本人大四了，想学习软件测试，哪里有比较好的学习视频资料？

Posted 2023-05-01

软件测试学习书籍8本【经典推荐】

一.《软件测试的艺术》 



适合软件开发人员、IT项目经理等相关读者阅读，还可以作为高等院校计算机相关专业软件测试课程的教材或参考书。从第1版付梓到现在已经30余年，是软件测试领域的经典著作。本书结构清晰、讲解生动活泼，简明扼要地展示了久经考验的软件测试方法和智慧。

二.《软件测试》 

适合软件测试人员及希望未来从事软件测试的其他专业人员阅读，也适合高等院校相关专业的学生及教师参考。是一本软件测试的入门书，内容全面实用，讲述浅显易懂，既可作为高等院校软件测试课程的教材，也可作为软件测试爱好者的自学用书。对于那些希望增强软件测试方面知识的程序员、软件项目经理和软件开发团队的其他人员，《计算机科学丛书：软件测试（原书第2版）》也具有很好的参考价值。


三、《Google软件测试之道》 

软件测试泰斗传道解惑，Google软件测试精髓完美呈现；淘宝测试技术专家翻译，测试界知名专家鼎力推荐。从内部视角告诉你这个世界上知名的互联网公司是如何应对21世纪软件测试的独特挑战的。《Google软件测试之道》抓住了Google做测试的本质，抓住了Google测试这个时代复杂软件的精华。 


四、《软件测试技术实战》

这本书的特色在于将大量的技术赋予了实际的应用场景，让读者能够更加清晰地把握如何将测试技术应用于具体实践的同时，为测试团队实施相关技术方案带来信心。本书的技术内容和流程方法倾注了作者多年的从业经验，读者可以基于该书的内容为模板，迅速展开合理、规范和有序的测试工作。


五、《敏捷软件测试》

测试是敏捷开发的关键组成部分。敏捷方法的广泛应用使人们开始关注如何有效测试，同时敏捷项目改变了测试人员的角色。测试人员的许多职责还是得到了不少误解，测试人员的真正职能是什么？敏捷团队真的需要具有QA背景的成员吗？“敏捷测试人员”到底意味着什么？业界经验丰富的两位敏捷测试实践者和顾问Lisa Crispin和Janet Gregory在书中给出了这些问题和更多问题的答案。Crispin和Gregory定义了敏捷测试的概念，并通过来自现实敏捷团队的示例阐述测试人员的职责。她们讲述如何利用敏捷测试象限来识别需要哪些测试，谁来做，以及哪些工具有帮助。这本书从测试人员的角度记录了敏捷软件开发迭代的一个完整周期，并解释了敏捷测试的七大关键成功要素。 


六、《Selenium自动化测试》

使用Python和Selenium进行Web自动化测试的实战指南，掌握用Python语言通过调用Selenium 接口，搭建Web应用自动化测试框架 使用Selenium、Appium实现在ios、android端在内的移动设备上的自动化测试。Python unittest模块创建WebDriver测试用例，WebDriver跨浏览器测试，隐式和显式建立可靠和健壮的测试。 在移动平台，如iOS和Android使用Appium测试Web应用程序，捕获测试执行的截图和视频 


七、《软件自动化测试开发》 

适读人群：软件测试从业人员、软件开发从业人员、学校软件测试专业学生、软件项目管理人员等。快速学习能力已成为当前职场必备技能，而自动化测试开发也逐渐成为软件测试行业中一门必备技能或职业。本书为软件测试行业的快速学习提供了一种可能。对初学者而言，可以照葫芦画瓢，在实践中激发兴趣和信心；对有基础的读者而言，可以更加深入地了解自动化测试，并直接应用到工作当中，本书的内容将起到一个实用指南的作用。 


八、《测试架构师修炼之道》 

资深软件测试架构师10年测试经验结晶，帮你系统梳理测试技术，建立自己的测试体系，轻松转型测试架构师！深度解密四步测试策略制定法、四步测试设计制定法、软件质量评估模型、测试方法车轮图，用通俗的语言和取自一线的案例阐述各种测试技术的细节、方法和实践。 

四、总结如果你觉得此文对你有帮助，如果你对软件测试、接口测试、自动化测试、面试经验交流感兴趣欢迎B站关注爱码小哥观看海量软件测试进阶公开课。

B站UP主：爱码小哥

参考技术A 1、课程选择，不要只是简单的学习功能测试，而是会涵盖有现在流行的自动化测试、GUI测试，接口测试和性能测试开发等内容；
2、培训机构的教学不仅仅是教会你做标准的软件测试，而是要教你一些测试逻辑，教会你使用工具但又不依赖于这些工具也可以完成自动化测试，也就是其背后的底层的工作原理，这些东西才是真正能够内化成属于你个人的核心竞争力。
3、现在的移动互联网企业对自动化测试的需求非常大，也会要求学员掌握程序设计的原理，所以测试开发性综合性人才才是未来IT行业的需求方向。
4、一定要去参加试学，因为很多人目标不明确，甚至是迷茫的，所以去试学一周，看看自己是不是真的想做技术，或者适合做技术。
5、授课方式，有些是面授，有些是视频授课，各有优点，就看自己喜欢哪种了。当然，线下面授的学费应该更高，毕竟成本在那里，学习时有老师盯着，有同学陪着，能够更快的进入学习的状态，有更充足的斗志。 参考技术B 题主学的专业是测试专业吗还是其他的，可以根据自己的实际情况来自学。查漏补缺。
1.视频资料领测、51cto应该都有免费的学习视频 。再者可以加入一些专业的QQ群，会有定期的公开课视频。
1.可以多关注些测试方面的微信公众号，把碎片时间利用起来哈~：
木蚂蚁、（测试、自动化测试初学者、都是笔记总结类的，可以快速了解些理论基础）
TesterHome、（主要针对移动互联网方面的）
ShareTesting、（测试内容更广泛、且研究得较深入）
51testing等等。
2.多逛些专业的测试论坛：51Testing， 领测、TesterHome等等
3.对每一次的项目作Bug总结和Bug分类，确认好每一个阶段出的Bug，久而久之，会形成一套自己的独有的测试经验总结 ，这是很宝贵的财富。之后会对自己从事的越来越游刃有余。
4.个人收藏的一些好的博客：
https://www.cnblogs.com/fnng/
http://blog.51cto.com/hongz/category4.html/p2 参考技术C

