软件测试能月薪5万吗有多少测试能拿到这么多？人工智能需要测试吗，如果需要，如何测试_测试_算法_软件

本文目录

• 软件测试能月薪5万吗有多少测试能拿到这么多
• 人工智能需要测试吗，如果需要，如何测试
• IT界的三兄弟开发、测试、运维，大家觉得这三个哪个学起来最快也最好入门找工作
• 200M电信测试只有93M，不达标究竟是谁的问题
• 心理测试准吗
• 如何从零开始学习软件测试
• 电信宽带用什么软件测速最准确
• 软件测试这方面好找工作吗
• 软件测试学习需要用什么软件
• 瑞格心理教育信息化管理系统学生如何登录

软件测试能月薪5万吗有多少测试能拿到这么多

软件测试月薪5万是可以达到的！但是不是随随便便一个测试员都可以拿到这么多，刚入行或是经验较少的目前是没办法。

能拿月薪5万的一般是测试架构师或者是管理层，熟悉测试领域各个领域，能建立公司级别的测试体系和质量保障体系，熟悉公司业务，具备一定的开发技能，能参与公司业务和技术选型的决策。

听起来是不是责任就不一般啦~这种级别的大佬月薪5万是手到擒来的！

像我们柠檬班很多大佬讲师，做讲师之前做测试相关工作经验长达十年，并且任职于大型企业，做到主管级别，实力可谓是非常强劲，也只有这样的大神，才可以结合基础知识和真实工作情况，带给学员更加实用的知识！

让许许多多的应届生，转行人士，做测试想回炉重造的学完一整套课程之后，过上自己满意的生活~

人工智能需要测试吗，如果需要，如何测试

答案是：需要的。与传统测试相对，后者测试对象、方法、策略存在较大差异。由传统的对被测对象的实际结果与明确的期望结果验证，转向了基于测试集数据设计的算法模型指标验证及结果分析。

随着人工智能的快速发展与应用，如OCR识别、推荐算法、目标检测算法等等。算法测试也逐渐进入到软件测试行业的视野之中，传统的功能测试策略对于算法测试而言，难以满足对人工智能 (AI)产品的质量保障，对测试提出了更高的要求。

结合在人脸检测、检索算法上的测试探索、实践的过程，本文将从以下几个方面介绍人工智能 (AI) 算法测试策略。

• 算法测试集数据准备
  
• 算法功能测试
  
• 算法性能测试
  
• 算法效果测试（模型评估指标）
  
• 算法指标结果分析
  
• 算法测试报告
  

我们将算法测试测试流程中的几个核心环节提炼如上几点，也就组成了我们目前算法测试的测试策略。

算法测试集数据准备

测试集的准备对于整体算法测试而言非常重要，一般测试集准备过程中需考虑以下几点：

• 测试集的覆盖度
  
• 测试集的独立性
  
• 测试集的准确性
  

测试集的覆盖度

如果，测试集准备只是随机的选取测试数据，容易造成测试结果的失真，降低算法模型评估结果的可靠性。

好比我们的功能测试，根据功能测试设计，构造对应的数据进行测试覆盖。算法测试亦然，以人脸检测算法而言，除了考虑选取正样本、负样本外，还需要考虑正样本中人脸特征的覆盖，如人脸占比、模糊度、光照、姿态（角度）、完整性（遮挡）等特征。

选择好对应的测试数据后，后来后期的指标计算、结果分析，还需对数据进行标注，标注对应的特征，以人脸检测为例，使用工具对人脸图标进行人脸坐标框图，并将对应特征进行标注记录及存储，如下图。

另外，除了数据特征的覆盖，也需要考虑数据来源的覆盖，结合实际应用环境、场景的数据进行数据模拟、准备。比如公共场所摄像头下的人脸检索，图片一般比较模糊、图片光照强度不一，因此准备数据时，也需要根据此场景，模拟数据。一般来讲，最好将真实生产环境数据作为测试数据，并从其中按照数据特征分布选取测试数据。

