希赛记者专访《软件质量专家张瑾：软件测试的现状和未来》

2008年软件测试访谈
最新推荐文章于 2020-08-03 10:02:06 发布
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本文为2008年5月的一次专访内容，受访者接受了希赛网记者关于软件测试领域的访谈。
zhang_jim
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很不错的软件测试基础教程
12-02
软件测试在软件生命周期中占据重要的地位。软件测试学在传统的瀑布模型中仅处于运 行维护阶段之前，是软件产品交付用户使用之前保证软件质量的重要手段。近来，软件工程 界趋向于认同一种新的观点，即认为软件生命周期每一阶段中都应包含测试，从而检验本阶 段的成果是否接近预期的目标，尽可能早的发现错误并加以修正。如果不在早期阶段进行测 试，错误的延时扩散常常会导致最后成品测试的巨大困难 。由于测试的重要性和复杂度， 它慢慢的独立发展成为一个行业，并且在迅猛发展。
希赛软件测试工程师教程-4.6.1 测试基础
06-21
在软件开发过程中，测试是至关重要的一个环节，它确保了产品的质量和稳定性。"希赛软件测试工程师教程-4.6.1 测试基础"这部分内容是针对软件测试工程师的入门指导，旨在帮助初学者理解测试的基本概念、方法和流程。 ...
软件质量
JonSnow
02-26 281
软件质量的定义 质量是多维的概念，包括实体、实体的属性和对实体的观点。世界著名的质量管理专家朱兰从用户的使用角度出发，曾把质量的定义概括为产品的“适用性”。美国的另一位质量管理专家克劳斯比从生产者的角度触发，曾把质量概括为产品符合规定要求的程度。软件质量与传统意义上质量的概念并无本质上的差别，只是针对软件的某些特性进行了调整。软件质量是产品、组织和体系或过程的一组固有特性。随...
第3回 软件测试和质量保证的关系
飞鱼软件工作室
07-29 1287
软件测试在软件生命周期中占据重要的地位，在传统的瀑布模型中，软件测试仅处于编码之后、运行维护阶段之前，是软件产品交付用户使用之前软件质量保证的最后手段。这是一种误导，我们已经在“ 第1回 V模型，我的完整诠释”作了很好说明，软件生命周期每一阶段中都应包含测试，从静态测试到动态测试，要求检验每一个阶段的成果是否符合质量要求和达到定义的目标，尽可能早的发现错误并加以修正。如果不在早期阶段进行测试，错误...
阿里P9专家右军：大话软件质量稳定性
中生代技术
08-03 3473
P右军读完需要17分钟速读仅需 6 分钟右军(于君泽)，蚂蚁金服 P9 技术专家，在 IT 领域从业超过十五年。对 高并发、分布式架构、内建质量、研发管理有一些心得。维护公众号“技术琐话...
软件测试和质量保证的关系
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安小泽的技术世界
07-31 1万+
软件测试在软件生命周期中占据重要的地位，在传统的瀑布模型中，软件测试仅处于编码之后、运行维护阶段之前，是软件产品交付用户使用之前软件质量保证的最后手段。这是一种误导，软件生命周期每一阶段中都应包含测试，从静态测试到动态测试，要求检验每一个阶段的成果是否符合质量要求和达到定义的目标，尽可能早的发现错误并加以修正。如果不在早期阶段进行测试，错误的不断扩散、积累常常会导致最后成品测试的巨大困难、开发周期
《他和他的质量管理》--51Testing专访（1）
软件质量管理、项目管理、过程改进、软件自动化测试咨询与培训。
09-09 979
编者按：《51Testing软件测试网作品系列》近期推出了第六本书——《软件质量管理指南》，本书作者张瑾在质量管理方面具有丰富的经验。就职业发展、质量管理现状和未来等方面的问题，51Testing对张瑾先生进行了一次专访：张瑾个人简介：　　江苏北极光科技发展有限公司副总经理；通过PMP项目经理认证、微软高级项目经理认证、微软架构师认证；GDSPIN广东软件协会过程改进专业委员会专家；希赛顾
2008年5月13日接受希赛网记者专访
cmg41890的博客
05-14 139
软件质量专家张瑾：软件测试的现状和未来 来源：希赛网 作者：顿海丽 【编者按】国内软件企业经历了无数坎坷后，正以每年百余家的数量通过各级CMMI认证，逐渐由过去的作坊式开发过渡到如今的工厂式规模运作，软件工程的管理也越...
《他和他的质量管理》--**ing专访（1）
cmg41890的博客
09-09 143
编者按：《**ing软件测试网作品系列》近期推出了第六本书——《软件质量管理指南》，本书作者张瑾在质量管理方面具有丰富的经验。就职业发展、质量管理现状和未来等方面的问题，**ing对张瑾先生进行了一次专访： 张瑾个人简介： ...
掌握软件测试基础：希赛教程深入解析
希赛软件测试工程师教程中提及的“测试基础”部分涉及了软件测试的核心概念、测试原则、测试类型以及测试过程等关键知识点。此部分是软件测试领域的基础内容，对于软件测试工程师来说是必备知识。 首先，软件测试...
全面解析软件测试步骤：希赛教程深度解读
在IT行业中，软件测试工程师负责对软件产品进行系统性的检查和验证，确保软件产品的质量满足需求规格。希赛软件测试工程师教程中提到的“软件测试的步骤”是软件测试工作中的核心部分，它规定了测试活动进行的顺序...
希赛软件设计师归纳2006版和2012版
07-25
本文件为希赛2006版软件设计师和2012版软件设计师的视频上午卷知识点归纳起来总结，以文字和截图形式展示，望能帮助考生通过软件设计师考试
希赛软件测试工程师教程-4.6.2 软件测试的步骤
06-21
8. 测试总结与改进：在项目结束时，测试团队会进行测试总结，分析测试效果，找出可以改进的地方，如测试方法、工具或流程，以提升未来项目的测试效率和质量。 通过以上八个步骤，软件测试工程师能够确保软件产品的...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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