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开发测试

测试集(Test set) — 这部分数据通常用于评估算法的性能,但不要依靠这个数据对你的算法进行调参修改。 一旦你定义了一个开发测试集,你的团队就可以进行模型的建立,通过调整参数,特征选择等。从而制定最有效的机器学习算法。开发测试集可以很快的告诉你算法的运行情况。 换句话说,开发测试集的目的是为了让你对算法进行改进,使算法效果变得更好 所以你应该: • 选择开发测试集时,主要选择可以反映未来需要获取的数据 换句话说,你的测试集不应该只是可用数据的30% 比如:让你的朋友拍一些手机照片发给你,一旦你的应用启动后,你可以使用实际的数据来更新你的开发/测试集。 切记不要认为你的训练集测试集分布必须是一样的。尽量去选择那些可以反映真实情况的数据作为测试样本。

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软件测试开发比例

传统的QA有点不同,因为我们雇佣程序员来测试,并且在设计阶段就把他们加入进去。他们的工作是测试,特别是自动化产品测试。 根据我的经验,测试自动化测试一个功能需要测试人员大概多久的时间与开发人员在产品中编码修复缺陷所需的时间差不多,这意味着他们的比例是1:1,这与编写单元测试所花费的时间编写代码的时间非常相似。 3、一些项目必须在更好数量的配置场景中来测试开发者可能会保持不变,但是你显示需要更多的QA来覆盖整个测试矩阵。 4、测试的自动化程度如何。如果测试不能很容易自动化,你需要更多的人来手工测试。 一个真正优秀的测试工程师可能会支持2~3个开发的工作,特别是如果那些开发人员已经编写了有用的单元测试集成测试测试人员可以将其作为起点。 可以写单元测试,成为开发测试工程师,愿我们共同进步。 Q: 关于“测试开发比例”,你还有哪些问题想法? 欢迎评论、转发。

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    开发测试的囚徒困境

    相信很多测试在面试时都被面试官问到:“你是如何开发人员相(si)处(bi)的?开发之间的关系是怎样的?遇到开发不认可的bug应该如何处理?” 一、测试开发之间的困境要说起测试人员开发人员之间的博弈,有一个特别具有代表性的例子—囚徒困境。此故事讲的是,两个嫌疑犯作案后被警察抓住,分别关在不同房间里审讯。 看完这个案例有没有觉得测试开发之间的关系很像上图的囚徒困境呢?在整个项目中,开发测试的关系其实不是对立的,测试开发是一个团队,都朝着统一的目标:让软件更完美而努力。 关于资源问题,开发测试难免有资源的冲突,但是让工作卡在环境上,是最影响项目进度的事情。 ;关于态度,测试开发同在一个项目中,都有着共同明确的目标,这个目标是大家的。

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    socket接口开发测试初探

    由于接下来有一个聊天室需求的项目,所以在确定完技术方案后,就要开始着手socket协议的接口测试准备了。 我觉得本次socket协议接口测试的学习这两天,抄代码对我的意义主要两点:1、能够迅速掌握一种解决问题的方案。2、能够迅速掌握该框架的基本功能的使用。 从零开始学习少不了抄代码的过程,抄完之后,再去魔改,不断验证各种API函数的使用,看看源码注释,逐步掌握该技能。 ServerEndpointExporter serverEndpoint() { return new ServerEndpointExporter(); } } client代码测试脚本 测试脚本我用了三个人在某一个聊天室中里面从进入,发言,到退出聊天室的场景。

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    开发测试

    测试集(Test set) — 这部分数据通常用于评估算法的性能,但不要依靠这个数据对你的算法进行调参修改。 一旦你定义了一个开发测试集,你的团队就可以进行模型的建立,通过调整参数,特征选择等。从而制定最有效的机器学习算法。开发测试集可以很快的告诉你算法的运行情况。 换句话说,开发测试集的目的是为了让你对算法进行改进,使算法效果变得更好 所以你应该: • 选择开发测试集时,主要选择可以反映未来需要获取的数据 换句话说,你的测试集不应该只是可用数据的30%这么简单 比如:让你的朋友拍一些手机照片发给你,一旦你的应用启动后,你可以使用实际的数据来更新你的开发/测试集。 切记不要认为你的训练集测试集分布必须是一样的。尽量去选择那些可以反映真实情况的数据作为测试样本。

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    开发测试集应该多大?

