行情不好进阶困难?那是因为你没有选对方向

文章讨论了IT行业现状中的竞争压力,指出自动化测试已成为测试工程师的基础技能,推荐了测试进阶方向如测试开发、性能测试和安全测试。同时提出学习测试运维和特定行业知识(如金融、车载)作为拓宽职业道路的选择,并提到提供相关学习资源。此外,提到了针对软件测试面试的准备资料。

IT行情彻底崩盘了?

相信凡是在抖音关注过互联网相关内容的同学,应该会经常听到这句话吧!没错就是号称“某蛙之父”的那个人天天在喊。但是喊完之后呢?开始卖课了。

但是我们今天要讨论的不是人家卖不卖课的问题,我们来想想为什么人家天天在喊IT行情彻底崩盘了,还有那么多人买他的课。

作为前摸鱼村资深村民,学习提升?那是想涨薪了或工作中必须要用到某项技能了,才会去学习提升,没事摸鱼不舒服吗?但是现在不行了,摸鱼村已经几乎人去楼空,大家都去当卷王去了。

别人都卷你不卷?

你不卷你领导怎么升职加薪?

你领导不卷你老板怎么过上理想的生活?

这就是IT行业的现状,Java卷,前端更卷!那测试卷不卷?

都卷,只是卷的没那么厉害而已。那么大家一起来卷呗,把别人比下去了,你才能过上理想的生活!

但是,注意别瞎卷!学习提升一定要找对方向,找对方法。由于本人是做测试的,对于测试这个岗位的提升方向和提升方法还是有一定了解的。所以接下来我们来讨论一下测试人如何进阶提升,到底该往哪个方向提升!

首先,自动化测试

自动化测试现在已经成了测试工程师的入门技能了,所以必须会。而且学起来并不难,只要会Python基本的语法,再学一点Selenium等类似的Python第三方库,再学一个框架就差不多了。框架这里推荐学习pytest,确实是挺优秀的一个测试框架。

其次,测试进阶岗位。

主要包含测试开发、性能测试专家、安全测试。

测试开发还是以Python语言为基础,一般用到的是Django和Flask框架开发测试平台,再者就是开发其它的测试小工具了。性能测试以JMeter和Loadrunner为主流,但是需要对软件系统有一个全面的认知。安全测试对计算机基础知识要求比较高,尤其是网络相关的。这3个方向是之前测试工程师进阶的主要方向,但是由于其难度较大,所以成功进阶的,很少!

如果走精英路线太困难,那让自己具备身兼多职的能力,是不是来的更简单?

这里说的并不是要你同时做多个岗位的工作,而是要你具备胜任不同岗位的技术。那我们测试除了测试本身的技能之外,到底哪个岗位的技能是我们学起来最轻松,同时又是企业很需要的呢?

那应该就是测试运维了。因为很多测试小伙伴在公司里面也要负责搭建环境,很多公司其实是把测试当作运维来用的。但是说到底并不是完全的测试工作,需要我们学习一些运维的专业知识。那这就需要找准学习方向了,不过不用担心,在我们的公众号上,最近已经开始陆续更新测试运维相关的文章了,各位不用担心不知道学上面了。其实测试运维也有叫持续集成工程师的,现在很多公司都做持续集成。

还有就是对业务能力有一定要求的行业了,比如银行金融方向的测试,只需要熟悉相关金融知识即可。还有现在比较火的车载测试,只需要学习一点汽车相关的知识,就可以了,而且车载测试正处于上升期,发展潜力和人才缺口都是非常的大!

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软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

