关于测试,我讨厌的10件事情

本文列举了测试人员在工作中常遇到的十项困扰,这些问题包括外界对测试工作的误解、需求信息收集困难、开发人员干预测试过程等。这些问题不仅影响工作效率,也给测试人员带来了额外的压力。

关于测试,我讨厌的10件事情

原文:《10 Things I Hate About Testing 》、《More Things You Hate About Testing- Edward J. Correia

STP的编辑Edward J. Correia在基于与质量控制专家Prakash Sodhani的交流后,从测试人员的角度出发列举了10个关于软件测试方面令人讨厌的事情,我想不少人都会有同感:

1)“测试太容易了,谁都会做”的言论。(The phrase: “Testing is easy and anyone can do it”

2)要到处去找需求相关的信息。(Running around to gather requirements

3)开发人员告诉测试人员如何测试。(Developers dictating how to test

4)薪水差距。(Salary disparity

5)过于集中在手工测试。(Too much focus on manual testing

6)进度普遍都在往后拖。(Getting Everything at the Last Moment

7)缺乏具有挑战性的机会。(Lack of Challenging Opportunities

8)评判测试的好坏存在不同的标准。(Differences in Criteria for Judging a ‘Good Tester’

9)工作缺乏目的性。(Doing Things for Nothing

10)忍受开发人员的“I’m the Boss”的态度。(Living With the Developer’s ‘I’m the Boss’ Attitude

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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