- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏FunTester
11年软件测试，求职经验分享
软件测试领域 11 年，目前在一家企业担任测试主管，在这 11 年期间我总共经历了 4 份工作，这篇文章我依据整个求职过程从下面几点展开： 一、求职状态和心情 一）第一次求职 二）第二次求职 三）第三次求职 外包公司虽说不好，但也有可圈可点的地方： 1、外包公司的流程体系成熟，在这里掌握了比较扎实的软件测试基础知识； 2、外包公司接的项目多并且经常加班，在这里一年工作经验要顶别人三年。 3、刷面试经验 在牛客网搜索同类岗位相关面试经验，做好相对充分的面试前准备工作，以防止出现面试官随便问你一个问题你都需要陷入沉思。 第一次求职经历让我沉淀了扎实的软件测试基础， 第二次求职经历让我积累了互联网大厂工作的经验， 第三次求职经历让我有了从0-1搭建测试团队的经验， 第四次求职经历赋予了我初次做空降leader的体验。 二）体会 回顾这11年的4份工作经历，尤其是对前面3份工作中的表现不够满意，我觉得自己总是100分只做到了70分，没有拼尽全力地去工作，没有把工作当成一份事业来做。
42530编辑于 2023-08-04 - 来自专栏DrugOne
AI对抗冠状病毒爆发的11种方式
6 Insilico Medicine使用GAN设计分子结构 Insilico Medicine正在使用生成对抗网络GAN来过滤分子设计。 11 UVD机器人 总部位于丹麦的UVD机器人正在使用其机器人对病房进行消毒，而人为干扰为零。大流行病使人类的援助变得既危急又危险。医务人员有染上疾病的严重风险。
53450发布于 2021-02-01 - 来自专栏rainbowzhou的成长足迹
11年软件测试经历，求职经验分享
大家好，我是阿常，从事软件测试领域 11 年，目前在一家企业担任测试主管，在这 11 年期间我总共经历了 4 份工作，但有些遗憾的是，我居然连一次关于求职过程的复盘总结都没有写过。 外包公司虽说不好，但也有可圈可点的地方： 1、外包公司的流程体系成熟，在这里掌握了比较扎实的软件测试基础知识； 2、外包公司接的项目多并且经常加班，在这里一年工作经验要顶别人三年。 3、刷面试经验 在牛客网搜索同类岗位相关面试经验，做好相对充分的面试前准备工作，以防止出现面试官随便问你一个问题你都需要陷入沉思。 第一次求职经历让我沉淀了扎实的软件测试基础， 第二次求职经历让我积累了互联网大厂工作的经验， 第三次求职经历让我有了从0-1搭建测试团队的经验， 第四次求职经历赋予了我初次做空降leader的体验。 二）体会 回顾这11年的4份工作经历，阿常尤其是对前面3份工作中的表现不够满意，阿常觉得自己总是100分只做到了70分，没有拼尽全力地去工作，没有把工作当成一份事业来做。
53720编辑于 2023-05-11 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
C++编程经验（12）：C++11新特性
详情转：C++编程经验（9）：智能指针 – 裸指针管得了的我要管，裸指针管不了的我更要管！ C++编程经验（11）：std::function 和 bind绑定器，虽然在这一篇里面专门讲过了，但是感觉有点抽象，重新捋一下，不然我也不长记性呐。 C++11为了解决这个问题，提供了std::move()方法来将左值转换为右值，从而方便应用移动语义。move是将对象的状态或者所有权从一个对象转移到另一个对象，只是转义，没有内存拷贝。 容器的emplace成员 emplace操作是C++11新特性，新引入的的三个成员emplace_front、emplace 和 emplace_back。
1.7K20发布于 2021-10-09 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
C++编程经验（11）：std::function 和 bind绑定器
在前面C++集群的项目里面大量应用到了绑定器来做解耦操作，那么，绑定器到底是什么呢？有什么玄妙的地方嘞？
1.9K10发布于 2021-10-09 - 来自专栏量子位
Kaggle冠军冲顶经验分享：怎样11步搞定机器学习竞赛？
在接受Kaggle采访时，他分享了参赛的心得，也谈了不少机器学习竞赛的战斗经验。 量子位搬运过来，以下为采访译文： Q：你能介绍下你的个人信息和相关背景吗？ 我的专业是计算机科学，在软件开发方面拥有超过10年的经验。工作方面，我目前领导着一个为银行提供数据处理和分析解决方案的团队。 大学毕业后，我一直对使用数学方法编写程序来解决问题很感兴趣。 一般包括以下11部分： 1. 仔细阅读比赛介绍和数据描述； 2. 查找相似的Kaggle比赛。作为一个接触不久的Kaggler，我已经完成对所有Kaggle比赛基本分析的收集； 3. 模型集成； 11. 必要时返回到前面的某个步骤。 Q：你最偏向使用哪个机器学习算法？ 我会逐个来筛选算法，但我更喜欢在模型集成时使用一些简单算法，如岭回归（ridge regression）。 按照我的经验，我会在比赛中设计多个模型来探索这个问题的上限，然后从中选择一个在实际应用中可行的简单模型。我总会尽最大努力来向组织者提交一个简单模型，并在经验交流会中和他们进行讨论。
