• 走的比较急没有问~, 看网络攻防比赛的时候就比较好奇了。 上面的系统会显示每个团队的进度和分数,谁正在攻击谁的。弄的跟拍电影似的

  • 深度学习基础 -- 二分类 at 2017年10月23日

    恩,我学这些也是为了能测试

  • 深度学习基础 -- 二分类 at 2017年10月23日

    不是~ 讲浅层神经网络。 我没怎么研究过非监督学习。 就先不讲了

  • 深度学习基础 -- 二分类 at 2017年10月23日

    额,慢慢等吧。我讲完原理以后就会讲测试了。 在之后的帖子里

  • 深度学习基础 -- 二分类 at 2017年10月22日

    如果只是调用调用 API 或者调调参数做做测试什么的。其实不用数学有多好,算法都有框架实现了, 懂原理是为了能测试或者能用。 我数学可垃圾呢,也是照学不误~~

  • 请教关于测试调度 at 2017年10月09日

    有 jenkins 就掉 jenkins 的 API 集成就行了。 应该不难的

  • 针对这种情况我们是专门做的 migration 测试,我在上上家公司的时候,开发会专门研发出版本升级时的 migration 程序。而我们会有一个专门的拥有数据的环境进行测试 (环境部分我不太清楚,是美国那边的人搞得,据说是他们做的数据快照)。 而我现在的公司的做法比较类似,我们在不同客户那的版本是不同的 (TO B 业务),而客户那时常会有版本升级的需求。 所以如果新版本数据库的变动和 hadoop 的更改不兼容老版本的话,就要在升级工具中引入 migration(刷数据)。所以开发那边专门做了升级框架,每个版本都有对应的升级到下一个版本的机制。 而相应的,测试这边就要对每个版本进行升级测试。 方法很暴力,因为我们是用 docker+k8s 部署的测试环境,所以每个版本的镜像我都存到镜像仓库里了。 我可以随时部署任何版本的全套环境。 部署完旧版本环境后开始跑自动化 (全量的,能造多少数据就造多少)。跑完自动化后开始升级,升级后继续跑自动化 (同样的 case,还是全量的),然后配合手动的方式上去验证老数据是否正常,老任务是否能够重新运行等等,反正就是验证升级并没有影响老的数据。 验证完升级以后接着验证降级,套路都差不多。 这是我们 TO B 业务的玩法

  • 这个问题在我们这还真有段历史了。 过程不表了, 直接说我们的方案吧。 我们测试环境和线上 SAAS 都是用 docker+k8s 部署的,所以直接解决了环境不同的问题,开发,测试,线上用的都是一个镜像。 对于客户方的私有云部署, 我们有专门的部署测试。

  • 三线城市蛮尴尬的。注定了软件行业在这种城市中是疲软状态的。 我老家在哈尔滨,刚毕业的时候我在招聘网站上搜老家的职位的时候。我就找不到专门招软件测试的。老家软件培训业不少。 但是专门做软件的出名一点的也就神州吧。 国企之类的我同学进了移动做开发。总之我毕业那两年的时候再老家基本上就看不到啥希望。不想混日子,就来北京了。

  • 多线程的东西我都忘光了。。。。几年前还专门学习过一阵但一不用没多久就忘了。。。。。

  • 不是顺序执行,就是并行的

  • 你可以看看我之前写的文章

  • 恩。。是的。。我们这招人的时候也有这个问题。。 我们现在也是手动,自动化,工具开发,性能测试一把抓。 全都干

  • 其实成长有两种方式,一种是进入一个好平台,在成熟的体系下学习。这种情况下学的快,视野宽,少走弯路,干的舒服,应届生首选路线。只是体系太成熟就会变成接触的都是人家封装好的东西,很多东西不需自己考虑,时间长了容易形成被动的思维惯性,没有自己的思维和技术体系,这是被动学习的一个缺点吧,很多大厂的螺丝钉都是这么形成的,所以在中期需要强烈的自驱力或者机遇跳出这种状况,但只要跳出来了,也是前途光明的。 另一种是开荒,从 0 到 1。自己从头开始面对一切困难。这种情况下跟第一种完全相反。学的慢,视野窄,走的弯路多,干的很不舒服。是需要打从一开始就要有强烈的自驱力才能坚持下去的路线,不少人都在前期被干掉了。但是一旦坚持下来,中后期成长飞速。由于一开始就选择了 hard 模式,所以接触的广,接触的深。也很容易形成自己的思维和技术体系。

    以上两种方式各有各的好处,也各有各的缺点。前者的具体经验我给不了你。当初我基础和背景都很差, 好平台不收我。 所以我走的是后者的路线。 这是一开始就选择了 hard 模式的游戏体验。 该做什么没人告诉你, 该怎么做也没人告诉你。所以最好在工作中寻找突破口。 加入什么技术能让工作做的更快更好。 不建议脱离工作去学习,学习一项技术应该有目的性,一定要是你觉得能对之后的工作有很大帮助的才去学。 如果你们测试还是手动的,那就学学 UI 自动化,接口自动化。 如果你们的环境还要靠手动搭建,那就想办法学 linux,学 shell。 如果想要更好的维护多套环境,那就学 docker。如果你们的团队越拉越大,就学学 web 和底层技术去搭建测试平台, 一点点来,随着团队和业务的发展。 技术栈也就这么积累起来了。 我就是这么走过来的。

  • 这个我也不知道😂

  • 多谢指正~

  • Builder at 2017年08月29日

    直接开迅雷下几个电影,热的比起线程快 哈哈哈哈

  • 最近有点忙,写到一半还没发出来。 这两天我把下一篇写完就发出来哈

  • 啊? 难道不需要写自动化脚本么,还能闲着?赶紧补脚本啊。 没脚本也得开发工具吧

  • 电商:功能遍历场景 at 2017年08月08日

    刷屏了。。。。

  • 就是多线程,testng 里能配置的

  • PC 端的浏览器,BS 的,不是 CS

  • 额,那个啥。。。我不是想泼你冷水。。。但就我所知。。。docker 是没办法制作非 linux 镜像的。。 docker on windows 我知道。。那也是在 windows 上装个虚拟机跑 linux 然后装的 docker。。。你去看看我最新写的两篇文章就知道了。。docker 容器让你看到的操作系统是假的。。他们用的都是宿主机的内核。。 所以 linux 内核怎么跑 windows 的东西呢。。。

  • 俺们做 B 端的,不做 C 端。所以你懂的~~~

  • 那个我可是没试过😂