人工智能需要测试吗，如果需要，如何测试？软件测试这个岗位怎么样

本文目录

• 人工智能需要测试吗，如果需要，如何测试
• 软件测试这个岗位怎么样
• 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
• 听力测试是怎么回事
• 如何对电脑进行温度压力测试，有什么好的软件推荐
• 软件测试面试一般都问什么问题
• HR通常提的一些面试问题是什么应该怎么回答
• 如何评估网站数据，并分析网站运营效果

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**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**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**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。

软件测试这个岗位怎么样

单从软件测试这个岗位来说，是个不错的岗位，随着互联网产品的丰富，企业和用户对软件产品的质量都有很高的要求，因此软件测试工程师的角色就非常重要了。

但是软件测试从业者分两种：

一是初级软件测试员

技能需求：手工测试，也就是点点点，薪资水平一般，并没有突出。工作内容也并没有什么过多技术含量，从业者众多，很难获得长期稳定的发展。

二是软件测试工程师

技能需求：自动化测试、编程能力。薪资水平较高，甚至能与程序员薪资水平一致。前景非常好，未来可期。国外软件测试工程师相较于国内更受重视。

这个岗位确实不错，但看你有没有往更高层面发展的念头和毅力。如果只是在手工测试点点点，点到职业寿命终点的话，那入行软件测试，反倒耽误了您的宝贵时光。

总之，如果热爱就勇敢的去尝试，难度不大，易上手！

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，My**L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ᕕᕗ

听力测试是怎么回事

听力测试是怎么回事？

听力测试有助于医生确定听力损失的类型和听力障碍的程度。临床常用的有音叉试验和纯音测听。音叉听力测验包括林那测试和韦伯测试。这两种测试都是利用音叉来确定听力损失的类型。

在林那测试中，音叉柄会被放在患者耳朵背后的乳突骨(以测试骨骼对声音的传导)处，然后再被挪至外耳道的附近(以测试空气对声音的传导)。对于传导性听力损失患者来说，骨传导测试的结果会更好，因为震动是绕开外耳道或中耳，直接通过颅骨的震动到达耳蜗。

但是，对于正常人或感觉神经性听力损失患者来说，空气传导测试的结果会优于骨传导，因为声音在健康的中耳结构中传播比通过颅骨的传播更有效。

在通常用于诊断单边听力丧失的韦伯试验中，测试者会在患者前额的中部附近放置一震动的音叉。如果是传导性听力损失的患者，弱侧耳朵的收听效果可能更好，这是因为这只耳朵不会被所处环境的背景音(因为外耳和中耳的异常导致其无法被听清)所打扰。

纯音测听是一个必须由专业人员来进行的复杂测试。在测试时，患者会被要求待在隔音的房间里，戴着有软垫的耳机，分别用一只耳朵去听测试者发出的声音。声音的频率会被逐渐增加(从低到高)，就像调节音量一样直到患者可以听见它们。

本内容由中日友好医院 耳鼻喉科 副主任医师 韩军审核

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如何对电脑进行温度压力测试，有什么好的软件推荐

furmark（俗称甜甜圈）和AIDA64这两个软件是最常用的压力测试软件。 追答 : 这两个软件可以让你的显卡和处理器全负荷运转，进行硬件温度压力测试这两个软件是必备的。

软件测试面试一般都问什么问题

软件测试面试题如下所示：

软件测试方法有哪些分类？各有什么特点？设计测试用例的主要方法有哪些？

您所熟悉的软件测试类型都有哪些？请试着分别比较这些不同的测试类型的区别与联系（如功能测试、性能测试……）？

什么时候自动化测试？

你什么时候不自动化测试？

自动化过程涉及哪些步骤？

良好的自动化工具的主要特征是什么？

软件自动化测试中使用的框架有哪些类型？

执行自动化测试时的脚本标准是什么？

哪些是最受欢迎的自动化测试工具？

您可以在什么基础上绘制自动化测试的成功图？

可以列出手动测试的一些缺点吗？

告诉我你对Selenium的了解？

告诉我有关QTP的信息？

以上这些问题是我从优就业毕业以后面试问到的，希望对你有所帮助

HR通常提的一些面试问题是什么应该怎么回答

【梅园为你分析】通常个人面试时间为半小时，包括自我介绍、建立关系、问答环节及结语，时间分配如下：

1、2分钟：自我介绍

2、3分钟：建立关系

3、20分钟：3-4 个问答

4、5分钟: 结语或侯选人提问

面试的问题，主要包括：

一、介绍你自己

提炼自己的优势，或与岗位匹配的内容，不要麻木重复简历上的话。比如我接触过一个女生，她自我介绍她是一个混血，精通八国语言，一下就激起了面试官的兴趣。

二、优势、劣势（优缺点）问题

提前准备好一些成就事件小故事，找一个优点，比如会销售，举一个以前做销售的例子。比如我听到的，有位学生于情人节当天，在学校内卖酒成功。因为他找了慈善基金来合作，卖酒钱用于慈善，并与校方沟通可以做这个学生跳蚤市场活动，把酒外包装找淘宝做了设计，让女生一看就“少女心”爆棚，男朋友就会掏钱买。总之，就是通过一个小故事，让面试官对他印象深刻，不仅体现了销售能力，还体现沟通与创造性解决问题的能力。

关于缺点，需要针对岗位，说与岗位无关的缺点。比如程序员说不擅长与人打交道，你会写代码就行了。

三、失败、负面的问题

关于失败，也要提前准备好小故事。就是类似你骑马，摔倒了，爬起来，骑得更好了的故事。

比如你可以提校园失恋的故事，激发了你学习和自我探索的欲望 ，从而发了*****，做了啥校园项目等等。

四、3-5个职业目标的问题

主要是考核你的个人发展目标与企业发展是不是一致。

比如你申请一家国际化的公司，你的个人目标必然包含国际化，你不能说，我就想当一个土鳖。

五、问面试官的问题

忌讳说：

1、我没有什么问题了

2、薪资问题、待遇问题

3、能百度到的问题

4、太宏观、层次太高的问题

可以问:

1、跟职业发展相关的

2、跟公司与行业相关的

3、关于前面个人表现的问题

比如：“感谢您刚才给我时间，请问我的经历和能力，有哪些是不符合公司预期的吗？” 一看：公司对于这个岗位的期待是什么？二看：我有什么不符合的地方？ 如果对方对你的判断有误，这正好是一个弥补的时机。

4、你在面试过程倾听抓住了对方的点，追加了一个问题（这个最高阶，超级加分）

【梅园观点】面试的过程，是面试官在你简历的基础上，进一步加深了解你，也是你进一步了解企业的过程。提前做好作业，理解适配程度，就能做到有备无患。祝好运！

我是梅园，专注教育与职场，只出产原创与干货。欢迎关注@梅园聊职场。

如何评估网站数据，并分析网站运营效果

可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流，通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。

站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。

对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。