是的,你每天都很忙

看到标题,你是否以为这是鸡汤?让你失望了,简书最不缺的就是鸡汤,老徐很少煲汤;汤,少之有益,多则反之;

其实,这是一篇很正式的{软件测试职业}观点问,希望能引发Tester的一些思考~


嗯,每天都很忙

没有时间评审产品需求

没有时间分析需求

没有时间拆分测试点

没有时间写测试用例

没有时间评审用例

没有时间按标准流程走

没有时间提Bug

没有时间回归测试

没时间写脚本

没时间进行接口测试

没时间学习

没时间看书

没时间写总结


你的时间都用来干嘛了呢?

每天忙不完的线上Bug反馈收集

每天重复着相同功能的测试

每天重复问着一些未经思考的问题

每天忙着空想

每天忙着各种职业群各种闲聊

每天忙着学习各种无用的非适用技能

每天忙着盲目跟从

每天忙着非紧急非重要的事

每天忙着提Bug

每天忙着验证Bug

每天忙着回归Bug

每天重复着测试相同的版本


是否思考过?

如何改变现状

你缺的是什么

适合你的职业发展路径是什么

如何去学习适合自己的技能

如何快速提高

如何提升一个Level

如何让老大喜欢你

如何加点工资

如何跳槽到一家中意的公司

如何与众不同

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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