1.3K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏测试开发社区
阿里双11：「线上全链路压测」完整经验分享
笔者以前只是一直听说全链路压测，但是并没有真正经历过，对全链路压测的理解也不是很全面，前年在互联网电商公司双11的时候参加过一次全链路的压测，当时全公司第一次做大范围的全链路压测，整个架构部也是第一次牵头来完成了整个全链路压测
2.3K21发布于 2021-05-18 - 来自专栏全栈开发日记
JDK8升级JDK11经验总结
引言 随着Java语言的不断演进，我们迎来了JDK 11的时代。JDK 11作为Java平台的一个重要版本，不仅引入了许多令人振奋的新特性，还对性能、安全性和模块化系统进行了关键的改进。 在这篇文章中，我们将深入探讨从JDK 8升级到JDK 11的过程，揭示升级的重要性以及带来的诸多益处。 为何要升级jdk11 升级 JDK 8 到 JDK 11 具有许多好处，这些方面涵盖了新特性、性能优化、安全性增强以及生态系统的健康。 在平台层面应该测试JDK11是否可运行，且JDK11的小版本要适合当前项目的规划 ，测试与生产服务器是否可以兼容JDK11部署问题，从而预知可能出现的问题。 升级过程 • 首先在环境上安装对应的JDK版本，通过测试类测试JDK11是否可运行 • 使用代码检查工具检测要升级的项目版本是否存在代码层面的错误（例如 ：jdeps等） • 检查项目依赖部分内容，在jdk11
1.4K20编辑于 2024-01-09 - 来自专栏我就是马云飞
优秀程序员写代码一定会用的 11 条经验！
因为作者向你保证，他“遇到的所有糟糕的代码，都是因为没采纳这些实践经验。而任何一段优秀的代码，都采纳了至少部分实践经验。” 还等什么？赶快看看这些经验就是什么吧？ 根据这些经验，再结合我读过的书，我认为编程中最重要的是：可读性。 可读性 表面上看来，可读性似乎很主观。不同语言、代码、和团队对于可读性的定义不尽相同。 最近几个月， 我在努力将这些人为因素提炼成11条写程序的实践经验，专门讨论如何增强可读性并降低复杂度。 我在BaseCode中写过这些详细内容，并将其应用到真实世界的代码片段中。 但我可以向你保证，我遇到的所有糟糕的代码都是因为没采纳这些实践经验。而任何一段优秀的代码都采纳了至少部分实践经验。 格式 我们在格式上消耗了太多精力。制表符还是空格，Allman还是K&R。 对称性 最后一条实践经验能给所有代码的可读性带来诗一般的润色，那就是对称性。这条来自Kent Beck的《实现模式》一书，书中说到： 代码中的对称性是说，同样的思想在任何地方都使用同样的实现。
50010发布于 2018-10-25 - 来自专栏CDA数据分析师
优秀程序员写代码一定会用的 11 条经验！
因为作者向你保证，他“遇到的所有糟糕的代码，都是因为没采纳这些实践经验。而任何一段优秀的代码，都采纳了至少部分实践经验。” 还等什么？赶快看看这些经验就是什么吧？ 根据这些经验，再结合我读过的书，我认为编程中最重要的是：可读性。 01 可读性 表面上看来，可读性似乎很主观。不同语言、代码、和团队对于可读性的定义不尽相同。 最近几个月， 我在努力将这些人为因素提炼成11条写程序的实践经验，专门讨论如何增强可读性并降低复杂度。 我在BaseCode中写过这些详细内容，并将其应用到真实世界的代码片段中。 但我可以向你保证，我遇到的所有糟糕的代码都是因为没采纳这些实践经验。而任何一段优秀的代码都采纳了至少部分实践经验。 02 格式 我们在格式上消耗了太多精力。制表符还是空格，Allman还是K&R。 11 对称性 最后一条实践经验能给所有代码的可读性带来诗一般的润色，那就是对称性。
47920发布于 2018-10-25 腾讯游戏安全ACE：基于20年对抗经验的游戏全场景安全防护方案
部署ACE一站式全周期防护体系 腾讯游戏安全ACE（ACE II）是腾讯游戏自用20年对抗经验沉淀的产品，覆盖游戏全场景、全周期、全链路，提供一站式安全服务平台。 核心优势包括： 20年经验：复用腾讯游戏实战对抗最佳实践； 超低损耗：CPU指标损耗<2%，物理内存消耗<10M，保障系统稳定性； 灵活运营：模块化方案适配不同场景需求。 腾讯游戏安全技术领先性解析 选择ACE的核心在于技术确定性与经验复用： 自用验证：作为腾讯游戏自用安全产品，经数亿用户（如《王者荣耀》《和平精英》）实战检验； 全栈能力：覆盖手游/端游/小游戏多端 ，集成加固、反外挂、经济安全、内容安全全链路方案； 数据驱动：经济安全依托腾讯算法模型，反外挂结合云检测与自动化分析（天眼系统），提升对抗效率。
