这就引发了一系列疑问：不懂代码可以做测试吗？测试人员到底需不需要懂代码？测试人员需要写代码吗？其实，在软件测试初级阶段，测试人员确实不需要懂代码。...不同的测试策略要求不同的测试技术，我列举了一部分：问题二：软件测试的门槛高吗？近年来，经济下行加速功能测试转向自动化测试，软件测试的求职门槛确确实在提高。...问题三：不懂代码在实际工作中会出问题吗?有一定的代码知识可以帮助测试人员更好地理解软件的内部逻辑，进而设计更有效的测试用例，但并非所有测试工作都需要深入理解代码。...三、软件测试人员共勉自动化测试是趋势，只会做手动测试的人未来会逐渐失去竞争力。资深测试专家陈霁在《测试人员路在何方》中也提到了“做测试必须会写代码。如果不懂编程，从事测试工作是非常吃亏的。”...最后，我们测试人员共勉：大多数人都会觉得你那么努力或做这些稀奇古怪的事情干什么，他们都觉得你像个“异类”。
设计主要根本就是HTML基础,CSS ,三剑客,对美感的把握等… 美工需要你灵感度要好，懂得创新，软件操作一定要熟!
很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。...很多小型企业用Excel做数据分析，可能只是每周或每月汇报基本的数据报告，并不需要做深入的问题研究及策略分析。但是，如果是为了辅助决策者实时、高效、科学决策，Excel是完全无法满足领导者的需求的。...设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？...而这时，很多人工报表无法解决的事情，BI软件可以就解决。BI软件的价值不是告诉你转化漏斗是多少，而是告诉你为什么是这个数字，从哪里可以改进。...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
从Mac 的每个角落找出垃圾并将它们全部删除从系统中扫描出恶意软件并将其删除保持应用程序更新并帮助卸载不需要的应用程序提高 Mac 的性能并加速整个系统内置助手为您提供个性化清洁提示1、清理系统垃圾垃圾清理方面可以针对性的定向清理系统
不得不说，讯飞星火还是做的蛮不错的，目前我自己也是经常在用，还没有注册的小伙伴们可以积极去尝试下，解锁更多的AI功能。 三、总结 大家好，我是皮皮。
其实我们都知道 Code Review 的重要性，敏捷开发中的结对编程就包含了 Code Review ，但为什么却难以执行呢，我认为有下面一些原因： 项目急，时间紧，完成功能都需要加班加点，哪还有时间做
网站制作中用到的软件很多，针对前端开发人员的有Dreamweaver，图片软件有Firework和photoshop，正对后端的开发软件更多，不同的开发语言用到的软件都不一样，如果您不是开发人员，只想做网站的话可以去下载网站管理系统来做...，比如国内的PageAdmin系统，Discuz系统等等都是很不错的建站系统，下载下来不需要什么经验就可以自己做网站。...这里正对开发人员软件，介绍几块主要的网站制作开发软件。...网站开发包含图片处理，页面制作，后台开发等步骤，我们来看看网络上常用的软件有那些: 一、页面开发软件： 1、Adobe Dreamweaver 简称“DW”，中文名称"梦想编织者"，最初为美国MACROMEDIA...二、图像处理软件： 1、Flash是由macromedia公司推出的交互式矢量图和 Web 动画的标准，由Adobe公司收购。做Flash动画的人被称之为闪客。
以5G、人工智能、大数据、区块链为代表的新兴技术正在快速地改变着人类社会的消费习惯和服务方式，各行各业无一不在数字化的促逼之下发展转型。
快来看看——你会爱上它们的，同样欢迎在留言区评论你最喜爱的笔记软件！ 1. Boostnote (适用OS: Windows, Mac, Linux) Boostnote是为编码器设计的笔记应用典范。
我用的redis做的MQ，很简单，一天就写完了 ? ? 订单那么重要的消息，我觉得用redis可能不适合哦！！ ? ? ? Redis消息队列 ?...在程序员这个圈子打拼了太多年，见过太多的程序员使用redis，其中一部分喜欢把redis做缓存（cache）使用，其中最典型的当属存储用户session，除此之外，把redis作为消息队列使用也不在少数...我还是建议不要用redis做专业的MQ使用，毕竟MQ这种场景不是redis的设计初衷，但是太多人把redis做MQ使用，于是redis的作者基于redis的核心代码实现了一个消息队列：disque，也许未来会作为
一、前言 Code Review 可以帮助我们提高代码质量、减少项目问题，那么您知道 Code Review 可以从哪些地方开始审查吗？下文将列出一个详细的代码审查清单。...这个解决方案可以简化吗？ 您是否会以在代码的可维护性、可读性、性能和安全性等方面有更好的方式解决问题？ 代码库中是否有类似的功能？如果有，为什么不复用此功能？...2. bug 检查 您能想到代码未按预期运行的任何用例吗？ 您能想到任何可能破坏代码的输入或外部事件吗？ 3....可读性 代码容易理解吗？ 哪些部分让您感到困惑，为什么？ 可以通过更小的方法来提高代码的可读性吗？ 代码的可读性可以通过不同的函数/方法或变量名来提高吗？ 代码是否位于正确的文件/文件夹/包中？...更多注释会使代码更易于理解吗？ 是否可以通过使代码本身更具可读性来删除一些注释？ 您认为某些方法应该被重组以拥有更直观的控制流程吗？ 三、自审代码 代码审查清单不仅适用于代码审查人员。
