暂时没有这种强需求,但是正在调研中
个人准备加机会吧。 我当初也是没机会碰整个 CI 系统的。 但是我来公司早, 我是 28 号原来。我来的时候还没有运维呢。 然后我自己学习了一段时间以后就把活接了。 对于 QA 来说, 有些时候真的是个人努力加机遇。
就是避免环境冲突的。 有产品给客户用来演示的 demo 环境, 有给公司内部试用的环境, 有培训用的环境。 有给不同的研发团队搭建的环境。有给技术支持用来复现问题和做验证的环境。 在测试组内部也会针对不同的目的搭建不同的环境。 有做性能测试的, 有做兼容性测试的,有做功能测试的, 也有针对不同的产品版本搭建不同的环境。
加我微信,ycwdaaaa。或者 qq 号 446051551
现在大部分都是用开源的。哪有几家公司像我们一样还自研算法的。就算我司现在不也是开始集成像 tensorflow 这种来源框架来满足客户对开源算法的需求么。 针对于开源的机器学习库,他们只是给你提供一个可以训练模型的框架。远远达不到商用的程度,机器学习要商用首先要有数据闭环,为算法提供数据流,时序特征,流式计算等。有了这些能力然后才是模型训练,同时为了达到在大数据下的训练性能。才会扩展出了了类似 mllib on Hadoop, tensorflow on k8s 的各种技术站。要依托于各种分布式集群来扩展机器学习能力,然后上线之后还要保证高可用,负载均衡等等,所以各种云技术或者 open stack 也是要用到的。 这些都不是原声开源框架能做的,但都是商用机器学习场景必须要用到的。 当然如果我只是个学生在实验室搞搞实验。 随便单机跑跑怎么地都行
30 而立。爱发火算性格缺陷吧。平时其实也容易暴躁。只不过一般我都能压下去。 但是面临高压的时候就控制不住自己
我尽量多更更
其实没必要总结一个职位的技能树,因为每个行业的测试开发应用的技能是不一样的。 我们也只是总结出自己所处环境的技能树。 代表不了所有人
有一句话叫:广度是深度的副产品。 我们都为此而努力吧
主要就看你要外派去的公司是什么,项目是什么。 工作内容是什么。
恩,项目组很重要。 碰见好的项目就能学到东西。
外包公司么? 现在很少有公司还区分执行和写用例的人了
可以当跳板吧。 我是从外包跳出去的。 那时候我啥也不会, 没有像样的甲方公司要。 就去了外包。 后来才跳槽去了 58,后来又是现在的第四范式
不同的场景都有一些经典网络结构。 上网查查就好了。
你可以看一下我深度学习的第十三篇文章。 专门讲机器学习场景测试的。希望能对你有帮助
我了个去。。。。我是打算存草稿的。。。。这是手滑点了发布了么。。。 我就是想保存几个之后要看的文章
是的
找到能让自己干的开心的事情的同时还把钱赚了就好。 其他的都随意吧。 不论开发还是测试,干好了都是赢家。 重要的是在艰难的岁月里,你是否有毅力,扛得住压力坚持下去,而不是遇到困难就退缩不前。 人生中总有一些坎, 抗过去了就海阔天空, 挨不过去就原地踏步
发帖子的时候,上传任何图片都会自动被打上水印的。我控制不了
每次你们夸我,我都特心虚。
行业间互相鄙视算是挺常见的吧。 我都习惯了。 老在那技术约架,可能是太闲了。