在这篇 NeurIPS 2022 论文中，来自新加坡国立、字节跳动和华为的学者表明：这个问题的本质在于实际应用中的测试集并不是单一的均匀分布的。因此，他们设计了 SADE 算法，即使是在一个固定的长尾分布数据集上训练的模型，也能够自适应地处理多个不同类别分布的测试场景。
时光荏苒，从毕业到现在已经10年，10年来一直从事着软件测试的工作。从一个什么都不会，到测试技术人员再到测试管理，期间有迷茫，有痛苦，有弯路，有捷径。今天对自己过去的10年测试经历做一个总结，一是给自己重新出发增加动力，二是给刚入道的、迷茫中的测试朋友一点点建议，希望你们少走弯路。 首先，谈谈测试职业规划，即做什么的问题。所谓方向比努力重要，这绝对是一句真理。如果能在刚走上测试工作岗位的时候明白这个道理，那么不出5年，你一定能成为某一测试领域的专家，那时不管是薪水、自信心都是顺其自然的事情。但是遗憾的是，
前段时间，那个爆火整个开源社区的 Mixtral 8x7B MoE 模型论文放出了。
情人节，你遇到的一切都是最好得礼物。今天给大家分享的这篇文章是新加坡国立大学发表的一篇文章，该文介绍了COLDQA，它是针对文本损坏、语言更改和域更改的分布变化的鲁棒QA的统一评估基准，进而从“测试集与训练集数据分布变化会影响模型效果”引入Test-time Adaptation（TTA）,通过对TTA的分析，提出了一种新的TTA方法：Online Imitation Learning（OIL）方法；通过大量实验，发现TTA与RT方法相当，在RT之后应用TTA可以显着提高模型在COLDQA的上性能。
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“本文源于在微信群发起关于质量保障体系的探讨，在探讨中，发现九里的观点非常有借鉴意义，故经授权转载此文章”
对多模态大模型做“多任务指令微调”，大模型可能会“学得多错得多”，因为不同任务之间的冲突，导致泛化能力下降。
由于Mixtral的发布，专家混合(MoE)架构在最近几个月变得流行起来。虽然Mixtral和其他MoE架构是从头开始预训练的，但最近出现了另一种创建MoE的方法：Arcee的MergeKit库可以通过集成几个预训练模型来创建moe。这些人通常被称为frankenMoEs或MoErges，以区别于预先训练的MoEs。
紧接着，Mixtral 8x7B的技术细节随之公布，其表现不仅优于Llama 2 70B，而且推理速度提高了整整6倍。
LTE4G: Long-Tail Experts for Graph Neural Networks
国内的电子商务经历了整个产业多年发展，依然在快速的增长，交易额仍在不断的递增，电子商务行业已经初步形成了功能完善的业态体系。与此同时，电子商务的不断普及直接带动了物流、金融和IT等服务类的行业发展，与之配套的第三方支付、电子认证、网络信息安全、网络保险、质量服务等电商生态圈中各子业态也在飞速的发展。在有庞大的客户体量下，电商的激烈竞争引出了对于服务需要高质量。在每次的节日活动中，服务器承受的压力往往是个重大的考验，于是服务器压测成为了一个必不可少的试金石。
你现在是一个[程序语言 #03A9F4]专家，请帮我用[程序语言 #03A9F4]写一个函式，它需要做到[某个功能 #03A9F4]
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/442.html
李根 发自 北清路 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 历史性的一天！ 北京今日正式下发文件，允许无人车在北京进行上路路测。 12月18日，北京市交通委员会、北京市公安局公安交通管理局，以及北京
在测试项目管理中或编写测试计划时，经常需要对某个测试工作进行工作量的预算，很多时候都是凭个人的工作经验进行估算的，如能结合一些常规的估算方法，有助于估算的精确度。 以下是网上找到的一些常规的估算测试工作量的方法： 1、 Ad-hoc方法 这种方法下的测试工作量不基于任何确定的期限。工作一直继续直到达到一些由管理或市场人员预先定下的时间表。或者，一直到用完了预算的经费。 这种情况普遍存在于非常不成熟的组织，并且时常有100%的错误差数。 2、开发时间的百分比法Percentage of development time。 这个方法的基本前提是测试工作量依赖于开发时间/开发工作量。首先，开发工作量使用例如LOC或FP方法被估算出来，然后使用一些探索性的方法来限制测试的工作量。 这种方法变化比较大而且通常基于以前的经验。 通常预留项目的总花费时间的35%给测试。？ 5-7%给组件和集成测试？ 18-20%给系统测试？ 10%给接收测试（或回归测试等） 3、类比法（经验值法或历史数据法） 根据以前或相似项目（主要在项目性质，领域，规模上有相似）所积累的经验或历史数据来估算工作量。类比法估计结果的精确度取决于历史项目数据的完整性和准确度，因此，用好类比法的前提条件之一是组织建立起较好的项目后评价与分析机制，对历史项目的数据分析是可信赖的。