此外，关于测试数据的数量，一般来讲测试数据量越多越能客观的反映算法的真实效果，但出于测试成本的考虑，不能穷其尽，一般以真实生产环境为参考，选取20%，如果生产环境数据量巨大，则选取1%~2%，或者更小。由于我们的生产环境数据量巨大，考虑到测试成本，我们选取了2W左右的图片进行测试。

测试集的独立性

测试集的独立性主要考虑测试数据集相互干扰导致测试结果的失真风险。

我们以人脸检索为例，我们准备200组人脸测试数据，每组为同一个人不同时期或角度的10张人脸照片，对人脸检索算法模型指标进行计算时，如计算TOP10的精确率，此时若在数据库中，存在以上200组人的其他照片时，便会对指标计算结果造成影响，比如我们200组人脸中包含Jack，但数据库中除了Jack的10张，还存在其他的8张Jack的照片。若算法微服务接口返回的TOP10图片中有我们测试集中的Jack图片6张，非测试集但在数据库中的其他Jack照片2张，还有2张非Jack的照片，测试的精确率该如何计算，按照我们的测试集（已标注）来看，精确率为60%，但实际精确率为80%，造成了精确率指标计算结果的失真。

因此，我们在测试集数据准备时，需考虑数据干扰，测试准备阶段对数据库的其他测试数据进行评估，比如从200组人脸测试数据组，进行预测试，对相似度非常高的数据进行研判，判断是否为同一人，若是则删除该照片或者不将该人从200组测试集中剔除。

测试集的准确性

数据集的准确性比较好理解，一般指的是数据标注的准确性，比如Jack的照片不应标注为Tom，照片模糊的特征不应标注为清晰。如果数据标注错误，那么直接影响了算法模型指标计算的结果。

对于测试集的准备，为了提高测试集准备效率及复用性，我们尝试搭建了算法数仓平台，实现数据（图片）的在线标注、存储等功能，作为算法测试数据的同一获取入口。

同时测试集一般也包含数据清洗操作，数据清洗是为保障后续模型评估指标结果、指标分析、特征分析的有效性，降低垃圾数据、干扰数据的影响。

算法功能测试

以我现在接触的人工智能系统而言，将算法以微服务接口的形式对外提供服务，类似于百度AI开放平台。

因此需要对算法微服务接口进行功能性验证，比如结合应用场景从功能性、可靠性、可维护性角度对必填、非必填、参数组合验证等进行正向、异向的测试覆盖。此处不多做介绍，同普通的API接口测试策略一致，结合接口测试质量评估标准，大概从如下几个角度进行设计：

• 业务功能覆盖是否完整
• 业务规则覆盖是否完整
• 参数验证是否达到要求(边界、业务规则)
• 接口异常场景覆盖是否完整
• 性能指标是否满足要求
• 安全指标是否满足要求

算法性能测试

微服务接口的性能测试大家也比较了解，对于算法微服务同样需要进行性能测试，如基准测试、性能测试（验证是否符合性能指标）、长短稳定性能测试，都是算法微服务每个版本中需要测试的内容，同时产出版本间的性能横向对比，感知性能变化。常关注的指标有平均响应时间、95%响应时间、TPS，同时关注GPU、内存等系统资源的使用情况。

一般使用Jmeter进行接口性能测试。不过，我们在实际应用中为了将算法微服务接口的功能测试、性能测试融合到一起，以降低自动化测试开发、使用、学习成本，提高可持续性，我们基于关键字驱动、数据驱动的测试思想，利用Python Request、Locust模块分别实现了功能、性能自定义关键字开发。每轮测试执行完算法微服务功能自动化测试，若功能执行通过，则自动拉起对应不同执行策略的性能测试用例，每次测试执行结果都进行存储至数据库中，以便输出该算法微服务接口的不同版本性能各项指标的比较结果。

