软件测试的发展(测试行业的前景)

本文概述了软件测试从功能验证到缺陷预防的四个阶段发展,强调测试思维的重要性。同时,讨论了国内测试行业的需求量大、开发测试比例不平衡以及测试人员薪资潜力,还推荐了测试相关的学习资源和面试准备工具。

软件测试的发展

测试的思想导向来划分为4个阶段:

1. 1957~1978年,以功能验证为导向,测试是证明软件是正确的。(正向思维)

2. 1978~1983年,以破坏性为导向,测试为了找到软件中的错误。(逆向思维)

3. 1983~1987年,以质量评估为导向,测试是提供产品的评估和质量度量。--产品、软件

4. 1988年起,以缺陷预防为导向以用户为中心(顾客至上),测试是为了展示软件如何设计要求,发现缺陷、预防缺陷。--人,用户

对于整个测试行业来说,不论你是做什么类型的测试,其实我们学习的就是一种测试思维。(在往期也有讲到这个)越往后面走,你的测试思维、方法也是需要依据平台、框架、技术、工具。

测试行业的前景

1.需求量

国内软件测试行业发展处于上升期;据中国英才网、前程无忧等大型招聘网站统计的数据中测试行业缺口高达30万,接近40万,只要有互联网产品,就必须有测试!

互联网/移动互联网/物联网迅猛发展,大数据、云计算时代,机器学习的到来,软件测试人才需求倍增。

2.开发测试比例

尽管几乎所有的企业认识到软件测试的重要性,但从进行测试和开发人员的比例来看,测试人员在公司所占比例仍然极不合理。

据有关材料显示企业中测试人员与开发人员比例为1:5的企业高达36.4%,比例为1:2的企业占31.8%,比例为1∶1及以上的企业仅占31.7%。目前欧美等软件产业发达国家的软件企业里,测试和开发人员的合适比例达到1: 1,甚至不少企业测试人员的规模已超过了开发人员。

3.软件测试可以拿多少薪资

入行薪资高,并且之后一路看“涨”

 

最后:下面是配套学习资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!【100%无套路免费领取】

软件测试面试小程序

被百万人刷爆的软件测试题库!!!谁用谁知道!!!全网最全面试刷题小程序,手机就可以刷题,地铁上公交上,卷起来!

涵盖以下这些面试题板块:

1、软件测试基础理论 ,2、web,app,接口功能测试 ,3、网络 ,4、数据库 ,5、linux

6、web,app,接口自动化 ,7、性能测试 ,8、编程基础,9、hr面试题 ,10、开放性测试题,11、安全测试,12、计算机基础

  全套资料获取方式:点击下方小卡片自行领取即可

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值