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转自: http://www.zhihu.com/question/20254092 测试思维方面:1.测试基础理论(测试流程.测试的基础知识)2.测试用例设计方法论(黑盒.白盒)3.软件质量体系(建议可以参考GB/T16260)将以上3个方面的内容,融合到你的思维中去,建立属于自己测试思维的体系,明确测试在不同软件开发阶段要做些什么,怎么做.测试技术能力方面:1.学会写各种测试文档(测试计划.测试方案.测试用例.测试报告.缺陷报告等)2.学习测试工具(工具.脚本.人为方法)工具:指的是load…

工作这几年,时长思考,作为B端产品经理自己应该具备什么样的能力? 虽然工作依旧在有条不紊的进行,但是时常会陷入到对知识或者能力的焦虑当中.特别时是工作三五年,产品经理进阶门槛时. 虽然产品经理的能力是经验的产物,但是产品经理依然需要学习各种技能,以备业务需要.虽然界定产品经理段位并不仅仅是其所掌握的技能,但是如果不具备某些能力,产品经理是很难进阶的. 作为B端产品经理,我们的日常工作是非常繁杂的.从需求到业务,从调研到迭代,我们时承担多种职责的角色. 这通常会使我们对自己应该掌握和加强的能力所产…

最近思考了很多,我在大贲这几年的工作内容.从一开始到现在,伴随着大贲从一二十人,走到了现在的两百多人.我的工作也从一开始的带头冲锋陷阵,逐步转移到了带领产品研发,再到后来的全公司多业务线的技术管理工作.回顾了自己这些年的很多工作,有做得好的,有做得不到位的.虽然公司和自身都总有诸多不尽如人意的地方,但是,自我觉得个人学习能力还行,所以不断地学习并调整自己的工作方式.慢慢地,也逐渐形成了自己的管理体系. 这两天,也看了看别人对于 CTO 的一些总结.下面就简单分享一下我对 CTO 能力模型的总结.…

Atitit. 如何判断软件工程师 能力模型 程序员能力模型  项目经理能力模型 这里能力模型的标准化是对工具的使用为基本 工具(ide,语言,类库,框架,软件) 第一步 ::可使用api 类库 框架 工具 级别 普通工程师级别,基本90%的人终生都只能这样的级别  基本三年左右就可以达到此级别 弟二级: 可维修,维护级别 标志::可以搞个插件什么的 ,对框架类库内部实现大概了解了.高级工程师 可以实现非技术高核心的模块 较中高级的模块实现 大约9%的人处于这个级别   约需要5年可达到次级别…

最近在改造原有Bootstrap开发框架,增加一个Vue&Element前端的时候,发现需要处理一个级联更新的过程,就是选择公司,然后更新部门,选择部门,或者人员列表,选择作为主管的一个实现,不同于Bootstrap使用Select2的插件,这里前端是Vue&Element,那么我们可以选择下拉列表的方式展现,在Element中可以考虑使用Cascader 级联选择器,也可以考虑使用封装Tree 树形控件,或者使用第三方组件Vue-TreeSelect组件.本篇随笔介绍使用Vue-Tree…

近两个月由于个人处于新环境.新项目的适应阶段,没怎么提笔写些文章.中间有好几个想法想记录下来分享,但受限于没有很好的时间段供自己总结思考(也可以总结为间歇性懒癌和剧癌发作),便啥也没有更新.借这个周末闲适的下午和明媚的阳光,决定把近来项目上的CI/CD(持续集成/持续交付)策略以及git分支模型和以前的项目做一下分析比较,希望对各位有所帮助,也能有所思考,尤其是那些期望搭建项目部署流水线或者想了解git分支模型的开发.运维人员.背景  废话不多说,由于近期做了N次release,所以对自己目前所…

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳…

Java生鲜电商平台-生鲜电商订单结算系统的深入解析与反思总结 说明:最近疫情影响,生鲜电商这个行业被彻底的激活了,全中国人民都知道用小程序或者APP可以进行买菜了,但是可惜的是,我的生鲜电商在去年经营了两年半左右的时候因为 一些原因被暂停搁置了,回顾在六年的生鲜电商职业生涯过程中,我想有没有什么值得跟大家学习与思考的东西呢? 这是笔者2018年上半年负责的企业订单结算系统,虽然题目写的是订单结算系统,但里面也涉及到了订单系统.发票系统.投入产出系统,四个系统互相联动.在产品设计过程中,碰到 了…

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…