• 个人的学习路线: 网易公开课的 MIT 线性代数,尤其要利用这门课把很多单词混熟,后面会方便很多; 再就是吴恩达老师的机器学习和深度学习

    练手的话是 TensorFlow,因为资料非常丰富群也很多,而且符号什么的和前面的课程是一致的

    当然这个是我自己利用空余时间自己玩的,说来惭愧我也没搞明白应该怎么应用,因此没办法说我自己就是对的或者合适的,仅供参考

  • AI 的门槛正在降低,并不是学不学的会的问题,而是学会之后怎么用的问题,现在很多公司炒 AI 只是概念:

    比如,很多公司的"AI 测试"只是运用了 Sikuli 进行了图像识别,具体怎么优化、怎么设计测试策略和目标、怎么提高产品的质量完全没有概念,结果每次 CI 的时候一大堆的图片需要上传,还有每一次需求都是天文数字的工作量,然后就是无论测试多少遍 BUG 一点都没有减少,除此以外根本没有提升;

    然而,更悲剧的是,哪怕其中有灵光的下狠心把图像算法优化了,发现图像识别和自然语言变成公共的基础服务了。

    对于这个领域不熟悉的测试,尤其不是大厂的测试,根本得不到信息,盲目学完然后盲目碰壁盲目失望这个是最有可能的,建议这个阶段还是稳扎稳打修炼基本功,有时间把线性代数好好补补,了解一下常用的框架,在常见的 AI 应用方向里面挑一个仔细研究一下,别太盲目跟风。

  • 测试开发之路----概要 at 2019年10月16日

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  • 先调整好心态,多数时候未必自己就完全不行,只是简历上没有戳中用人单位的兴趣点,我的房东小我几岁小学没毕业,到我租到他的屋子的时候人家还有二十一套装修好散好味没租出去的,学历虽然是一道坎但并非绝对的。

    整理一下七年间的得失,想清楚自己能忍到什么程度,按这个标准,在简历中适当迎合一下人家公司的业务需求就行。

  • 感谢,我发现我对共性这个点理解偏了,基础服务类包括运营支撑之类的平台抽到中台是一个合理的考虑,之前我见过一个把上下紧密依赖的业务公共服务抽到中台的案例,结果是底层服务频繁迭代,导致上层业务进度和沟通成本失控,缺陷在业务下游被放大;汇报线也混乱,上游业务的运营策略要依赖中台的资源,结果导致中台和业务没办法协同,互相推责任,整体效率低下

  • 感谢分享,很有用,不知道我的理解对不对,我举一个脑补的测试部门的 OKR 实例大家帮忙看看:

    本周关注的任务: P1: 上月所有版本问题回溯分析 P1: 本周版本回归 P1: xx 工具分享

    OKR 当前状态: 目标:提高发版质量 关键结果:线上资损率 25%(2500/10000) 关键结果:月均缺陷率 关键结果:持续改进措施覆盖率(版本覆盖率:37/50,资损覆盖率:1900/2500) 关键结果:人员技能提升(新工具推广 3/12 团队)

    未来四周计划: 推动所有团队的版本回溯 工具推广应用 检查预防措施执行情况

    状态指标: 缺陷率持续下降 人员单位产出增加

  • 部门架构上的划分问题并不是可以一笔带过的程度了:

    1. 中台和业务线业务重叠的部分责任如何划分?
    2. 业务线和中台都要快速迭代,但是中台的升级本身就会给业务线带来影响,如何能保证项目选择和快速交付的战略能够执行下来?
    3. 这个组织架构在结构上并不属于项目型架构,也不属于职能型架构,矩阵的划分上不仅有权责交叉还有业务领域的重合,怎么保证在执行组织级策略的时候,干系人之间能达成一个平衡,纵向的资源整合如何操作?
  • 可以设置跳过这个文件,在 exclude path 里面,但是这个方法是治标不治本的,完全无法预测这个类里面的方法什么时间维护过,会不会有数据类型的问题,遇到 JAVA 11 的新的安全策略会不会有代码编译失败等等等等问题。

    建议,如果是这个文件彻底不改了,类似于金融行业很多的 Fortran 工具类,直接打成二进制文件,也可以避免因为 JDK 升级导致的编译失败。 如果还打算改的话,把风险暴露出来给相关的干系人,让开发那边给出整改的建议。

  • 😂 你可以考虑我们公司,我们需要各种骚气测试

  • 30 岁,多多少少有一些沉淀了,无论是技术上还是阅历上;我个人认为在这个时间点,需要优先考虑的不再只是自己的能力基线问题,而是如何把自己的能力变现了,说直白了就是如何用自己的能力和阅历去服务和成就更多人,下面几个方面是我看到别人做的:

    1. 测试框架和工具的开发
    2. 共性问题的总结和流程的优化
    3. 方案的产出
    4. 辅助新员工提升
    5. 对外支持,比如投标方案质量保障的可行性、咨询方案中灾备和实施等方案的问题、客服反馈的问题中的共性问题如何提高解决和应对效率分析等等
    6. 理论的学习,主要是项目管理和质量管理的,工科的技能在解决具体问题是有效果的,但是如果放在更宏观的角度去思考的时候,比如这个项目要保证上线不出问题需要多少人力、怎么协调资源、采用什么样的技术、会出现哪些问题以及应该分配多少资源应对等等

    关于创业,我个人认为在这个时间给出这个建议是把你往火坑推了,先去市场看看自己能拉到多少投资,然后再看看这个业创不创的起来