什么?财务也要软件测试?

软件测试(英语:software testing),描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。软件测试的经典定义是:在规定的条件下对程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。
说的简单点,软件测试就是在给软件找问题。那么软件测试执行者是谁呢?目前来看,人和机器。举个例子,比如腾讯要发个新游戏,需要找个同学试玩一下,看是否按预期执行,如果大招开不出来,这个游戏也就没有玩的价值了。那么这个同学就是软件测试执行者。我们的电脑出问题了,我们点击腾讯管家进行修复,这个时候机器就是软件测试执行者。

对于小白来说,可能会有一种误解,觉得软件测试是由软件测试工程师来做的。那么是不是只有软件测试工程师进行测试工作呢?当然不是。因为在实际测试过程中,测试人员并不止软件测试工程师!记住我这里说的是测试人员,并没有说软件测试工程师。开发人员、UI设计师、产品经理、财务都可能是测试人员。什么?财务也是测试人员?对,你没有看错。有一种测试叫α测试。α测试是由一个用户在开发环境下进行的测试,也可以是公司内部的用户在模拟实际操作环境下进行的测试。

那么有α测试什么好处呢?我们是不是一定要做α测试呢?我的答案是如果有这个条件,尽量去做。我们来重新理解一下α测试。在说α测试之前,我们先来说一个我们大家都承认的共识,那就是思维误区。说个小故事,细节记不清楚,说一下大概。一条生产线由于机器问题,会导致误生产,应该装进纸箱的产品没有被装进纸箱,空纸箱会被当成好的产品。制造机器的人员知道这个问题后,都在想怎么解决这个问题,想了很久没有找到答案。这个时候一个扫地僧出来了,说,这不简单吗?拿电风扇一吹不就行了吗,空纸箱比较轻,用风吹,一吹不就会从生产线掉落吗。制造机器的人员一拍大腿,茅塞顿开。当然这个故事可能是杜撰的,我们先不去讨论故事的合理性,讨论产生这种现象的可能原因。机器制造人员关注的点是把机器修好,没有考虑外部情况。而扫地僧因为不知道机器原理,从外部原因直接下手,提出一个被制造机器人员忽略的区域。

α测试其实就类似于找一个这样的扫地僧。我们测试人员已经对一个软件非常非常熟悉,熟悉到一切都是合理的,虽然会考虑用户的行为,但是还会产生思维误区,如果有这样一个扫地僧,会不会更有信心控制产品质量?当然α测试也不是万能的,但其好处是更偏向于产品的易用性。

那么什么时候会进行α测试呢?一般在产品在未发布之前(可以是测试同学测试通过的版本)。所以如果你真的是财务部的,遇到这种情况,不要惊慌,天降大任于斯人也~

说完α测试。我们当然要考虑到一个问题,我们是不是把开发同学忘记了?开发同学也是要测试的?那么什么时候呢?当然是第一时间!如果开发人员把一个软件交给测试同学,但是测试同学发现冒烟测试都不通过,那么转测是有问题的!测试同学可以对开发say no!我们拒绝这个版本,请给我们一个可以冒烟测试通过的版本。

说到这里你可能会问,既然开发自己会找BUG,那还要软件测试工程师干嘛呢?除了上面提到的思维误区,根据笔者过往经验,总结了以下几点:

  1. 从时间角度来讲。开发没有过多时间去找BUG,很简单,项目周期是一定的,如果开发在自测上面花过多时间,那么势必会影响项目周期。

  2. 从偷懒角度来讲。有些开发同学可能有这样的感悟,自己写过的代码不要说改了,看都不想看了!。

  3. 从速度角度来讲。开发人员是专业开发的,测试人员是专业找BUG的。测试人员会根据所学知识及过往经验快速找到BUG并进行定位,然后反馈。当然除了这四点,还有很多其他原因。这里就不细说,毕竟存在即合理。

最后的最后,如果说开发是创造世界,那么测试就是拯救世界。是不是觉得测试身影伟岸了起来?那么如何才能做一名优秀的软件测试工程师呢?我将会在以后的文章中进行叙述。快过年了!祝大家新年快乐!
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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