14年本科毕业,转行软件测试,薪资13.5K

谢同学从材料成型专业转行至软件测试领域的故事。通过三个月的专业培训,成功入职金融测试领域,实现了职业转型。

职场奋斗的过程,其实就是不停地做选择,做判断的过程。决定你发展的,多数取决于你的判断和眼光。你任何的投入,都决定了你未来的格局和结局。今天跟大家分享的是29期就业学员谢同学的转行故事,一起来看看吧。

为了新的目标和方向,重新出发

我2014年毕业于成都大学材料成型及控制工程专业,32岁。之前在一家跨国企业集团工作,岗位是综合管理部人资行政主管,当时的工作状态就是没有什么目标和方向,感觉上班就像混日子一样,于是就想着跳出来,重新出发。

因为家人是做程序开发方面的工作,考虑到我是本科学历,目前IT行业发展还不错。所以,转行学习软件测试家里也很支持和鼓励我。

老师专业有责任心,就业靠谱

选择牛顿学院来学习软件测试,是因为这边教学部的宋老师和我家人以前是同事。通过宋老师的详细介绍,觉得牛顿学院的学习模式特别适合我,以及通过对以往的一些就业情况的了解,感觉牛顿学院后续的就业服务也比较可靠,所以就过来了。

在牛顿学院学习的几个月期间,收获很大。老师很专业,班主任也很负责,根据学生水平的不同因地制宜采取灵活的教学方式,像我这样的小白通过短短三个多月的培训,基本能胜任软件测试的工作。

薪资13.5K,远超预期

我目前已经就业了,走的是金融测试方向,从事功能测试岗位,薪资13.5k。这大大地超过了我的预期结果,很开心,未来期望往测试经理方向发展。

最后,我想说:“不要拿小白或者能力差、学不会当理由,只要认真学,跟着老师的脚步走,你一定会成功的”。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值