某大厂95后面试官吐槽大龄测试员“太水”:技术水平低,就这还敢写实战经验丰富?...

针对当前自动化测试人才普遍存在的理论与实践脱节的问题,本文介绍了一项为期2天的实战训练营活动,旨在通过企业微信等项目的实战演练,帮助测试人员掌握自动化测试的关键技能,包括需求分析、框架搭建及持续集成体系等。

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今年部门要招两个自动化测试,这几个月我面试了几十位候选人。发现一个很奇怪的现象,面试中一问到元素定位、框架api、脚本编写之类的,很多候选人都对答如流。但是一问到实际项目,比如“项目中UI自动化和接口自动化如何搭配使用?”、“项目采用什么策略来保证自动化脚本的稳定性?”。大多数人都避重就轻、含糊其辞。

究其原因,我认为是现在学习自动化的渠道很多,博客、书籍、视频等等,很多自动化的基础知识,很容易从公开的渠道获取到。然后把一些技术名词和术语都写到简历里,感觉自己已经会自动化了。

但是,一个很重要的事实是,“会自动化” ≠ “ 能做自动化”。如果没有企业级的项目实操,你就不可能了解:

如何拆解项目需求?

如何从0到1如何搭建自动化体系?

如何避免自动化实施过程中的那些坑?

归根到底,还是缺乏自动化实战项目,公司的项目不适合练习,网上的开源项目业务又太简单,那该如何积累真实的项目经验呢

为了帮助测试小伙伴提升自动化项目实战经验,我们给大家带来了基于企业微信的自动化项目训练营,通过人人都可以访问的企业微信,带领大家一步步从0开始,进行自动化需求分析、测试框架搭建、接口自动化用例设计、以及持续集成体系实战,就在为期2天的《以企业微信等2大项目驱动自动化测试实战》训练营中,从此再也不怕没有实际自动化经验了。


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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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