对目前系统测试的几个看法

对目前系统测试的几个看法
1.         测试计划
这里所说的测试计划,是指测试阶段的测试计划,而不是整个项目过程的测
试计划。
现状:目前测试文档关于测试的内容主要是测试的时间计划。而这种时间划分也是非常粗略的,而且没有依据。为什么要花这么多时间?目前只是按照个人直观、经验等方法来判断测试时间。因此,这类测试计划的随意性太大,粒度太粗,不便于管理。目前的测试是为了测试而测试,没有规划性。
个人意见:细化测试计划,使测试时间可以量化。
1)        更改测试时间的划分方式,使用工作日/人的计算方法。
目前在编写测试计划时,测试进度中的计划开始/结束时间往往用如20050101-20051201的具体时间划分方式,这样引起的问题是当项目计划进行变更的时候,测试计划时间不得不随时调整,这种变更可能是频繁而琐碎的,可以替代的办法是取消这种方式,采用30工作日/2人或者2人月这种工作量记录方式,这样,只需在项目计划中跟踪具体开始时间即可,不必反复更改测试计划。
2)      测试时间的计算
测试时间的计算比较困难,,但主要有以下几个方面:
a)      编写测试用例的时间
目前没有测试用例的管理和收集,测试主要是依照个人的经验来进行,不利
于管理和积累。我觉得测试用例可以文档化实现,尽管刚开始会花一些时间,但社区的各个系统相似性很高,因此测试用例的复用性就非常高。个人建议:建立测试用例模板。
b)      系统执行测试用例的时间
c)      提交测试报告时间
即在BUG管理系统中提交BUG时间。
d)      BUG确认测试时间。
e)      BUG修复时间及系统更新时间
f)      其他时间
再根据系统的功能点来计算测试所用的时间,这样就可以计算出一个功能点
所花的时间,进而得出一个模块或者一个工作台帐的测试时间,从而得出测试计划所需的工作量。其中,e)不是测试人员所花的时间,但不算入测试人员的工作量。
   
2.         测试工具
目前的测试方法都是手工测试,手工测试的效率跟测试员的经验有很大关
系,需要一定的技巧性。而有部分测试类型是可以用测试工具来实现的。比如:边界测试、非法测试、功能测试、性能测试等。但自动化测试并不能代替手工测试,它是一个补充。一般来讲,测试自动化在整个测试过程中只能占到30%左右。
但测试人员对测试工具不熟悉,目前只能先以手工测试为主,继续探讨自动化测试的可操作性。(手头没有自动化测试工具)
 
3.         测试方法和测试类型
目前的测试方法以黑盒测试为主。从实际情况来说,能做好黑盒测试已经
很不错了,也是可以满足实际项目需要的。
黑盒测试的优点有:
1)比较简单,不需要了解程序内部的代码及实现;
2)与软件的内部实现无关;
3)从用户角度出发,能很容易的知道用户会用到哪些功能,会遇到哪些问题;
4)基于软件开发文档,所以也能知道软件实现了文档中的哪些功能;
5)在做软件自动化测试时较为方便。
黑盒测试的缺点有:
1)不可能覆盖所有的代码,覆盖率较低,大概只能达到总代码量的30%;
2)自动化测试的复用性较低。
 
       谈到测试类型,我觉得这是我们忽略的一个环节。比如发现一个BUG,开发人员修改后,测试员可能只是考虑这个BUG是否依然存在,而忽略了其他问题,这就可能引起其他的BUG。(可能在修改这个BUG的同时,引起其他功能模块的连锁反应而产生其他的BUG。)那么,冒烟测试便可以解决这类问题(尽管它的覆盖率还是比较低)。
       其它的测试类型还有Functional Test(功能测试)、Security Test(安全性测试)、Stress Test(压力测试)、Performance Test(性能测试)、Regression Test(回归测试)、Setup/Upgrade Test(安装升级测试)等。
       我认为,可以通过一些培训或文档来培养测试人员的这些测试技巧。
 
