为什么今年{每年}软件测试这么难找工作?

为了将这个问题阐述清楚,本文行文结构如下:

1)当前软件测试的现状是什么?
2)为什么软件测试就业会出现上述各现象?
3)软件测试从业者该怎么办,卷or润?

一、当前软件测试的现状是什么?

现状1、网络上大量人唱衰,测试就业不行了

2022年5月后,越来越多人网络发声“互联网行业不行了”。贴吧、知乎、小红书上,也有大量人反馈软件测试就业惨淡……,篇幅有限,仅列举贴吧的声音:

总结网络上的声音大概是这么两种:

吐槽a):相比去年,测试岗位数下跌,几个月都找不到工作

现在很多大厂、中厂人员编制都锁定了,基本不怎么招人。猎头们也都很安静了,主动沟通岗位的很少。

求职网站如Boss直聘,上面的岗位大多只是挂着。很多都是发了消息没人回复,好不容易有人回复,也是需要等待评估。

吐槽b):有限的测试岗位,应聘者多,要求变高

有的企业一天简历收到一万份都不夸张。应聘人多了自然要求也高了起来。学历和技术全部卷起来。

那如何在这种环境下拿到高薪offer呢?如何突破重围呢,那就只能说学习了,下面给大家提供大量的福利有需要的自取 

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  总结:

 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

如果对你有帮助的话,点个赞收个藏,给作者一个鼓励。也方便你下次能够快速查找。

如有不懂还要咨询下方小卡片,博主也希望和志同道合的测试人员一起学习进步

在适当的年龄,选择适当的岗位,尽量去发挥好自己的优势。

我的自动化测试开发之路,一路走来都离不每个阶段的计划,因为自己喜欢规划和总结,

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内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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