    7 开发测试集应该多大? 开发集应该足够大,大到可以检测出不同算法之间的差异。比如:如果分类器A的精度为90.0%,分类器B精度为90.1%。 如果你的开发集只有100条,那么你可能检测不出这0.1%的差异,与其它机器学习的问题相比,100条数据很小,常见的开发集数据规模在1000到10000条之间。数据量越高,模型之间的差异越明显。 在这种情况下,开发集的数据量可能远远超过10000条,只为了对算法进行改进。 测试集要多大?它也应该足够大,大到你有一个很高自信度去对系统的整体性能进行评估。这里有一个方法:将30%的数据用于测试。 但是在大数据的时代下,我们面对的机器学习问题数据量可能会超过10亿条样本,开发集与测试集之间的比例一直在减小,但是开发测试集的绝对数量在增加。在给开发集和数据集分配时,没必要过多的进行分配。 [2] 理论上,如果一个算法的变化差异符合统计学上的某种变化,那么我们可以进行测试。在实践中,大多数团队都会这样做(除非它们发表论文)。而我没有发现用于统计意义上的测试

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    我对单元测试测试驱动开发的见解

    单元测试的特征 与其它代码隔离:单元测试代码不影响其它代码,需建立独立项目文件; 与其他开发人员隔离:每个开发人员编写的单元测试不互相干扰; 有针对性:单元测试是针对一个特定的工作单元编写的; 可重复: 阻碍开发人员编写单元测试可能的原因 大部分公司即使要求编写单元测试也是先写业务代码,再编写测试代码去测试。由于开发人员水平不齐,业务代码不能保证质量,可能导致难以测试测试驱动开发——TDD TDD 的理念 当我们拿到需求,按照瀑布流开发的模式进行的发,应当是创建业务项目,编写业务代码,需要的话编写测试代码,测试工程师测试,然后验收发布。 TDD 的好处 严格根据TDD思维,遵循SOLID原则 开发能保证代码质量 TDD 确保了代码与业务需求高度一致性 TDD 鼓励创建更简单、针对性更强的库API TDD 要落实测试单元,需要鼓励与业务方持续沟通 理解测试驱动开发的理念,能让我们编写更漂亮的代码倒是真的。 TDD 如何完成软件开发 TDD 的三个阶段: 红灯阶段 编写贴合需求的测试代码,尽量保证覆盖需求每个点。

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    Grpc服务开发接口测试初探【Java】

    最近要准备开始测试gRPC框架的接口了,所以特来学习一下gRPC的基础知识。 项目过于复杂,包含了各类使用场景的演示Demo测试Demo。对于我这个新手菜鸡来讲略微超出我能力范围了。所以在我学完了之后准备写个简单的Demo,给各位同为小白的Tester分享一下。 System.out.println("收到响应: " + orderResponse.getMsg()); managedChannel.shutdown(); } } 测试 执行上面的用例,可以在控制台看到打印结果: 18:49:53.802 grpc-default-executor-0 用户FunTester来了 已经完美实现了预定目标,后续我会分享Go语言版本的gRPC服务端开发测试

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    gRPC服务开发接口测试初探【Go】

    之前写过了Grpc服务开发接口测试初探【Java】,中间耽搁了一些时间,Go版本的gRPC测试开发实践才有时间学习使用。其中也是由于自己Go语言不够熟悉导致的。 我是放在了proto文件的同级目录。 后面我先把Java的学完,再回过头来看Go的,按照这个顺序学习分享。 客户端输出: === RUN TestGrpcClient msg: Hello FunTester --- PASS: TestGrpcClient (0.00s) PASS Go语言的gRPC测试开发实践已经完事儿 ,大概率上我不会在工作中使用Go作为主力gRPC测试语言,后面测试实践内容还是会以Java为主。

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    EOS智能合约开发测试框架EOSFactory

    EOS Factory是一个EOS智能合约开发测试框架。 自2017年秋季以来,Tokenika一直致力于创建基于Python的EOS智能合约开发平台,以便轻松创建,测试部署智能合约。 代码开发单元测试涉及需要执行数百次的任务,并且每次都以完全相同的方式上下文执行。因此,这些任务需要完全自动化,否则浪费了大量时间,更糟糕的是,引入了许多额外的不确定性。手动执行的操作容易出错。 在EOSFactory中,上述过程的每一步都由Python类方法完全自动化。作为开发人员,你只提供创意部分,即智能合约单元测试的内容。 路线图 EOSFactory仍在开发中,事情正在得到解决改进。现在我们正在研究以下功能: 升级到更高级的机制来创建和管理单元测试。 这里是原文EOS 智能合约开发测试框架 EOS Factory