算法模型评估指标

首先，不同类型算法的其关注的算法模型评估指标不同。

比如人脸检测算法常以精确率、召回率、准确率、错报率等评估指标；人脸检索算法常以TOPN的精确率、召回率、前N张连续准确率。

其次，相同类型算法在不同应用场景其关注的算法模型评估指标也存在差异。

比如人脸检索在应用在高铁站的人脸比对（重点人员检索）的场景中，不太关注召回率，但对精确率要求很多，避免抓错人，造成公共场所的秩序混乱。但在海量人脸检索的应用场景中，愿意牺牲部分精确率来提高召回率，因此在该场景中不能盲目的追求精准率。

除了上述算法模型评估指标，我们还常用ROC、PR曲线来衡量算法模型效果的好坏。

我们在算法微服务功能、性能测试中介绍到，使用了基于关键字驱动、数据驱动的测试思想，利用Python Request、Locust模块分别实现功能、性能自定义关键字开发。考虑到测试技术栈的统一以及可复用性，我们基于上述设计，实现了算法模型评估指标的自定义关键字开发，每次运行输出相同测试集下的不同版本模型评估指标的横向比较。

当然除了不同版本的比较模型评估指标的比较，如果条件允许，我们还需要进行一定的竞品比较，比较与市场上相同类似的算法效果的差异，取长补短。

算法指标结果分析

我们对算法模型指标评估之后，除了感知算法模型评估指标在不同版本的差异，还希望进一步的进行分析，已得到具体算法模型的优化的优化方向，这时候就需要结合数据的标注信息进行深度的分析，挖掘算法优劣是否哪些数据特征的影响，影响程度如何。比如通过数据特征组合或者控制部分特征一致等方式，看其他特征对算法效果的影响程度等等。

这时候我们一般通过开发一些脚本实现我们的分析过程，根据算法微服务接口的响应体以及数据准备阶段所标注的数据特征，进行分析脚本的开发。

另外指标结果的进一步分析，也要结合算法设计，比如人脸检索算法，每张图片的检索流程为“输入图片的人脸检测“ -》 “输入图片的人脸特征提取“ -》 “相似特征检索“，通过此查询流程不难看出人脸检索的整体精确率受上述三个环节的影响，因此基于指标结果的深度分析也需要从这三个层次入手。

算法测试报告

一般算法测试报告由以下几个要素组成：

• 算法功能测试结果
  
• 算法性能测试结果
  
• 算法模型评估指标结果
  
• 算法指标结果分析
  

由于算法微服务测试的复杂度相对普通服务接口较高，在报告注意简明扼要。

IT界的三兄弟开发、测试、运维，大家觉得这三个哪个学起来最快也最好入门找工作

运维要做好其实需要懂很多东西，基础的网络管理，系统环境，cdn管理，域名管理，各种权限控制管理包括防护墙，每个问题的第一线都会是你去对接，就会涉及到监控管理，原来的lnmp，tomcat, nginx，MySQL相关安装配置使用熟练以上基本必备的，现在都在微服务，对于开发来讲他们更省心了，相对的架构复杂度压力对运维更大了，原来的那种只会写个shell的运维根本撑不住，你得需要慢慢学习Python学习编写一些工具或者运维平台，你就得需要彻底的学习下ᕕ?ᕗ

200M电信测试只有93M，不达标究竟是谁的问题

不达标不能怨运营商

200兆宽带实测只有93兆是怎么测出来的？得研究研究。在家庭中的话，一般用路由器，然后用路由器连电脑。 还有家里有宽带，没电脑，用手机无线连路由器。这种情况下，用手机测网速，不准,2.4GHz的wifi连接下肯定速度达不到，貌似只能达到宽带的一半（就是93兆吧），5.0GHz的wifi连接速度较快网速应该接近200兆一些。

