增城市大型的程序测试原装正品

　　软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品（包括阶段性产品）进行验证和确认的活动过程，其目的是尽快尽早地发现在软件产品中所存在的各种问题——与用户需求、预先定义的不一致性。检查软件产品的bug。写成测试报告，交于开发人员修改。软件测试人员的基本目标是发现软件中的错误。

　　但我很不喜欢的一点就是一些人总拿线上流量说事，貌似流量大技术就厉害似的。流量一定程度上能够催生厉害的技术，但流量大并不代表你的技术就牛掰。这些人宁愿吹嘘自己流量，也感谢一下自己公司的SRE和那些发表Disaster Tolerance和Consistency相关论文的大佬们。。。，综上:其实在互联网行业，更宽泛一点在软件行业，是没有技术壁垒的，不像航空航天有技术保密性，软件行业的技术都已经印在各个论文上了，或者各种开源项目都已经把这些技术实现了，你需要的话可以找到源码或者把文章里的思想复现(或许一些公司处于自身考虑没有公开某些技术细节，但其实这些细节只是对于某个产品特定的优化而已，对于整个行业技术发展没有影响)。而各种看似技术牛掰的软件项目，比如超算， AI或者EDA软件等等，无非就是成千上万的各个论文和开源项目上的或者自己每个小小的Idea的集合。这些大的项目本质上都是每个SDE一点一点的堆砌而已。

　　基础架构更集中在某个点上对一个技术产品做强做深，比较偏向于学院派，但我觉着国内互联网的基础架构技术驱动并不是强，也是在求稳，很多干基础架构的开发都干成了SRE。。有影响力的技术组件并不是很多，Tensorflow PyTorch TVM CUDA TensorRT等等大部分都是国外推出的。在这方面我记着百度的apollo和paddlepaddle算俩，阿里的dubbo算一个？如果还有欢迎在评论区补充。当然，基础架构这种东西秉承“别人有的我直接拿来用”这种思想无可厚非，毕竟重复造轮子这种事情没有意义。关键就在于谁都没有的时候你如何从头开发一个并在全世界形成广泛影响。这种事情的实现一是公司内部要有需求驱动，毕竟公司不是慈善机构，二是要有充分的人才能够推动这件事情。但是无论需求还是人才厚度承认美国还是走在的前面的，Google的MapReduce或者GFS也是因为数据流量增大的需求开发出来的，并且能够有多有实力的人去推动这个事情的发展。

　　算法研究分成业务线算法和基础算法，业务线算法一般都在搜索推荐广告之类涉及到现金流的部门，往往自驱动性比较强。所以国内互联网公司的推荐广告算法很厉害，Kaggle名次也很高，字节阿里出来的比较优秀的ML Engineer 到处都在抢，从这个层面评价国内互联网和学术界在这部分工作很不错，并且能够跟随前沿学术界和工业界的发展的，这几年很多AI顶会国内的发文数量也处于领先。但国内貌似缺乏颠覆性的技术？Alexnet, ResNet, Transformer, Bert, NasNet之类对行业起到重大影响的技术好像没一个是国内做出来的？但前沿研究这种东西也是有风口的，也有继承性，很多时候一些好的idea其实很多人想出来，风口到了也是一堆人一窝蜂而上，只不过是谁先谁后而已，抢先提出来的就能青史留名，Kaiming如果当年没设计出ResNet， Residual这种结构迟早有人会提出，如果爱因斯坦没想出相对论，相对论也是迟早的事情，因为整个行业已经到了”该提出相对论的时候了”，所以很多时候也是时代造就人，人再反过来慢慢推动时代发展。并不存在某个天才“一拍脑门就创造了某个厉害发明”这种事情。历史上“大师”们从来都是一起走来，又一起远去，原因也是这个，并不是某一代人的智商就比其它时代更强，而是有了坑自然就会有很多大师。其实这几年国内一些以纯研究为导向的AI Lab该撤的撤该转业务的转业务也有这个原因，研究风口已经过去了而已。

　　测试包含两方面的含义:一是测量，指的是使用测试装置通过实验来获取被测量的量值；二是试验，指的是在获取测量良知的基础上，借助于人、计算机或一些数据分析与处理系统，从被测量中提取被测量对象的有关信息。测试分为动态测试和静态测试。如果被测量不间变化，称这样的量为静态量，相应的测试成为静态测试；反之为动态

　　软件测试的目的是为了保证软件产品的最终质量，在软件开发的过程中，对软件产品进行质量控制。一般来说软件测试应由独立的产品评测中心负责，严格按照软件测试流程，制定测试计划、测试方案、测试规范，实施测试，对测试记录进行分析，并根据回归测试情况撰写测试报告。测试是为了证明程序有错，而不能保证程序没有错误。