需要收集以下相关的历史数据：？ 在设计和实现阶段花费的时间？ 测试工作的规模，例如用户需求的数量，页面数，功能点？ 数据样式，例如实体，字段的数量？ 屏幕或字段数量？ 测试对象的规模，例如KLOC 4、WBS（work breakdown structure）估算法 将项目或产品分解为具体的工作，然后分别对各个工作进行时间估算，最终求和得出项目或产品的测试工作量/时间。 5、Delphi法 Delphi法是最流行的专家评估技术，在没有历史数据的情况下，这种方式可以减轻估算的偏差。Delphi法鼓励参加者就问题相互讨论。这个技术，要求有多种相关经验人的参与，互相说服对方…… Delphi法的步骤是：1、协调人向各专家提供项目规格和估计表格；2、协调人召集小组会各专家讨论与规模相关的因素；3、各专家匿名填写迭代表格；4、协调人整理出一个估计总结，以迭代表的形式返回专家；5、协调人召集小组会，讨论较大的估计差异；6、专家复查估计总结并在迭代表上提交另一个匿名估计；7、重复4-6， 直到达到一个最低和最高估计的一致。 6、PERT估计法 PERT对各个项目活动的完成时间按三种不同情况估计：一个产品的期望规模，一个最低可能估计，一个最高可能估计。用这三个估计用来得到一个产品期望规模和标准偏差的Pert 统计估计。Pert 估计可得到代码行的期望值E， 和标准偏差SD
伴随着信息技术日新月异、迅猛发展，网络安全问题层出不穷，一直是社会关注的焦点。网络攻击威胁持续上升，勒索软件、数据泄漏、黑客攻击等层出不穷且变得更具危害性。网络攻击者的攻击成本在不断降低，同时攻击方式更加先进，关键信息基础设施面临的网络安全形势日趋严峻；伴随着信息安全的热度上涨，市场需求也飞速增长。具有公信力的认证是就业的敲门砖，也是晋升的阶梯。
网络安全专家，不是你认为的那种搞破坏的“黑客”。网络安全专家，即 “ethical hackers”，是一群专门模拟网络安全专家攻击，帮助客户了解自己网络的弱点，并为客户提出改进建议的网络安全专家。
为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第84期 主题 质量与效能 2022年11月29日 19:00-21:00
左侧：原始版本的LoRA，权重是稠密的，每个样本都会激活所有参数；右侧：与混合专家（MoE）框架结合的LoRA，每一层插入多个并行的LoRA权重（即MoE中的多个专家模型），路由模块（Router）输出每个专家的激活概率，以决定激活哪些LoRA模块。
某产品营销团队希望确定如何评估四种略有不同的奶酪的口味和市场前景。已要求十位专家使用酸度，稀奇度和硬度三个标准对这四种奶酪进行几次评估（不知道是哪种），获得对应于每种奶酪和每位专家的平均评分，部分数据如下图：
Adobe Certified Professional* 认证培训体系（中文：Adobe认证专家）是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系，面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系，Adobe认证专家基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会的认证。
来源：迈微AI研习社本文约2700字，建议阅读15分钟本文介绍了李飞飞团队的最新研究发现。 没错！又是李飞飞！ 走在队伍前面的，是来自斯坦福大学的博士，李飞飞的门生！ 先来看看李飞飞团队这次在arXiv上发表了的论文题目： SECANT：用于视觉策略零样本泛化的自专家克隆 废话少说，给大家介绍一下这篇论文的大致内容。 论文介绍 简要介绍 强化学习中的泛化（generalization），是指通过不断跟环境交互，产生出一种网络的记忆性。 这个网络能够根据环境中特定的信号完成相应的动作，经过训练的agent能
2016年，对于移动应用产业来说，是颇为艰难的一年，国内移动应用行业增速整体放缓。流量获取成本增高，App/手游同质化严重，很难轻松打造一款现象级移动应用。与此同时，市场格局已经固化，资源越来越集中在少数大型互联网公司手中。
在此，机器人靠的是主动与大模型构成的“专家团队”沟通完成指令分析、视觉感知、完成估计和决策测试等一系列视觉语言导航关键任务。
本文要点 敏捷规划时间表能够可视化展示项目进度 使用敏捷方法在一个比较高的层次控制项目 敏捷规划时间表可以作为可量化的高层次交付的挽具 它提供了一种工具来协调项目活动 它有助于强化有效沟通 与自己定制开发相比，你可能会选择购买一款适合你的业务的软件。这似乎是一种更好的方案，因为它不仅满足了你的业务需求，还不需要自己定制代码。简直太完美了。通常，你会根据自己的业务需求，确定一个最佳的软件实施日期。举个例子，如果你是做糖果的，你不会在情人节前或者复活节周末前实施这款软件，（毕竟你需要在重要的业务活动期间保证业务
