想做测试都需要哪些知识储备呢?

好久不见,今天给大家带来的是测试需要掌握的知识,这个主要是给初学者一个学习大纲,为在职者提供一个学习导向。

后台有人留言说时间比较充足,希望给一个完整的学习思路,那么留言的你们可以根据如下大纲在网上找资料自学了哦。

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上图是对于初级测试来说需要掌握的,基础知识部分,我们基本已经科普完成,剩余部分在后续文章中会一一介绍。

可能有些人会说初级不需要这么多吧?比如性能相关的、比如语言编程、比如网络协议,我只要会点点点就行了,事实上,随着互联网的不断发展,公司对于职员们的期望早不是那么简单,老板们当然想在万千求职者们挑一个全能型选手,所以这些对你们来说就是加分项,掌握的程度呢:简单会用、会看、了解即可。数据库同上哦,知道是什么、会简单的增删改查即可。这样是不是可接受多了?

OK,今天的内容到此结束。我们下期再见!ByeBye~

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

​​​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。

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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