测试的三种境界

本文探讨了开发与测试之间的三种不同关系阶段:从独立工作到深度融合再到各自专业领域的高级协同,强调了双方如何在相互尊重的基础上提升工作效率。
最近偶然看到一篇 文章。里面有一句话,很有意思。说,开发和 测试的关系,有三种不同的境界:
第一:开发是开发,测试是测试
第二:开发不是开发,测试不是测试
第三:开发是开发,测试还是测试

乍一看,貌似废话。细细琢磨,真是韵味无穷。
测试其实是一门社会科学,我一直这样认为着。

关于‘测试的三种境界’每个人的理解都不太一样。我个人的理解如下:

第一种:
最普通的模式,开发和测试,属于铁路警察,各管一段。开发只负责自己负责的那个小模块,不管其他,测试人员也不甚了解开发,只负责去发现,提交,追问问题。甚至因为公司文化的影响或者业绩的原因,互为仇敌。
此为:开发是开发,测试是测试。
第二种:
开发和测试团队的不断融合。测试人员对于测试的分析开始逐渐从表层深入。甚至可以帮助开发去做若干修复性 工作,或者一些测试人员因为懂得开发,做过开发会对开发指手画脚。开发人员也因为对于测试的熟悉和了解,对在自己的开发过程中越线测试。
此为:开发不是开发,测试不是测试。中国很多国内企业的开发和测试人员都是在这样的状态下进行工作。
第三种:
经过第二个阶段,自己技能和思想的不断升华。测试人员即便是拥有coding的技能,但是也依然知道从customerview来考虑问题,寻找需求,设计,开发,应用等阶段的品质问题,提出修复方案。能够从高度,广度,深度和日常精细的工作中去更好更丰满的完成一个测试从业者的品质评价工作。提出的建议和意见是从需求,设计和业务指导的层次上而不是无关紧要的或者干预开发。对于有足够质量思想的开发人员来说,他的目的和工作依然是开发。不会去过多的涉入测试。但是会从项目全局和整体包括业务的角度上来做好开发工作。能在修复一个issue的时候想到风险控制,影响范围以及对于框架的影响或者类似问题的修复。
这就是第三境界:开发还是开发,测试还是测试。
与第一阶段不同的是,他们各司其职但是彼此有很高的认同。与第二阶段不同的是,大家在工作中不会涉入彼此的工作范畴。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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