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    小结:建立开发测试

    • 从分布中选择开发测试集 ,它需要反映你将来的数据情况,并且它的效果足够好,这可能与训练的数据不在同一分布。 • 尽可能在同一分布选择你的开发测试集。 • 开发/测试单一数字指标可以帮助你快速的评估算法,从而迭代的更快。 • 当开始一个全新的应用时,尝试快速建立开发/测试评估指标,最好在一周之内,当然,如果在成熟的机器学习应用上可以花费比这更长的时间。 • 当你拥有大量数据的时候,根据70% : 30%的比例划分训练/测试集这个经验可能不太适用;开发/测试集可以 占远小于30%的数量。 • 如果你的开发苹果指标没有引导你的团队往正确的方向走,请快速改变它们: (1)如果在开发集上过拟合了,你可以去获取更多的数据 (2)如果你数据的实际分布开发/测试集的分布不同

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    小结:建立开发测试

    • 从分布中选择开发测试集 ,它需要反映你将来的数据情况,并且它的效果足够好,这可能与训练的数据不在同一分布。 • 尽可能在同一分布选择你的开发测试集。 • 开发/测试单一数字指标可以帮助你快速的评估算法,从而迭代的更快。 • 当开始一个全新的应用时,尝试快速建立开发/测试评估指标,最好在一周之内,当然,如果在成熟的机器学习应用上可以花费比这更长的时间。 • 当你拥有大量数据的时候,根据70% : 30%的比例划分训练/测试集这个经验可能不太适用;开发/测试集可以 占远小于30%的数量。 • 如果你的开发苹果指标没有引导你的团队往正确的方向走,请快速改变它们: (1)如果在开发集上过拟合了,你可以去获取更多的数据 (2)如果你数据的实际分布开发/测试集的分布不同,那么你需要去更新你的数据集

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    开发询问测试是否能提前更新测试环境,测试应该如何分析决策?

    第一次负责送测就闹这一出,心里很是压抑,决定要进行复盘 提出问题 在送测阶段测试时间未结束时,开发询问测试是否能提前更新测试环境,测试应该如何分析决策? where 需要更新的是目前测试环境 when 送测阶段,即测试正在测试中 whom 开发测试提出询问 how 测试要综合各种维度的衡量,才去回答开发这个问题 开发为什么会提出这样一个问题? 什么情况下会提出这样一个问题? 待更新功能的重要性 沟通相关 及时跟同组测试沟通,一起衡量决定是否可以让开发更新环境 送测功能是否已完成测试测试用例是否已执行完成? 还剩下哪些未执行? 待更新功能的重要性 沟通相关 及时跟同组测试沟通,一起衡量决定是否可以让开发更新环境 可参考官方定义的测试停止准则 1、测试超过预定时间 2、执行完了所有用例没有发现新的bug 3、单位时间内查出的

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    Docker 标准化开发测试生产环境

    可以用 Docker 来标准化开发测试、生产环境。 ? E5 128 G 内存的服务器上部署 100 个容器都绰绰有余,可以单独抽一个容器或者直接在宿主物理主机上部署 samba,利用 samba 的 home 分享方案将每个用户的 home 目录映射到开发中心测试部门的 针对某个项目组,由架构师搭建好一个标准的容器环境供项目组测试部门使用,每个开发工程师可以拥有自己单独的容器,通过 docker run -v 将用户的 home 目录映射到容器中。 这样,在公司内部的开发测试基本就统一了,不会出现开发部门提交的代码,测试部门部署不了的问题。 测试部门发布测试通过的报告后,架构师再一次检测容器环境,就可以直接交由部署工程师将代码容器分别部署到生产环境中了。这种方式的部署横向性能的扩展性也极好。

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    开发测试集应该多大?

    7 开发测试集应该多大? 开发集应该足够大,大到可以检测出不同算法之间的差异。比如:如果分类器A的精度为90.0%,分类器B精度为90.1%。 如果你的开发集只有100条,那么你可能检测不出这0.1%的差异,与其它机器学习的问题相比,100条数据很小,常见的开发集数据规模在1000到10000条之间。数据量越高,模型之间的差异越明显。 在这种情况下,开发集的数据量可能远远超过10000条,只为了对算法进行改进。 测试集要多大?它也应该足够大,大到你有一个很高自信度去对系统的整体性能进行评估。这里有一个方法:将30%的数据用于测试。 但是在大数据的时代下,我们面对的机器学习问题数据量可能会超过10亿条样本,开发集与测试集之间的比例一直在减小,但是开发测试集的绝对数量在增加。在给开发集和数据集分配时,没必要过多的进行分配。 [2] 理论上,如果一个算法的变化差异符合统计学上的某种变化,那么我们可以进行测试。在实践中,大多数团队都会这样做(除非它们发表论文)。而我没有发现用于统计意义上的测试

