升职加薪是我最大的动力哈哈哈哈。

求 testlink API 的介绍

网易云课堂中的吴恩达视频

这就是 selenide 的 python 版本~~~

这个我还真没用过~ 之后可以看看

是吧~ 哈哈， 所以我一直安利这个框架

推荐 selenide+docker gird 架构， 最好跑在 k8s 里。 自动化运维和执行效率杠杠的。 我再我们这 40 浏览器并发，速度飞起

其他的没太用过不敢评价， 比较火的比如 macaca，rf

移动端的我没研究过了~~ 反正 web 端我觉得这玩意最好用了。听说 python 也支持 selenide 了

开源要向公司申请的。 不能私自开源

之前面试过一个百度无人车的兄弟， 他的路子比较野，我描述一下他测试计算机视觉的那部分。 他会给他们的程序输入各种视频信号，然后检测程序对应的反应。 怎么检测呢？ 他自己用树莓派 + 发光的二极管，再加一个视频录制装置，自动的录视频传给他们的程序测试程序对光源的反应。 这个思路野吧，这个哥们就属于有才的，软件硬件都会玩的。

同时自动驾驶中的很大一部分也是机器学习模型，可以考虑从这方面下手的。 如何评估模型，如何在模型产生过程中进行测试等等。 这种测试要求你懂机器学习， 比如我再测试我们公司的机器学习平台，这个平台是产生模型的平台。 我要懂机器学习算法和业务，才能测试的了这个平台。 比如平台里集成了 tensorflow 算子，那我要就去写 tensorflow 的代码去测试这个算子。 例如我上周做的事情就是用 tensorflow 写一个 cnn 去测试我们的 tensorflow 算子在 GPU 上和 CPU 上的性能。 所以做这部分测试对测试人员的硬性要求很高，就是要懂机器学习，这个绕不过去。 楼主加油努力， 无人车测试做好了很抢手， 有实力的大厂会陆续加入到这个行列中，到时候你做好了随便跳个曹就是高薪。 而且机器学习的原理在任何业务中都是相同的，就算你以后不做无人车方向了， 其他任何机器学习方向的厂子你都好进

mnist 数据集，2000 轮训练的 cnn 使用 GPU 只用了 11 秒。 速度快的飞起

先不看了，以后我们产品要是集成了 keras 再说吧。我现在用 tensorflow 是为了测试用的， 要测试我司的 SDK 和 GPU 能跟 tensorflow 完美交互。 我写这个卷积神经网络也是要测试 tf 运行在我们 GPU 上的性能。

加你了~

变成脉脉匿名区了

恩，多谢提供链接哈

我没想那么多， 就是在自己觉得对的路上埋头使劲干。 不犹豫，不彷徨，不退缩。 有踌躇不前的功夫，事情早就做出来了，路也走出来了。 延迟满足感，厚积薄发。 所以我从来也没怎么焦虑过，但我却一步一步走的更好了。 不要去管其他人什么水平，其他人开多少工资， 那都没用。 走好自己的路才是最实在的

到底你们都是从哪听说的 6：2：2 这种配比的

6：2：2 的这个做法肯定是不推荐的。 这样训练数据太小。模型效果不会好的

主要是平时工作生活太忙了。。。没时间维护群。 能保持每周更新一篇文章就已经很不错了

楼主比较喜欢用实际的代码来演示。 但这其实并不适合作为一篇文章，而更像是楼主个人的笔记。 可能楼主并不擅长讲故事吧。要讲明白原型链以及 proto 和 prototype 的区别其实还是需要很多文字和流程图的。 建议楼主更多的从受众的角度考虑如何做分享~~ 其实楼主在贴代码的同时，着重的讲一讲函数的 prototype 的指向以及对象的 proto 的指向再配合着贴一下类似下面这个图效果会好很多。

恩恩~~ 坚持住哈~ 社区里还没有人写一个比较完整的 JS 系列帖子呢。 最好把 es6 也写进来， 然后选择三大框架里的一个也讲解一下。

恩恩， 也建议把 eventloop 闭包这些东西也详细讲一下~

既然写 es5 了~~ 起码把原型链解释清楚吧~~ 要不然直接 new 一个函数的方式人家会懵逼的~~ 你上面的 demo 也就是原本就会 js 的人才看的懂。。。 所以你这写出来给谁看呢。。。

不错， 刚学完 docker 没多久就有这样的实践了。