然而我认为，选择一款工具类软件，用户始终都要明白自己的需求是什么。...其中，缓存、临时文件等产生本身是为了提升软件或者系统的加载速度，虽然清理后并不会影响软件或者系统的完整性，却可能会影响加载速度，在非必要情况下并不需要去特意清理，因为往往都会在使用过程中重建新的缓存。...以个人使用情况为例，垃圾清理、软件卸载/更新、启动项管理是我使用频率最高的功能。...软件卸载macOS 卸载软件确实会比 Windows 方便不少，直接将应用程序拖入废纸篓即可。但这样的方式往往是删除了主程序文件，造成不少关联文件残留，而且你还不知道具体路径。...如果直接从「应用程序」文件夹中移除软件，CleanMyMac X 菜单栏则会弹窗提醒，指引打开 CleanMyMac X 扫描卸载残留文件，以便做进一步清理。
很多人认为，小鹅拼拼的下线运营再一次告诉我们一个显而易见的道理，即，腾讯做不好电商。然而，事情真的如此吗？...其实，早在小鹅拼拼下线之前，互联网上有关「阿里做不好社交，腾讯做不好电商」的论调由来已久。尽管这种说法颇有几分戏谑的成分，但是，它同样从另外一个侧面反映了阿里、腾讯在异域探索，并且失败的现实。...但是，我们或许更多地应该思考的是，究竟是什么导致了这些问题的出现，而不仅仅只是一味地将原因归结到「阿里做不好社交，腾讯做不好电商」的简单逻辑上。 笔者认为，这才是正确看待小鹅拼拼下线运营的正确逻辑。...然而，事情真的如此吗？小鹅拼拼的退场，再一次告诉我们，仅仅只有流量，并不能够做好电商。除了流量之外，电商还需要更加其他的要素。这包括用户习惯的培养、电商生态的搭建、供应链的构建等诸多方面。...跳出「腾讯做不好电商」的固定思维，站在新的视角来看待小鹅拼拼停止运营这件事，或许才能得出一个较为完整的答案。此刻，你会发现，有关「腾讯做不好电商」的言论，或许仅仅只是一厢情愿而已。 —完—
机器人视觉有接触，但是不多，这里我推荐一下一个详细介绍的视觉软件。 在构建机器视觉系统时，开发人员可以选择众多知名公司的商用软件包。...然而，在选择这类软件时，重要的是理解这些软件提供的功能、支持的硬件以及如何轻松地配置这样的软件，以解决特定的机器视觉任务。...在许多情况下，供应商将使用他们的软件为最终用户提供开发的软件，来解决诸如光学字符识别（OCR）等特定任务。...通过这样做，许多计算密集型图像处理功能可以转移到FPGA，从而加速机器视觉应用。...这类开源软件范围涵盖C/C++和Java库、框架、工具包和最终用户软件包，其中许多可以在美国RoboRealm公司的网站上找到。
在进行WhatsApp营销时，使用独立静态ip可以为卖家带来许多好处，而类似911s5的软件也可以帮助卖家购买独立静态ip。一、海外独立外贸站卖家做WhatsApp营销可以使用独立ip吗？...三、目前想要购买独立静态ip还有类似911s5的软件吗？（类似911s5的软件）目前市场上还存在类似911s5的软件，可以帮助用户购买独立静态ip。
前戏 在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析（你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗？），对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。...应用场景说明： SVM、线性回归之类的最优化问题需要归一化，是否归一化主要在于是否关心变量取值； 神经网络需要标准化处理，一般变量的取值在-1到1之间，这样做是为了弱化某些变量的值较大而对模型产生影响。
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。
从原现的“只做头部”、“每个专业只找最好的老师合作”，到现在的“尽量不用大咖”，“寻找货好知名度低的老师共同成长”。为什么？ 因为知识服务的跑道上，涌进来了太多的企业。...罗胖的产品，难道不是书和课程吗？ 罗胖的客户，难道不是付费学习的用户吗？ 其实，看人和看公司一样，眼光都不宜一成不变。 微软的主打产品，曾经是MSDOS操作系统，可今天早已经是办公软件和云服务了。...可是倒过来，用社群思维来想，这难道不是一个有效的筛选机制吗？ 物以类聚，人以群分。某个群体人数本来就不多，又何必勉强呢？...企业的HR，猎头公司…… 他们创造的价值总量，少吗？ 他们的付出，少吗？ 但是他们却做不到最优化。因为缺乏足够多的有效数据。 你只能看到他们拿到了什么样的毕业证书，却根本不知道他们在学校里都做了什么。...但是，罗胖在新跑道上，会是继续一骑绝尘，一路领先吗？ 这个问题，作为思考题，留给你一起仔细诼磨。 讨论 你是如何理解罗胖的“最长跑道”的？你认同他提出的“核心算法”吗？你对得到这家公司的前景有何预期？
单细胞测序数据也可以做gsea，步骤跟用RNAseq的数据差不多，主要是要用到差异基因并且根据Fold change来排序。
我依然还是不推荐用这个包做亚组分析哈~ 下面我的一些探索过程。 Publish包有一个subgroupAnalysis函数也可以实现亚组分析。我在之前的推文中说这个函数有一些问题，所以不推荐使用。...还是用之前的数据集，这里就不对这个数据集做介绍了，大家可以翻看之前的推文。 R语言亚组分析及森林图绘制 R语言亚组分析1行代码实现！
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