学测试,看视频?NONONO,除非这种情况

本文探讨测试学习中视频与实操的优劣,强调实操的重要性,仅将视频作为辅助入门工具。

 

 

001 前言 :


很久没周末写文章了,一个是要睡懒觉。另外一个是,周末写了大家也没有心思看(加班1周了,好不容易周末,你又让我学习 ?先睡个懒觉再说,去TM的学习)。

 

然而,今天早早的5点就起床了,处理了各种杂事(微信留言、刷朋友、群消息、星球测试圈内容),还有点时间,写篇文章,充实下周末生活 。
重点是,小朋友要开学了,早点起来,去报道 。
6岁的小朋友都要早起学习了,我一个几十岁的成年人,咋好意思不学之 。

/

回归正题 :

 

002 为何不建议视频 ?

 

很早前,老徐就提过一个观点,学习的方式有很多,比如:看他人的文章、看官方资料、看书、自己实操,但千万别看视频 。

 

原因 ?有三1)视频,需照顾基础入门的同学,臭且长,浪费时间 。2)视频,100小时的那种(再短也得几小时),太枯燥,能看完的,都是神人(非正常人能做到)。3)看了视频,也不定会,还是得自己敲几遍代码,或者自己实操应用 。
注:几分钟的那种入门视频,还是可以看看的,见下文 。

 

 

003 只有1种情况,适合看视频 

 

就是那种,看完文章,完全蒙圈,不知道咋下手,也不知道文章到底讲的是啥 ,这个时候,你需要先花几分钟,看看视频,对着入个门 。

 

但,千万要记住:看完视频,入门后,记得及时抛弃视频,自己对着文章、官方资料、书籍,去快速看、快速吸收 。

 

观点:“ 视频只是辅助性的,适合学习一个新领域知识的入门 。-- IDO老徐  ”

 

 

004 延伸

 

比如,之前老徐更新的21天Linux,测试同学,能搞定这些,日常工作,足够了 。

 

但,这时候,就遇到一种情况了 。很多同学,这些年的职场生涯中,完全没接触Linux,在哪敲命令都不知道,至于Linux下的各种权限体系、文件增删改查定位、以及vim的几种模式,更是没听过;而且Linux下一个字符的差异,命令千差万别(一不小心,就rm -rf 了 ) 。

 

这个时候,先花几分钟小时,看看视频,入了门,然后再看看这份实操文档,也许是最高效的 。

 

 

005 重点落地执行,来了

 

说了这么多,得能落地才行 。
呼应前面的主题,以及这些年,老徐一直主张的观点,唯一打包录制了一个系列的基础入门视频,就是「Linux & Shell & Git & Jenkins系列」(都属于测试从业者必备的硬技能)。

 

注:此系列,只录制基础入门级别的视频。入了门的同学,不适合,也没必要看视频(偶尔,也是会直播的,下半年,就会有几次)。

再注:为了避免看视频浪费时间,每个视频,就几分钟,一个视频,搞懂一个主题,适可而止,及时收 。

 

 

重点,福利 :

昨天,脑袋一热,老徐把过去几年录制的视频,搞了个福利 。老徐录了几年的Linux系列入门视频,原价198可以1秒变19.8限时5天(9月4日 晚 ,截止)。


Linux jenkins git shell

 

End ,

 

本文核心观点,一句话总结:“ 学测试,别看视频,太慢 。除非是完全没入门,看资料、文章、书籍,都蒙圈 。  -- IDO老徐 ”
延伸下呢 ?学任何开发类,同样,实战、撸代码,才是重点。看再多,不如敲一遍 。

 

 

文 / IDO老徐
2019/08/31

 

支持原创,支持价值输出,如有用 好看 + 推荐给朋友 。

 

原文链接 http://istester.com/tester/303.html​​​​

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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