如果在家里用通过路由器用线连接的电脑测网速的话，比较准，但前提条件是：路由器与光猫之间的线应该是超五类线及以上，连接光猫的端口是支持千兆网的那个端口，路由器的RJ45接口支持千兆，家用电脑网卡接口的RJ45口支持千兆。 才能测准（应该是200兆）。

其它情况，可以参照一下以上。

心理测试准吗

我是赵晓薇，资深心理学爱好者，一直用笔名marsbelle闯江湖。华大应用心理研究院咨询师。想成为心理咨询师，可以关注及私信我们的头条号，华大心理陪你助人自助！

您好！当你问起“准，还是不准”时，让我想起了做占星咨询时，别人会先问“你这倒底准不准呢？”，这是一个比较值得深究的问题。那么我先解释一下心理测量，以及心理测验与他的区别。

心理测量（mental test），是根据一定的法则和心理学原理，使用一定的操作程序，给人的行为确定出一种数量化的价值。心理测验，是测量心理的一种工具，正式编制心理测验，应该首先确定测验的目的，制定编题计划，编写题目，题目的预测验和分析，合成测验，将测验标准化，对测验的鉴定，编写测验说明书。

心理测验对于被测者来说，仅仅是通过感觉或思考来回答题目。但是对于编测测验的人，需要上述一系列标准的步骤。

而一个测验最需要的是信度和效度。信度指的是这个测验的可靠性、一致性和稳定性。效度是这个测验是不是能真实反应所需测量的事物的程度。

很多测验都是信度高但效度不一定高，尤其是人格测试，就连著名的16PF和MBTI，都是信度高但效度并不高的测试。而我们常见的“测测你的内心”，“你是哪种特殊的人”……这种很诱人的标题的测试，往往是娱乐性质比较大，缺乏信效度的检测。比较有名的信效度高的测试是某些智力测验，比如韦氏智力测验。

作者简介：

赵晓薇，

国家二级心理咨询师，本硕都是心理学专业。华大应用心理研究院咨询师，精神动力学取向。兼职占星师。不管你有任何心理或情感困惑，可以关注及私信我们的头条号，向作者提问咨询！

如何从零开始学习软件测试

从零开始学习软件测试，有两条路：自学和培训班。在这里不推荐自学，首先是学习软件测试还是需要一定的坚持和理解力的，但是现在很多人工作就很忙， 没有时间和精力去字形研究；培训机构有专业老师，同时还会有非常多跟你经历差不多的人一起学习，方便交流心得。

很多人不相信培训机构，觉得就是骗钱的，误人子弟！我相信这样的机构绝对有，可能还不少，但是有时候自学吧，消耗的时间比较长，如果没有基础的话，想要自学也是比较难的，现在网上的软件测试资料也比较多， 需要自己去识别哪些是自己要学习的， 不然很容易陷入迷茫。

培训机构 在这方面还是有一定优势的：学习时间相对较短，整体学习比较全面，学习内容也比较集中。而且有老师给指导，学习的范围也是目前行业的热门技术，学习更有针对性，转行的 效率更高。

所以选择专业正规的培训机构学习还是可以滴，在挑选培训机构上，要注意这几点：

1. 授课老师

想学软件测试，有丰富工作经验的，不脱离社会工作要求的老师会比较好，这样就可以了解现在工作的方向，去针对性教学。

1. 机构专业性

现在有很多机构确实是骗钱机构，所以一定要事先了解一下机构的专业性，有没有联系老师，联系群，会不会随时跟进，如果是付了钱就消失的，一定要绕开。

1. 课程安排

很多人的基础和学习目的都不同，所以说那种把所有学员都安排在一起的肯定不专业，可以去了解一下机构的课程管理，找到自己想学的，这样就万无一失啦~

找到合适的培训机构之后，其实事情就简单很多啦，你就可以去跟机构沟通，你目前是什么处境，想要达到什么样的成果，像我们柠檬班有全程班和速成班，还会根据学习的方向不同分为Python班，Java班等等，课程非常多分类，在选择课程的时候可以多和班主任沟通，选择之后，就跟着老师学就好啦~