72910编辑于 2026-04-24- 来自专栏芋道源码1024
优秀程序员写代码一定会用的 11 条经验
因为作者向你保证，他“遇到的所有糟糕的代码，都是因为没采纳这些实践经验。而任何一段优秀的代码，都采纳了至少部分实践经验。” 还等什么？赶快看看这些经验就是什么吧？ 根据这些经验，再结合我读过的书，我认为编程中最重要的是：# 可读性。# 可读性 表面上看来，可读性似乎很主观。不同语言、代码、和团队对于可读性的定义不尽相同。 最近几个月， 我在努力将这些人为因素提炼成11条写程序的实践经验，专门讨论如何增强可读性并降低复杂度。 我在BaseCode中写过这些详细内容，并将其应用到真实世界的代码片段中。 但我可以向你保证，我遇到的所有糟糕的代码都是因为没采纳这些实践经验。而任何一段优秀的代码都采纳了至少部分实践经验。 格式 我们在格式上消耗了太多精力。制表符还是空格，Allman还是K&R。 对称性 最后一条实践经验能给所有代码的可读性带来诗一般的润色，那就是对称性。这条来自Kent Beck的《实现模式》一书，书中说到： 代码中的对称性是说，同样的思想在任何地方都使用同样的实现。
71510发布于 2019-10-29 - 来自专栏专知
【专知荟萃11】GAN生成式对抗网络知识资料全集（理论报告教程综述代码等）
生成对抗网络（GAN）专知荟萃 一、理论学习 二、报告 三、教程 四、综述 五、中文博客资料 六、Github资源以及模型 七、最新研究论文 一、理论学习 训练GANs的技巧 参考链接：[http:/ 参考链接：[http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/talk_Montreal_2016_Salakhutdinov.pdf] 三、教程 NIPS 2016教程：生成对抗网络 GAN研究进展 参考链接：[http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52537114] 7.生成对抗网络（GAN）的前沿进展（论文、报告、框架和 /carpedm20/DCGAN-tensorflow] Torch实现深度卷积生成对抗模型（DCGAN） 参考链接：[https://github.com/soumith/dcgan.torch] 参考链接：[https://github.com/dyelax/Adversarial_Video_Generation] 基于条件对抗网络的图像到图像翻译（pix2pix） 参考链接：[https
1.3K101发布于 2018-04-10 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
图像恢复系列（11）之修复（inpainting） | 最新ICCV2021生成对抗网络GAN论文梳理汇总
当前流行的方法通过使用生成对抗网络重建具有较好感知质量的结果。但重建损失和对抗性损失侧重于合成不同频率的内容，简单地将它们一起应用通常会导致频率间的冲突。 它将L1重建损失应用于分解的低频段，将对抗性损失应用于高频段，从而在完成空间域图像的同时有效地减轻频间冲突。 为充分利用来自局部区域的信息和来自全局域（数据集）的信息，提出一种新的绘制方法，包括三个阶段 : 噪声重启、特征重绘、局部细化，利用特征级别、局部区域级别、生成对抗网络的强大表示能力来绘制整个图像。
3.6K31编辑于 2022-04-09 - 来自专栏深度学习与python
从谷歌 20 年的站点可靠性工程（SRE）中学到的 11 个经验教训
我们 SRE 在选择比宕机风险更大的削减措施方面有一些有趣的经验。在上述 YouTube 宕机期间，一个有风险的减载过程并没有解决宕机问题……反而造成了级联故障。 转到 2017 年 2 月发生的一个故障，我们学到了接下来的两个经验教训。 下一个经验教训建议我们确保最后一道防线系统在极端情况下能如预期的那样工作，例如自然灾害或网络攻击，这些情况会导致生产力或服务可用性的损失。 8. 11. 单一全球硬件版本会是单点故障 只使用一种特定型号的设备来执行关键功能可以简化操作并能使运维更简单。然而，这也意味着，如果该模型出现问题，则该关键功能将不再执行。 从谷歌 20 年的站点可靠性工程中汲取的 11 个经验教训。为什么是 11 个呢？好吧，你看，谷歌站点可靠性有着丰富的历史并仍然处于鼎盛时期。
57040编辑于 2023-11-16 - 来自专栏企鹅号快讯
11年CC＋开发经验的大神给小白学习C语言的一些建议，自学不再迷茫！
我相信，这可能是很多朋友的问题，我以前也有这样的感觉，编程编到一定的时候，发现能力到了瓶颈，既不深，也不扎实，半吊子。比如：你长期地使用Java和.NET ，这些有虚拟机的语言对于开发便利是便利，但是对于程序员来说可能并不太好，原因有两个： 虚拟机屏蔽了操作系统的系统调用，以及很多底层机制。 大量的封装好的类库也屏蔽了很多实现细节。 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群：三四零六五一六八七，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和