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    开发人员看测试之TDDBDD

    最近这两天有听到Jbehave这个名词,上网查了一通,原来是测试相关的,之前一直做开发,没有做过真正意义上的测试,对于测试的理解更是少之又少。 测试驱动开发是敏捷开发中的一项核心实践技术,也是一种设计方法论。TDD的原理是在开发功能代码之前,先编写单元测试用例代码,测试代码确定需要编写什么产品代码。 它的工作流程如下所示: ? 通过下面一幅图就可以发现对于测试也有不同的层次流程: ?   从图中可以发现,最下面的是单元测试(白盒测试),主要用于测试开发人员编写的代码是否正确,这部分工作都是开发人员自己来做的。 而BDD更加侧重设计,其要求在设计测试用例的时候对系统进行定义,倡导使用通用的语言将系统的行为描述出来,将系统设计测试用例结合起来,从而以此为驱动进行开发工作。    传统的开发模式中,客户很难从技术层面理解问题,开发人员很难从业务需求考虑问题,基于这种通用语言形式可以尽可能的避免客户开发者在沟通上的障碍,实现客户开发者同时定义系统的需求。

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    开发测试中遇到的其他问题(持续更新)

    小结一下啥时候用@param指定参数名称 1.动态sql中时候(包括test if这样的) 2.多个参数 3.取别名 4.映射sql中 使用进行取值(其实刚刚我们的 默认指定 一样,这里默认用 decodeBase64("要解析的str"), "要转换为的识别码"); new String(Base64.decodeBase64("要解析的str"), "gb2312"); 6. mysql在order by

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    Chaincode调试 —— 开发者模式单元测试

    在fabric开发中,chaincode的测试是一个令人比较头疼的问题,一是由于实际情况中chaincode中的存储查询是依赖于peer节点上的状态数据库的,所以无法在本地直接测试;二是由于chaincode 如果直接在实际开发环境中测试chaincode就更麻烦了,每一次调试都需要重启整个网络(有可能还是多机部署的),并且要创建和加入通道,安装以及实例化链码,这严重影响了测试的效率。 下面介绍两种测试链码的手段,一种是开发者 (dev) 模式,在本地单机搭建一个简单的网络来进行测试;另一种是单元测试 (UT),可以无需启动节点环境,自动化测试所有接口。 开发者模式 环境分析 使用开发者调试环境,需要先下载fabric-samples ,置于$GOPATH/src下。 测试过程 这里在以最简单的sacc.go为例,该链码只涉及到简单的存储(set)查询(get)功能。

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    如何提交测试流程开发提测申请模板?

    顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。 来源:http://www.51testing.com   项目到了需要提测的时候,提测这件事当然不能通过口头提测,得出提测单,还要写清楚提测的功能相关事项,这是很重要的!!    提测的内容呢,我把提测申请的内容提炼出了下面的开发提测申请模板,这个内容必须全面,但是又不能冗余,不然要写的太多了开发就会有意见了,哈哈!    我整理的主要内容有:  功能列表描述   1.提测模块(必填):需提供提测的功能列表   2.未提测模块(没有可不填):需列出在计划中但不能按时提测的功能列表   3.未提测模块预计提测时间(没有可不填 (必填):从开发实现的角度,说明模块已存在的问题/可能存在的问题,测试应注意的验证点等 影响范围说明(没有可不填):当前代码变动的影响范围说明,可以备注一些除功能列表外的可能会受影响的功能  接口相关说明

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    性能测试、压力测试负载测试

    尽管目的基本相同,但并不是在每种情况下都进行每种测试。 软件测试包括不同的测试实践,例如单元测试,集成测试类型最佳实践,所谓UI测试,关于可用性测试,黑盒测试白盒测试等。 每种测试实践在软件开发生命周期中都具有重要的地位作用。 在不同类型的测试中,有一些有助于提高应用程序性能的测试,例如性能测试,压力测试负载测试。 性能测试的好处 帮助衡量软件的稳定性 确保在早期开发生命周期中发现性能问题 帮助团队了解应用程序在正常负载下的运行状态 确保找出瓶颈并解决 帮助验证应用程序的功能特性 压力测试 压力测试是性能测试目录下的一种测试类型 通常来说,压力测试确定了在繁重的工作负载下应用程序的健壮性错误处理能力。压力测试是通过考虑更多数据许多用户来确定压力下系统状态的测试方法。 在这种测试类型中,该应用程序在多个用户下进行测试。 负载测试的目的是开发一种在意外的极端负载条件下也能稳定运行的应用软件。这种测试方法也称为耐力测试。可以通过选择合适的自动化工具轻松地执行此操作。

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