其实软件测试的视频教程到目前为止我还看到过捏可能是软件测试比较简单的吧、根本就不需要出视频类教程、看书就行了1、软件测试论坛；51testing、国内软件测试论坛最好的、没有之一2、剩下就是书籍了；首选推荐<软件测试(原书中文第二版)>。电子书我都放在百度网盘上了；地址:

本回答被提问者采纳 参考技术D

我这里有软件测试学习视频资料，当初我就是通过这份资料成功转行了，我我之前是机电一体化专业的，对软件测试可以说是零基础了，讲的非常详细，学习的顺序我已经用编号标记好了，需要的可以拿去用哦，对了 如果经济条件比较好的话也可以报一个培训班，跟着老师的节奏来就可以了，看个人选择咯，祝你好运！有帮助的话望采纳点赞哦。

软件测试全套资料下载地址 提取码：e8ww 

麦子学院学习视频之机器学习:1.1 机器学习介绍

       今天开始学习机器学习，在网上找了很多视频还有书籍。由于本人不是计算机专业的学生，基础知识还是比较薄弱，但我非常想学习机器学习以及深度学习。最后还是选择了麦子学院的彭亮老师的《机器学习基础介绍》（以后简称机器学习课程）。说的挺好的，主要是通俗易懂。还选择了美国作者Miroslav Kubat的著作《机器学习导论》（以后简称机器学习书籍），再结合网络资源先学习一些基础课程，再开始我的深度学习之路吧。

1.1 机器学习介绍

本文主要是结合机器学习课程，以及网络资源了解机器学习。总结的不是太好，希望大家多多指教。

1，机器学习 （Machine Learning, ML)

1.1 概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

1.2 学科定位：人工智能(Artificial Intelligence, AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

1.3 定义：探究和开发一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并且利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。

      学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。

     (1)Arthur Samuel (1959): 一门不需要通过外部程序指示而让计算机有能力自我学习的学科

     (2)Langley（1996) ： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”

     (3)Tom Michell (1997):  “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”

1.4学习：针对经验E (experience) 和一系列的任务 T (tasks) 和一定表现的衡量 P，如果随之经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说计算机具有学习能力。

 

2. 机器学习的应用：

      机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

 

3. 发展史

机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。

      第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。

      第二阶段是在20世纪60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。

      第三阶段是从20世纪70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。

      机器学习的最新阶段始于1986年。

4. 分类

基于学习策略的分类　

       学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下六种基本类型：

1）机械学习 (Rote learning)

       学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。

2）示教学习 (Learning from instruction或Learning by being told)

       学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立一个系统，使它能接受教导和建议，并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。

3）演绎学习 (Learning by deduction)

       学生所用的推理形式为演绎推理。推理从公理出发，经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程，使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。

4）类比学习 (Learning by analogy)

       利用二个不同领域（源域、目标域）中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设计的相类似的功能。

       类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源（源域）中检索出可用的知识，再将其转换成新的形式，用到新的状况（目标域）中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用，许多科学发现就是通过类比得到的。例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。

5）基于解释的学习 (Explanation-based learning, EBL)

      学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念，然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。

      著名的EBL系统有迪乔恩（G.DeJong）的GENESIS,米切尔（T.Mitchell）的LEXII和LEAP, 以及明顿（S.Minton）等的PRODIGY。

6）归纳学习 (Learning from induction)

      归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供一般性概念描述（如公理）。从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的，发展也较为成熟的学习方法，在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。

5. 学习形式分类

1）监督学习(supervised learning)

监督学习，即在机械学习过程中提供对错指示。一般实在是数据组中包含最终结果（0，1）。通过算法让机器自我减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

2）非监督学习(unsupervised learning)

非监督学习又称归纳性学习（clustering）利用K方式(Kmeans)，建立中心（centriole），通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差，达到分类的目的。

6. 研究领域

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：

（1）面向任务的研究

研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。

（2）认知模型

研究人类学习过程并进行计算机模拟。

（3）理论分析

从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法

机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。

7. 置业市场需求：

LinkedIn所有职业技能需求量第一：机器学习，数据挖掘和统计分析人才

参考资料：

[1] 麦子学院“机器学习基础介绍”视频http://www.maiziedu.com/course/373/

[2] 百度百科“机器学习”https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/217599?fr=aladdin

 

       本博文是博主个人学习时的一些记录，不保证是为原创，文章加入了转载的源地址还有个别文章是汇总网上多份资料所成，在这之中也必有疏漏未加标注者，如有侵权请与博主联系。