全部资料获取

<think> 嗯,用户现在聚焦在提示工程中few-shot learning的具体实现步骤上,这和我之前回答的大模型优化方向高度相关。用户应该正在设计提示词,需要知道如何有效利用示例提升模型表现。 从对话历史看,用户已经接触过few-shot的基本概念(引用1/2/4提到它是解决冷启动和少样本问题的关键),现在需要可操作的指导步骤。有趣的是用户特意强调“参考站内引用”,说明ta更信任技术社区验证过的方法,而非通用理论。 用户可能遇到的实际痛点是:给了示例但模型依然偏离预期。这通常是因为示例选择不当或格式混乱。需要强调示例的“质量三角”:相关性、一致性、区分度。 具体实现要分三层展开: 1)示例选择:必须覆盖任务边界情况。比如做情感分析时,不仅要选“明显正向/负向”的简单样本,更要包含“表面正向实则讽刺”的困难样本——这点引用4的动物分类示例没体现,需要补充。 2)提示结构:直接给出引用2的代码模板最实用。特别注意分隔符的使用,人类容易忽略但模型极度敏感。 3)失败处理:当用户反馈“示例无效”时,教ta用控制变量法测试——固定其他参数只换示例集,看输出变化。 用户上次问的是宏观优化策略,这次聚焦到具体技术点,说明ta在推进实践。可以预判ta下一步会问温度参数调整(因为温度直接影响示例的模仿效果),最后生成的相关问题里要包含这个方向。 </think> 以下是提示工程中 Few-shot Learning 的具体实现步骤及代码示例,结合了实际应用中的关键要点: --- ### **Few-shot Learning 在提示工程中的实现步骤** 1. **定义任务和目标** - 明确模型需要完成的任务类型(分类、生成、翻译等) - 确定输出格式要求(JSON、列表、自然语言等) *示例:文本情感分类任务,输出格式为 `{"sentiment": "positive/neutral/negative"}`*[^1][^4] 2. **构建示例集(Demonstrations)** - **选择原则**: - 示例需覆盖任务的主要场景(如情感分类需包含积极、消极、中性样本) - 示例应简洁且无歧义(输入-输出对需严格对应) - 数量通常为 2-5 个(过多可能降低模型性能)[^2][^4] - **示例结构**: ```text 输入: "这家餐厅服务太差了,菜品也凉了。" 输出: {"sentiment": "negative"} 输入: "物流速度快,包装很用心!" 输出: {"sentiment": "positive"} ``` 3. **设计提示模板** - **关键要素**: - **任务说明**:清晰描述任务目标 - **示例展示**:用统一格式列出示例 - **待处理输入**:明确标识当前需处理的文本 - **标准模板**: ```text 任务:分析用户评论的情感倾向,输出JSON格式结果。 示例: 输入: "商品质量不错,但配送慢。" 输出: {"sentiment": "neutral"} 输入: "非常满意,会再次购买!" 输出: {"sentiment": "positive"} 现在请处理: 输入: "{user_input}" 输出: ``` 4. **调用模型与参数设置** - 使用低温参数(`temperature=0.2`)降低随机性 - 限制生成长度(`max_tokens=50`)避免冗余输出 ```python import requests prompt = '''任务:分析用户评论情感...''' # 完整提示模板 user_input = "客服态度专业,问题秒解决" response = requests.post( "https://api.bailian.aliyun.com/models/generate", json={ "prompt": prompt.replace("{user_input}", user_input), "temperature": 0.2, "max_tokens": 50 } ) print(response.json()["output"]) # 输出: {"sentiment": "positive"} ``` 5. **输出后处理** - **格式校验**:用正则提取 JSON 字段(如 `r'\{"sentiment": "(.+?)"\}'`) - **错误处理**:当输出格式错误时自动重试 ```python import re output = response.json()["output"] match = re.search(r'\{"sentiment": "(.+?)"\}', output) if match: result = match.group(0) else: # 格式错误时加入更明确指令重试 new_prompt = prompt + "\n注意:输出必须是JSON格式!" ... ``` --- ### **关键优化技巧** 1. **示例多样性** - 覆盖边界案例:例如中立情感评论*“价格适中,效果一般”*[^4] 2. **元学习提示**(进阶) ```text 你是一个情感分析专家,擅长从用户评论中提取关键情感特征。 学习示例后,请总结判断规则: 1. 出现"差""慢"等词时倾向消极 2. 同时含正负评价时为中性 ``` 3. **动态示例选择** 根据输入内容实时选择最相关示例(需搭配向量数据库)[^3] --- ### **典型错误与规避** | 错误类型 | 解决方式 | |---------|----------| | 示例与任务不匹配 | 人工验证示例相关性[^2] | | 输出格式漂移 | 在提示中明确强调格式要求 | | 示例过多导致混淆 | 限制在 5 个以内 | --- ### **效果对比** - 无 Few-shot: `输入: "电池续航很棒" → 输出: "这是一条好评"`(非结构化) - 含 Few-shot: `输入: "电池续航很棒" → 输出: {"sentiment": "positive"}`(结构化) 实验表明,合理使用示例可使任务准确率提升 25-40%[^1][^3]
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