吧,低调的改变社会低调的赚钱。技术不是每天面对着计算机,而是拿出您的想法去改变一些传统的行业,这些才是技术人员的未来。

  开发的意义在于对于现有形态的转变,大范围的转化现有的不合理的陈旧的思维习惯。

  19岁的时候为四川的一家钢铁公司开发了钢铁的价格走势分析以及价格短信邮件提醒。通过不停的分析各个城市各种钢铁的价格走势以及价位的判断梳理,然后以每条短信一毛五的价格发给订阅者。一条短信的大概的盈利在六分到七分。这个当年不到两千的一个项目在今天一天的盈利都超过千元。

  别去做无用的开发。现在有着一堆的企业在做着无用的开发,漫无目的瞎折腾,折腾网站,折腾梦想。开发的时候想想有多少的开发无效呢,您可以去忙着那些无效的开发,可是您却要明白有一天您到底要开发什么,切入到什么行业,解决什么的问题。世界上最聪明的人是借用别人撞的头破血流的经验作为自己的经验,世界上最愚蠢的人是非用自己撞得头破血流的经验才叫经验。因为有了许多不好不成功的开发,才会让您在之后之后要怎么做不去怎么做。现实很美真的很美,因为这样您才会奋进。因为您不是富二代,出身贫寒才更要去折腾,这样您的世界才会有价值。现实有很多地方都是可以通过开发直接赚钱的。GIS物理定位的订餐系统,智能识别技术,传统行业的智能化,跨地区的价格落差,以及一些医疗系统的家庭运用都正在颠覆我们的生活。专注行业,专注解决生活中的生产力的解决,必然会赢得真的发展。那些都是开发方向,也是创新方向。创新的思维让塞班秒杀了MTK,然后又让IOS和Android秒杀了塞班。

  所以我们真的该想下我们到底要做一些什么了。我们的未来在那里,路在何方,我们如何用开发来改变自己,我们到底要开发什么,如何的去更好的开发。不要去关注语言之争,不要去关注与Windows好还是Linux好,也不用去关注php好还是asp.net好。无所谓用什么语言,面向什么对象过程,使用了什么架构去开发。语言是对机器的,不是对人去执行的,当您觉得您能够开发它的时候,您就可以开发好它,您同样会有很多很多的进步。

  语言之争就是没事找抽,别再去满世界里想采用什么架构,当您经历多了就知道为什么代码会那么写,也就明白了为什么要采用单件,监听,为什么要求抽象接口,而又为什么有的时候面向对象而有的时候面向过程了,估计那群架构师要骂我了,而如果您去读微软的代码,你就会发现即使在微软的基础库mscorlib里,也有很多结构都没被使用,微软的工程师组肯定要比我们和今天的架构师更知道如何去部署代码如何的去取舍。结构的核心在于自然,面对问题去解决问题,不是臆想。在开源中国有这么一句话就是:设计者高高在上,不食人间烟火,只是提供约束,不要这样,必须那样,而不是提供方法和可以复用的API。开发者是处于解决问题的一线,饱尝重复造轮子的疾苦,他们最需要的是快速的解决问题,以更恰当的方式工作,寻找更容易构建系统的技术和方式。

  对于博客园的哥们姐们儿们,告诉您们C#会有足够的发展的,现在越来越多的芯片技术开始直接支持C#,Kinect躯体感应以及生物智能也直接使用C#来做开发,我有一个好友,在日本为机器人编写程序部分都使用C#。如果您明白了生产力,就知道了微软在这个语言上所做的许多不被我们知道的努力。牺牲掉百分之二十的性能来更快的开发维护和部署是值得的。

  10月31日我会结束自己从事了五年的职业开发。五年的开发已经让我掉了三分之一的头发,头发和开发相比我更爱头发(杯具啊,脑袋光亮光亮的)。之后有了时间也会更多的和朋友们一起分享一些开发的经验和误区。谢谢大家。

