[转]微软测试流程简略

[转]微软测试流程简略

Date: 2015-05-18

转自:微软测试流程简略

 

 

最近学习了淘宝网的测试流程,感触很深,个人觉得流程特别适合淘宝网这个产品。由于之前曾Onsite微软,对微软的一些测试流程也有一定的了解,曾写过关于微软测试的一些总结,特将其share给各位师兄师姐,由于之前是用英文写的,请大家凑合着看吧:

 

Involving testing field, all of us heard or touched lots of testing terms at Microsoft project more or less, such as : Black Box Test, White Box Test, Unit Test, Structural Test, Load Test, Ad hoc Test, Usability Test…. and so on. But few people can differentiate these and classify these and apply these at a complete degree. I just summarized these terms from a good reference, and hope to share these to you. Now here we go:

1.       Classify these by test design method:

a.       Black Box (During the test design, viewing the system as a “black box” and don’t know anything about the internal structure or process flow), also called Behavioral Test Design

b.      Write Box (During the test design, the designer can “see” the internal structure and using these info to guide test case and test data)

c.       Gray Box (Combined Black Box and Write Box test, in general using Black Box method to design test at first, then using Write Box method to perfect)

2.       Classify these by test purpose:

a.       Functional Test (Includes Unit Test, Integration Test, Scenario Test, System Test, Alpha/Beta Test)

b.      Non-functional Test (Includes Stress/Load Test, Performance Test, Accessibility Test, Localization/Globalization Test, Compatibility Test, Configuration Test, Usability Test, Security Test)

3.       Classify these by test phase and role

a.       Smoke Test (The base verification test, cannot process the next step if the test is failed; sometimes choose the crucial test case to test the system)

b.      Build Verification Test (One method of Smoke Test, run the case suite which can verify the system base function after the build is done, two outcomes after BVT: Self-test (pass); Self-hosed(fail))

c.       Acceptance Test (The first test activity after the test team received the Self-test build, this is judged from test team; differentiate it with User Acceptance Test which is a test activity after system test and often done by customer or partner)

d.      Regression Test (To ensure that the build has not regressed in anyway as a result of changes to the build and/or environment, often running passed tests again to ensure that they still pass)

e.      Ad hoc Test (Also called Exploratory Test, a specific and undefined and short-lived activity, often used if the tester wants to try more scenarios with intuition, when the tester is testing the module according to test plan)

f.      Bug Bash (Also called Bug hunt, all guys includes developers, tester, PM, other product members aim to find bugs using individual creativity and new test method, often only 1-3 days after each milestone)

g.       Buddy Test (Each developer find a tester as buddy and build a Private Build and tester test the build and report bug to dev directly, often done after Unit Test and BVT)

4.       Assign test activities through whole development cycle     

 

 

上面说的主要是微软的整个新的版本的一些流程,主要是V模型,但微软也有很多的项目是采用XP。自己也接触了很多微软的Tester,感触最大的是微软的Tester的code能力,debug的能力,code review的能力都很强;而且我曾经问过微软总部的一个Tester什么是微软测试的最大创新,他说就是:测试就是开发,把测试和开发的界限打破,使测试和开发非常接近,而且双方几乎可以互换角色。由于小弟刚来没有在淘宝参加过实际的项目经验,对淘宝的测试流程了解不够全面和客观,望师兄师姐多多指导。

 

以后小弟会share更多的关于微软的测试的一些细节(包括流程和手段),那样大家可能会理解的更加清楚和明白。计划下次share微软的bug管理流程。目前个人感觉与淘宝的有些差别。若知后事如何,请顶贴。!!

转载于:https://www.cnblogs.com/Ming8006/p/4512033.html

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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