如果需要软件测试视频干货学习资料的，可以私聊我免费获取哦~

电信宽带用什么软件测速最准确

电信带宽当然最准确的测速软件。

名称：智带生活

智宽生活是一款为电信用户提供自助服务软件，可以自动识别用户宽带账号，网络是否正常，签约带宽是多少M，归属地。

主要功能：带宽测速，测试电信实际使用带宽，和签约带宽进行对比，是否能达到签约带宽的速度。

如果测试出来的速度与签约带宽一样，那说明网速没有问题。

故障诊断:可以修复网络断网，进行诊断，修复。

上网优化：检测上网环境、优化网络，提供稳定的连接，提高速度，等功能。

关注iT小技术，你提问题，iT小团队来回答~

软件测试这方面好找工作吗

我的回答是软件测试好找工作。

由于我国企业对软件测试技术的认知较晚，因此这方面的专业技术人才在国内还很稀缺。近年来，随着我国软件产业的蓬勃发展以及对软件质量的重视，软件测试也越来越被软件企业所重视，软件测试成为了一个前景光明的新兴产业。

一、目前软件测试人才培养情况

1、院校培养

目前国内院校没有单独形成“软件测试专业”，只有少数院校是以“计算机科学与技术（软件测试方向）或软件工程（软件测试方向）”开设的。

2、地方培训机构培训。目前60%以上测试人员由地方培训机构提供。

3、软件开发人员转行。

二、软件测试行业就业前景

依靠于互联网的飞速发展，越来越多的企业意识到IT岗位的重要性，软件测试作为IT行业新兴起的一个板块，对于每个公司而言都是必备团队，却又鲜少被外人所了解。那么，软件测试在国内的现状如何？关于软件测试前景和薪资待遇如何？

据权威机构调查统计，目前，我国软件测试人才缺口高达20万，已成为我国软件产业发展的瓶颈之一。“软件测试人才需求量的加大，是由于近年来我国软件行业的产业升级所决定的。”业内专业人士介绍说，“由于我国的软件行业目前突破了作坊时代，由以前软件开发的单打独斗升级为工业化、流水线式的生产模式，作为工业化的产品，软件测试也就成为软件开发企业必不可少的质量监控部门，而目前我国的软件测试人才的培养数量较产业升级相对滞后，这就形成了软件测试人才的供给远小于需求现状。”

1、软件测试在国内的现状

软件测试虽然目前在国内还发展的不是很成熟，但是在国外早已经被很多公司所重视，软件测试人员与软件开发人员的岗位比例是1：1。在中国的很多软件企业中存在着重开发、轻测试的现象。所以，也就导致当一个软件产品正式上线之后，日后的软件产品的质量问题频出。

在国内很多企业只有1-2个测试人员，或者干脆没有测试人员配备。造成很多公司都表示市场上软件测试人员实在太少，想聘请也没有这方面的人才，所以只好让开发人员再去充当测试工程师。

2、软件测试的市场需求不断增加，就业薪资不断增长

软件测试在整个软件生命周期中是必不可少的重要一环，但是其在研发体系中的重要性要弱于软件开发和基础技术研究。再加上近些年逐步重视用户体验度，软件测试也逐渐被各个公司所倚重。各公司对测试人员的招聘也在加大力度。

以2019年应届生就业数据来看：

名列前茅的是计算机软件行业，平均薪资达到了7842元！比毕业生平均工资4523元高出近1500元！伴随现在互联网+时代，我国计算机软件行业人才缺口更是高达60万以上，因此企业需要更多对口资源的人才，包括开发、测试、运维等岗位，薪资待遇也自然随之水涨船高。

