“野鸡大学”自考本 ,0基础转行软件测试最终拿到20K的offer,我的经历值得每个测试人借鉴

本文作者分享了从自考大专,历经迷茫,最终通过自学软件测试成功转行并拿到20K offer的经历。强调了定位和方向的重要性,以及学习比工作实践更能提升自我。文中详细介绍了作者的学习路线,涵盖基础入门、通用技能、手工测试、自动化测试、接口测试和性能测试等方面。

从自考大专到出走公司,从半年无业露宿深圳北站,从8k…到11.5k…再到20k,我的经历值得每个测试人借鉴 或许学历并没有那么重要

12年高考之后,在朋友的介绍下(骗了过去),没有好好的读大学,走的自考这条路。

当时他告诉我按照他的办法,可以上武大,只是过程有点点复杂,自考大专,在一所和武大有合作的野鸡大专获得学历之后,再通过自考去读武大,获取武大的毕业证。

前前后后花了5年的时间,自考大专学的是地质工程,自考本科选的是行政管理,是两种完全不搭的学科。 那些日子给我的感觉就是很坑很迷,无时无刻不在想着什么时候才能结束。毕业后我也没有从事相关的工作,更让我觉得那段日子是不值得的

比赚大钱更重要的,是你的定位和方向

在大学毕业之后,我没有犹豫的去了深圳,虽然不知道干嘛,但当时年轻气盛的,始终觉得在大城市会有更广阔的空间施展。

当时也没有继续再管家里要生活费,城市很大,工作机会很多,但我自己当时真的太迷茫了,一直没有找到自己的定位与方向,一直在适应着这个社会,这段适应的过程花了我整整大半年的时间。

就当时整整大半年的时间,都处于无业的状态,当时身上也没钱、没有地方住,经常就在深圳北站、肯德基这种地方过夜。

时时刻刻知道现在的处境并不是自己想要的,试过很多方法去改变,但真的好难,难在无从下手。

关于怎么走上测试这条道路,说来有点戏剧性,当时就是在百度搜索“怎么赚大钱”,弹出来了关于测试行业的广告,经过一番了解就开始了自学测试,真的是因为穷,然后又想赚大钱。后来一番自学就简单入了行。有里目标之后,每天都干劲十足,这

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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