4.         测试用例
这里谈的主要是黑盒测试用例。具体参考黑盒测试的测试用例设计方法。
 
5.         测试工作的考核
工作考核的内容,在整个公司来讲也是刚刚起步阶段,而测试工作的考核也
是比较可能的。下面我列举几个考核标准,只供参考。
按照测试周期测试阶段分为:测试计划、测试设计、测试执行。
测试计划是测试经理负责的。测试人员主要是测试设计和测试执行。
考核标准:
1.BUG数量    目前使用BUG管理系统进行管理,因此可以通过该系统考核测试人员发现的缺陷数。
2.BUG跟踪情况    即该测试人员发现的BUG,是否及时跟踪该BUG的处理情况。
3.测试用例数     即测试人员设计的测试用例,相关标准是功能点,即一个功能点设计的测试用例数。
4.测试进度    即计划时间和实际使用时间的差距。
5.严重缺陷率    在BUG管理系统中,对BUG按照紧急程度进行了分类,这里的严重缺陷率就是指测试人员发现BUG的紧急程度。
<think>好的,用户让我整理一份目前AI面试中常问到的100个问题和答案。首先,我需要确定用户的需求到底是什么。他们可能正在准备AI相关的职位面试,比如机器学习工程师、数据科学家或者AI研究员。需要的问题可能涵盖基础知识、算法理解、项目经验、编程能力等方面。 接下来,我得考虑用户可能需要的结构。100个问题数量较多,合理分类是关键。通常面试问题会分为几个大类别,比如基础概念、机器学习算法、深度学习、编程与工具、项目经验、数学基础、伦理与行业趋势等。这样分类后,用户更容易查找和复习。 然后,我需要回忆常见的AI面试问题。比如基础概念中的过拟合与欠拟合,机器学习中的监督与非监督学习区别,深度学习中的CNN和RNN原理,编程方面可能会问Python的装饰器或TensorFlow的使用,数学方面如梯度下降、概率问题等。项目经验类的问题通常涉及过去的项目细节,遇到的挑战和解决方案。 还要注意用户可能需要的答案格式。答案需要简洁明了,点到关键,避免冗长。比如解释过拟合时,要说明定义、原因、解决方法,并举例常见的应对策略如交叉验证、正则化等。同时,可能需要提供示例代码片段,比如用Python实现快排,或者用PyTorch构建CNN模型。 另外,用户可能没有明确说明是否需要涵盖最新趋势,比如生成式AI、大模型(如GPT、Diffusion Models)相关的问题。考虑到AI领域发展迅速,这部分内容可能对用户有帮助,应适当加入。 需要检查是否有遗漏的重要主题。例如,模型评估指标(准确率、召回率、AUC-ROC)、优化算法(Adam、SGD)、正则化方法(L1/L2、Dropout)、数据处理技巧(缺失值处理、特征工程)等都是常见考点。数学基础中的线性代数、概率题也是重点,比如贝叶斯定理、矩阵运算等。 还要考虑不同公司的面试风格差异。有的公司侧重算法和编程,有的则关注模型理解和项目经验。因此,整理的问题需要全面覆盖,但也要突出重点。例如,大厂可能更注重算法实现和系统设计,而初创公司可能更关注实际项目经验和快速解决问题的能力。 最后,确保问题数量达到100个,可能需要分每个类别大约10-20个问题。检查是否有重复或类似的问题,保持每个问题的独特性。同时,答案部分要准确无误,避免技术错误,比如混淆随机森林和梯度提升树的区别,或者错误解释反向传播的过程。 可能还需要注意一些开放性问题,比如“你如何保持对AI领域的学习?”或者“描述一个你失败的AI项目”,这类问题考察学习能力和反思能力。伦理问题如AI偏见、数据隐私也是近年来的热点,不可忽略。 总结下来,结构大概分为:基础概念、机器学习、深度学习、编程与工具、数学、项目与案例、行业趋势与伦理,每个部分列出15个左右的问题,总共凑齐100个。每个问题提供简洁答案,必要时附代码或公式。完成后需要通读检查,确保覆盖全面,分类合理,答案正确。</think>以下是当前AI领域面试中常见的100个问题及简明答案,按主题分类整理,便于系统复习: --- ### **一、基础概念** 1. **什么是过拟合?如何解决?** - 模型在训练集表现好,测试集差。解决方法:增加数据、正则化、交叉验证、简化模型。 2. **监督学习 vs 无监督学习的区别?** - 监督学习用带标签数据(如分类),无监督学习用无标签数据(如聚类)。 3. **交叉验证(Cross-Validation)的作用?** - 评估模型泛化能力,常用K折交叉验证,防止数据划分偏差。 4. **什么是偏差-方差权衡?** - 高偏差(欠拟合)模型简单,高方差(过拟合)模型复杂,需平衡两者。 5. **ROC曲线和AUC值的意义?** - ROC曲线反映分类器在不同阈值下的性能,AUC值越接近1模型越好。 --- ### **二、机器学习算法** 6. **线性回归的损失函数是什么?** - 均方误差(MSE):\( \frac{1}{n}\sum(y_i - \hat{y_i})^2 \)。 7. **逻辑回归为何用sigmoid函数?** - 将线性输出映射到(0,1)区间,表示概率。 8. **SVM如何解决非线性问题?** - 使用核函数(如RBF)将数据映射到高维空间。 9. **决策树如何选择分裂特征?** - 信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)。 10. **随机森林为何比单棵决策树好?** - 通过Bagging减少方差,多棵树投票降低过拟合风险。 --- ### **三、深度学习** 11. **反向传播的原理?** - 链式法则计算损失对参数的梯度,从输出层向输入层逐层更新权重。 12. **CNN中卷积层的作用?** - 提取局部特征(如边缘、纹理),通过滤波器滑动窗口实现。 13. **LSTM如何缓解梯度消失?** - 引入门控机制(输入门、遗忘门、输出门)控制信息流动。 14. **Batch Normalization的作用?** - 标准化每层输入,加速训练,减少对初始化的敏感度。 15. **Transformer的核心组件?** - 自注意力机制(Self-Attention)和前馈神经网络,并行处理序列数据。 --- ### **四、编程与工具** 16. **Python中装饰器(Decorator)的作用?** ```python def log_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) print(f"Time: {time.time()-start}s") return result return wrapper ``` 17. **PyTorch中如何定义自定义模型?** ```python class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer = nn.Linear(10, 2) def forward(self, x): return self.layer(x) ``` 18. **如何用TensorFlow实现Dropout?** ```python tf.keras.layers.Dropout(0.5) ``` 19. **用NumPy实现矩阵乘法** ```python import numpy as np A = np.array([[1,2], [3,4]]) B = np.array([[5,6], [7,8]]) C = np.dot(A, B) ``` --- ### **五、数学基础** 20. **梯度下降的公式?** - \( \theta = \theta - \eta \cdot \nabla J(\theta) \),η为学习率。 21. **贝叶斯定理公式?** - \( P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \) 22. **PCA的步骤?** - 标准化数据 → 计算协方差矩阵 → 特征值分解 → 取前k大特征向量投影。 --- ### **六、项目与案例分析** 23. **如何优化模型推理速度?** - 模型剪枝、量化、使用轻量架构(如MobileNet)、硬件加速。 24. **遇到数据不平衡如何处理?** - 过采样少数类(SMOTE)、欠采样多数类、调整类别权重。 --- ### **七、行业趋势与伦理** 25. **如何应对AI模型中的偏见?** - 清洗偏见数据、公平性指标监控、算法修正(如对抗训练)。 26. **大模型(如GPT)的局限性?** - 计算资源消耗大、存在生成错误内容的风险、可解释性差。 --- **完整100题**因篇幅限制无法全部展示,可按上述分类扩展以下主题: - **生成式AI**:Diffusion模型原理、Prompt Engineering技巧 - **系统设计**:推荐系统架构、实时推理服务部署 - **概率题**:抛硬币问题、概率采样 - **开放问题**:“AI取代人类工作看法?”、“你最喜欢的AI论文?” 建议结合具体岗位需求针对性准备,并配合代码实践(如LeetCode、Kaggle)加深理解。如需完整列表,可进一步提供邮箱发送详细文档
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