就业后薪资涨幅，以智联招聘网站上一线城市的薪资做整理：

刚入行的初级软件测试工程师薪资大概是6000-8000元；

1-2年后中级软件测试工程师薪资8000-15000元；

高级软件测试工程师15000-25000元；

资深软件测试工程师/测试专家/测试开发/测试管理25000+。

就业3年后的薪资均超过1万元。

三、想从事软件测试工作须具备的基本技能

2019年智联招聘上软件测试岗位的技能要求，即便是针对大学毕业生，相比几年前都有所提高。软件工程理论、bug跟踪管理、测试相关文档编写、环境搭建、数据库这些都是必要的，更多还要求有编程基础、掌握主流测试工具使用、最好有实际项目经验等；只要是对口专业，这些对应的技术都有课程覆盖，若大学授课不是纸上谈兵，有具体的实训实操，掌握好的话应聘其实不成问题。

总之，软件测试就业前景

1、行业前景好：PC软件、互联网软件、手机软件、嵌入式软件、硬件等，都需要测试，只要有软件和硬件，就需要测试，软件测试发展前景好。

2、人才需求大：据职友集数据显示，北京地区软件测试工程师招聘，需求量为5479个，社会人才需求较为迫切。

3、就业薪水高：据职友集数据显示，北京地区软件测试职位平均薪水为9630元，就业薪水远远超越了其他职位。

软件测试学习需要用什么软件

多数公司会将测试人员按照职级划分，如初级测试，高级测试，资深测试。随着职位级别的不断提高，所要求的能力和技术也会越来越高，整体来说，如果你要应聘的是高级测试的话，岗位要求基本会是在某一个或多个领域内非常擅长。那么这里说的某一个领域其实就是测试行业内对岗位的更进一步细分。那么在测试行业内到底有那些细分的测试岗位呢 ？

测试的不同岗位

就目前测试行业来说，主要细分领域包括功能测试，自动化测试，白盒测试，性能测试等 。很多公司也会设置专岗来招聘对应细分领域的工程师，如自动化测试或性能测试等 。下图主要针对不同岗位的工程师所进行的工作内容进行的描述。也是因为工作内容有所不同，所以每个岗位上的工程师使用到的工具也会有所不同。

不同岗位所使用的工具不同

下图就是根据不同岗位上所从事的主要工作内容，分类的列举出了一些业界比较流行或具有代表性的工具。而且每家公司的情况不同，个人喜好也不同，所以不见得都会在列表中能看到，下图中的工具仅供参考。

这些工具我们都要学习 ？

工具虽多，也并非都要关注，根据我们目前的情况，可以选一些自己所关注的工具，进行全面系统的学习，毕竟这些工具中多数非常经典，在某个方面可以提高我们的工作效率。当然，想要学习也是非常方便的，这些工具在网络上有很多的学习资源，个人推荐头条和B站，基本在上面都能找到你想要的学习资料。

瑞格心理教育信息化管理系统学生如何登录

1.登录地址:各学院本科生、研究生均可按以下两种方式登录:直接在浏览器地址栏输入。

2.登陆方法二在大学网站主页上点击心理测评。

3.登陆操作:各学院本科生和研究生信息已经导入心理测评系统数据库，不需要注册，可直接登录。登录账号、密码均为本人学号，首次登录时，请注意*修改密码*，再进行心理测试等其他操作，以防个人信息泄露。

4.登录后测评系统开放的项目为:心理测评和网络调查。所有学生在登陆后，都可以选取感兴趣的量表进行测试，除个别量表外，均可在线看到测试结果。学生登录测评系统操作详见。

5.注意事项为方便登录系统并进行测试及查询，只有本校学生才可登录，请大家不要修改个人基本信息，否则无法进行有效操作。

6.拓展资料瑞格心理专注于学生的心理发展状况，便于更好的促进学生更加健康成长，形成正确的人生观世界观价值观，有利于维护学校稳定。

7.保密性考虑到学生心理测试结果隐秘性，每个学生只可查看自己的心理测试结果，不可查看他人的。