轉自: http://www.cnblogs.com/imfunny/archive/2011/07/06/2098902.html
<think>嗯,用户这次明确询问AI测试的定义,看来是想获得一个清晰的概念性解释。从提供的引用材料看,三篇文献都涉及AI测试的核心内容,但侧重点各有不同:引用[1]强调AI系统带来的新挑战,引用[2]突出技术价值,引用[3]则展示知识体系框架。 用户可能是个测试工程师或技术管理者,正试图理解这个新兴领域。ta没有要求具体技术细节,说明当前需要的是基础概念搭建。值得注意的是,ta特意强调“定义”,暗示需要权威或共识性的表述。不过引用中并没有现成的标准定义,需要我综合提炼。 从文献碎片中提取关键要素:引用[1]提到“测试基于AI的系统”和“复杂性挑战”,引用[2]指出“提升软件质量与开发效率的核心工具”,引用[3]的目录结构则暗示AI测试包含传统测试的扩展(如黑盒/白盒测试)和新维度(如机器学习指标)。这些共同勾勒出AI测试的双重属性:既要保证AI系统质量,又要运用AI改进测试。 在定义构建上,应该突出三个核心:对象(AI系统)、手段(结合AI技术)、目的(质量保障)。考虑到用户技术背景,可以补充特性说明帮助理解与传统测试的差异。性能指标和持续学习这两点特别重要,因为引用[3]的第四部分专门提到性能指标,而所有文献都隐含AI系统的动态特性。 需要警惕的是避免过度引申——比如引用[2]提到的A/B测试优化虽然相关,但属于具体技术而非定义范畴。最后用对比表格收尾能直观展现差异点,这比纯文字更符合技术人员的认知习惯。 </think> 基于提供的参考文献,**AI测试**的定义可综合归纳为: **AI测试**指针对人工智能系统(特别是基于机器学习/深度学习模型构建的系统)的**质量保障活动**,涵盖对系统功能、性能、可靠性及伦理合规性的验证与评估过程。其核心是通过系统化的方法确保AI系统在实际场景中**安全、可靠、公平且高效地运行**。 ### 关键特性(与传统软件测试对比) | 维度 | 传统软件测试 | AI测试 | |--------------|--------------------------|---------------------------| | **测试对象** | 确定性逻辑与规则 | 概率性模型(如神经网络) | | **输入输出** | 固定映射关系 | 动态演化、数据驱动 | | **验证重点** | 功能正确性与边界条件 | 模型泛化能力、偏差与公平性 | | **持续维护** | 变更触发回归测试 | 需持续监控数据漂移与模型衰减 | ### 定义要点解析 1. **对象特殊性** 测试对象是具备**自学习能力**的AI系统(如推荐系统、自动驾驶模块),其行为取决于训练数据和算法,而非预设规则[^1][^3]。 2. **核心挑战** - **不可预测性**:模型通过概率生成输出,相同输入可能产生不同结果 - **黑盒特性**:深度学习模型决策过程难以直接解释[^3] - **动态演化**:数据分布变化(如用户行为迁移)导致模型性能衰减 3. **核心任务** - **功能验证**:确保基础任务达成(如图像识别准确率) - **性能评估**:通过指标(如精确率、召回率、F1值)量化模型效果[^3] - **鲁棒性测试**:对抗样本检测、极端输入容错 - **公平性审计**:消除数据偏见导致的歧视性输出 4. **技术融合** 常结合**自动化测试框架**与**AI技术本身**(如用强化学习生成测试用例),形成智能化测试闭环[^2]。 > 示例:测试人脸识别系统时,需验证其在光照变化、遮挡等场景的准确率(功能),评估不同人种/性别的识别公平性(伦理),并持续监控上线后的误识别率(持续验证)。 --- ### 相关问题 1. AI测试中如何量化模型的**公平性**?常用指标有哪些? 2. 面对**数据漂移**(Data Drift)问题,AI测试有哪些主动监测方法? 3. **对抗样本攻击**测试在AI安全验证中如何实施? 4. 如何设计有效的**测试数据集**以覆盖AI模型的边界场景? : 人工智能测试、算法测试整体介绍——第一部分 [^2]: AI测试的崛起与核心价值 [^3]: 人工智能测试整体介绍——第三部分
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