软件业职位总结--测试类

测试技术经过这么多年的发展,在大学已经有软件测试的专业,在很多年前就有软件测试研究方向。我读硕士研究生时的研究方向就是网络协议的一致性测试。在这里只是介绍测试职位在实际工作中的具体工作是什么。一个测试工程师的工作大致上是在完全理解软件的业务需求后根据每个功能点和它的分类;编写功能测试例,将测试例分组归类成测试套件。测试例是测试文档中最基础的组成部门,测试工程师根据测试例去测试软件,测试的软件是在经过开发部门单元测试后提交给测试部门用来做集成测试和系统测试。随后咱们介绍一下测试工作的种类:单元测试、集成测试、系统测试、回归测试、性能测试、安全测试。测试软件可以是人工操作通过鼠标点击键盘录入来实现,也可以编写测试脚本,或者在人工操作测试的过程中通过专业测试软件录制测试脚本,然后再手工修改部分代码,以后就可以自动执行测试,不用再手工测试。提高了测试效率和测试的准确性。因为一个软件的测试例在编写的时候软件业务需求、技术需求等文档基本都已定稿,所以测试文档确定以后是很少修改或变更。测试脚本或测试程序也变化不大,每次的回归测试如果都是手工测试那么工作量可想而知,回归测试一般都是由测试脚本来自动测试。因为编写的测试脚本最终运行后要给出测试结果,一般的测试结果分三类:通过、失败、未决。

    关于测试的分类一般分为以下:单元测试、集成测试、系统测试、回归测试、性能测试、安全测试。单位测试一般有开发部门自己完成,主要测试自己编写的代码实现的功能、组件接口是否符合设计文档,输入输出是否正确。在完成单元测试后提交给测试部门。管理规范的公司或者通过CMM3级的组织都会有代码管理工具如StarTeam SourceSafe等。测试部门会在开发部门提交代码后下载最新版的代码,集中编译上传到测试环境中,进行集成测试。集成测试用来测试软件的各组成部分是否能按设计要求组合在一起实现预定的功能,做各模块联调测试,检查各模块的接口是否一致、各模块间的数据流和控制硫是否按照设计实现其功能、以及结果的正确性验证,可以是整个产品的集成测试,也可以是大模块的集成测试。集成测试之后就是系统测试:它是针对整个产品的全面测试,既包含各模块的验证性测试(验证前两个阶段测试的正确性)和功能性(产品提交个用户的功能)测试,又包括对整个产品的健壮性、安全性、可维护性及各种性能参数的测试。回归测试是当软件需求发生变化,程序代码也完成更新,这时要测试一下修改或新增的代码对已有未变化的功能是否有影响。防止修改了旧bug增加了新bug。或者增加了新功能原有的功能却不能用了!性能测试一般会测试软件并发用户数,响应时间,大数据的处理,长交易处理能力,宕机恢复能力等一般会使用LoadRunner。安全测试主要基于工具分析和扫描,检查是否存在危险如:注入攻击、拒绝服务、配置操纵、访问控制、日志伪造等等。

产品测试经理

    属于测试工程师的老板或上级,具有丰富的产品测试经验和需求领悟能力。曾经的一个测试事故让我对产品测试经理的能力有了非常深的印象。有一次系统新增加了一项与之前功能相关且名称相似,测试工程师没有理解业务需求编写出来的测试例几乎没有覆盖新增加的功能,被产品测试经理检查出并纠正。敏锐的洞察力和良好的分析、研判能力来分析市场发展趋势,可以提出软件的发展或进步方向。把握用户需求,完成需求分析到测试转变,对产品设计的生机和改进要能提出关键的意见。负责或配合其他部门,持续改善产品。负责测试团队的日常管理工作。

    测试类职位的特点

    职位的重要性和地位在稳步上升,与开发类平分秋色。在前些年人们往往看不起测试职位,一方面它位于整个项目的下游,如果没有开发就没有测试,测试总是跟在开发后面。另一方面软件系统的复杂性和应用环境简单,测试在项目起的作用较小。但是这两方面随着开发技术的发展尤其测试驱动开发TDD,还有是人们对软件质量的关注使得测试逐渐和开发地位基本持平。我原来在的单位技术性的员工有100多,开发技术部的有40人,项目部30人,测试部30人。

    且职业寿命在积累中逐渐增长类似医师。自动化测试、一致性测试、互操作测试等等技术的发展使测试工程师在工作中不断积累了经验,不像开发类的技术和工具都不断更新。而测试类的工程越来越值钱,越老对软件的理解越丰富。

    在软件业技术是非常重要的,在从事技术类高级职位的工程师,不仅有非常好的技术,还能带领一支技术队伍,像导师一样帮助他们给于技术支持和指导,确定工作方法,指明工作方向,解决队伍在项目过程中遇到各种技术问题。同时还要具备领导能力。我在读研究生的时候老师让我给本科生带辅导 ,我对这样工作一点不重视,觉得不就是看着他们做实验出错的时候去给调试一下,但是我的老师很严肃的对我说:你要给别人一滴水,你自己要有一桶水,我有又了一句,如果你只有一滴水,你只会给别人一头雾水
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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!
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍向量扰动(VP)预编码在下行链路多用户通信系统中的应用,并重点研究如何通过晶格缩减(LR)辅助预编码技术提升VP的性能。文中提供了基于Matlab的代码实现,展示了VP预编码的核心算法流程及其在多用户MIMO系统中的仿真应用。通过对传统VP预编码引入晶格缩减技术,有效降低了计算复杂度并提升了系统性能,尤其是在误码率和吞吐量方面的表现。此外,文档还列举了大量通信、信号处理、优化算法等相关领域的Matlab仿真资源,突出了该研究在现代无线通信系统设计中的实际价值和技术延展性。; 适合人群:具备通信工程、电子信息、信号与系统等相关专业背景的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的工程师;熟悉Matlab编程并希望深入了解预编码技术原理与实现的技术人员。; 使用场景及目标:①用于多用户MIMO下行链路系统中预编码算法的研究与性能对比;②为VP预编码与晶格缩减技术的结合提供可运行的Matlab实现方案;③支持学术研究、课程设计或科研项目中的算法验证与仿真分析。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解VP预编码与LR辅助技术的实现细节,重点关注信道矩阵处理、格点搜索优化及扰动向量生成等关键步骤。同时可参考文档中列出的其他通信与优化案例,拓展对相关技术体系的整体认知。
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