1.4K50发布于 2018-02-01 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
回顾Java 8 9 10的新特性，展望即将来临的11和明年的12【大牛经验】
回顾Java 8 9 10的新特性，展望即将来临的11和明年的12【大牛经验】 ? 2018年9月25日，甲骨文发表Java SE 11. 2019年3月，甲骨文将发表Java SE 12。 ---- JDK 11新特性 Java 11 JDK中已计划的新功能 目前来看，JDK 11已有九个已经确认的新功能，而且还有更多新功能仍在考虑之中。 Java JDK 11仍在开发中的新功能 Java 11的创建者们还在考虑几个对JDK 11的变更或新功能的提案： 给Java添加raw字符串字面值。 JDK 11删除的功能 Java EE和CORBA模块从Java SE9就成了不推荐使用（deprecated），并计划在未来的版本中删除。这个未来版本就是JDK 11。
3.8K30发布于 2018-09-29 - 来自专栏腾讯安全
十大对抗勒索软件的最佳实践、Windows 10漏洞被非官方修复｜11月15日全球网络安全热点
Windows Server 2019 64位 新闻来源： https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2021-34484 对抗勒索软件的 不要用昨天的技术对抗今天的勒索软件。 2.实施3-2-1备份规则 如果您经常备份数据、系统映像和配置，那么在勒索软件确实发生时，您将始终有一个最新的位置来恢复操作。 到2020年11月，他的团队发现了CVE-2021-3064，开始授权利用Randori客户，并成功地将其登陆他们的一个客户——通过互联网——而不仅仅是在实验室中。 新闻来源： https://venturebeat.com/2021/11/13/ransomware-attacks-are-getting-more-complex-and-even-harder-to-prevent
70550发布于 2021-11-15 - 来自专栏Khan安全团队
某互联网500强甲方红队攻防研究员面试题
职位：攻防对抗研究员 1、免杀 2、php5/7区别 3、log4j 原理如何检测 绕过 不出网 4、fastjson不出网 5、java 内存马 6、apk双向认证如何绕过 7、php反序列化 和java反序列化 .net 8、逻辑漏洞 9、除了web和社工其他方式渗透方法 10、对抗EDR 11、隐藏流量特征 怎么和把ip地址变成可信 12、jwt 认证机制 13、k8s集群 14、云渗透 、二进制漏洞 23、爱加密和梆梆壳怎么脱 24、无线渗透怎么去做 25、spring4shell 原理以及如何检测 26、bypass uac 该厂商关注点比较全面，需要除了web外其他的攻击手法以及经验 该厂商关注点比较全面，需要除了web外其他的攻击手法以及经验。 该厂商关注点比较全面，需要除了web外其他的攻击手法以及经验。 该厂商关注点比较全面，需要除了web外其他的攻击手法以及经验。
1.4K10编辑于 2022-05-17 - 来自专栏机器之心
ICLR 2018 | 斯坦福大学论文通过对抗训练实现可保证的分布式鲁棒性
在 Tensorflow 的一个简单实现中，我们的方法实现经验风险最小化（ERM, empirical risk minimization）所需时间是随机梯度方法的 5-10 倍，与其它对抗训练过程的运行时间相匹敌 这个替代函数（2b）允许数据 z 的对抗扰动，由惩罚 γ 调整。我们通常用经验分布 Pbn 代替惩罚问题（2）中的分布 P0 来解决问题，因为 P0 是未知的（我们在下面把这称为惩罚问题）。 即，我们主要的对抗训练过程输出的最坏情况下的性能保证不比它差。当 ρ=ρbn 时，我们的约束是紧的，这对于经验目标而言是鲁棒的。这些结果表明，使用平滑激活函数的网络比使用 ReLU 的网络更具有优势。 用合成数据（a）和 MNIST（b）进行实验的鲁棒性保证（11）（蓝色）和样本外（out-of-sample/测试）最差情况下的性能（红色）之间的经验性比较。在（11）中省略了统计误差项 ǫn(t)。 对于平滑损失函数，相对于经验风险最小化，我们的过程证明地实现了稳健水平的鲁棒性，并伴有很小的计算/统计成本。此外，我们的统计保证使我们能够有效证明整体损失函数的鲁棒性。
817120发布于 2018-05-10
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号