突如其来的攻击、未知的攻击者、频繁爆发的漏洞，当信息安全面临严峻挑战之时如何控制、化解和规避风险？看腾讯云鼎实验室如何化解这一场场危机挑战，如何做好安全守护者。 九月初，腾讯云已组织安全专家，从多方面积极支持金砖国家领导人会晤期间云上安全。本次国际性事件的成功护航印证了腾讯云的专业能力以及此套方案的成熟性，目前腾讯云已正式对外发布安全专家服务。 什么是安全专家服务 腾讯云安全专家服务由云鼎实验室为主力的安全专家队伍提供安全咨询、渗透测试服务、应急响应等服务，帮助用户获得合适的安全解决方案、发现潜在安全
任何软件产品都由2部分组成：业务逻辑+软件技术。业务逻辑通常由产品经理设计，软件技术由软件开发架构师设计和程序员编程实现。而测试人员呢？则通常对两大部分的质量问题都会进行评测。无论是主动认知还是被动发展，在大部分的组织中都会发现有一部分测试人员更喜欢和擅长进行业务逻辑的测试（后面称:SET）、一部分测试人员更喜欢和擅长对软件技术的测试（SDET）。
近期苹果 iPhone 11 系列的手机又出现了新问题，其中有不少网友表示，自己在用手机拍照后，图片中莫名出现了“鬼影”的现象，这次的“鬼影门”是指手机对着灯光拍照时，手机屏幕内会出现倒影和炫光。
智慧零售高速发展的同时所面临的行业挑战 《中国电子商务报告2020》显示，2020年全国网络零售额达11.76万亿元，同比增长10.9%。同时，由于疫情的影响，直播电商发展势头更加迅速。iiMedia Research（艾媒咨询）数据预测，2021年中国直播电商市场规模将达到1.2万亿元。巨大交易额的背后，是服务器、存储、网络等基础设施承载着的巨大并发压力。“双11”很快就要到了，很多智慧零售行业的小伙伴往往会在大促前准备很多品牌活动与直播计划，却相对忽视了压力测试这一环节，没能正确预估系统能承载的最
2021年7月，腾讯WeTest服务器性能测试产品压测大师通过中国计量科学研究院测试认证，获国家级权威认可，兹认定“腾讯 WeTest 压测大师是一款全链路服务器性能测试产品，支持百万级别并发，可灵活构建压测场景链路，一键查看各项性能指标， 实现压测全流程闭环。” “国家计量器具软件测评中心（以下简称NMIST）是由国家市场监督管理总局授权，依托中国计量科学研究院为母体而建设的国家级检测中心，承担起草有关计量软件测评与测试的国家计量技术规范，研究计量软件测评方法和防作弊技术，开发计量软件测评工
测试开发者的共同关注！ 明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。 腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。同时，更有专家兼容服务限时5折出售，由腾讯金牌测试团队，严格遵照腾讯标准流程，帮您解决游戏、应用兼容性问题。 活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费
目前，当企业想用机器学习解决问题时，他们往往需要一个团队。即使是一个非常简单的问题，也需要多位数据科学家、机器学习专家以及领域专家共同商定优先事项并交换数据和信息。 这个过程往往效率低下，需要数月时间才能获得结果。并且这也只能解决当下的问题。下一次再出现问题时，企业必须重复上述过程。 麻省理工学院（MIT）的一群研究人员想知道，“如果我们尝试另一种策略会怎么样？如果我们创建自动化工具，让主题专家能够使用机器学习自己解决这些问题呢？” 过去五年，MIT信息与决策系统实验室首席研究科学家Kalyan Vee
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的，每个专家网络都擅长特定任务的不同方面
原文:https://blog.csdn.net/simplilearnCN/article/details/123284389
WeTest 导读 国内的电子商务经历了整个产业多年发展，依然在快速的增长，交易额仍在不断的递增，电子商务行业已经初步形成了功能完善的业态体系。与此同时，电子商务的不断普及直接带动了物流、金融和IT等服务类的行业发展，与之配套的第三方支付、电子认证、网络信息安全、网络保险、质量服务等电商生态圈中各子业态也在飞速的发展。在有庞大的客户体量下，电商的激烈竞争引出了对于服务需要高质量。在每次的节日活动中，服务器承受的压力往往是个重大的考验，于是服务器压测成为了一个必不可少的试金石。 电商核心诉求场景 — “
导语 每年“618”、“双11”是智慧零售行业消化流量红利的最佳时期，但依然有很多企业因为自身系统无法承载流量高峰带来的冲击而无法享受这一流量红利。在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢？ 一到大促心就慌？智慧零售行业核心诉求 2021年的“618”年中大促如期而至，想必各位智慧零售行业的小伙伴早已摩拳擦掌，熬了多少通宵准
2020年10月21日， “2020云原生产业大会”在京隆重召开，本届大会由中国信息通信研究院主办，以“云原生应用”为主题，探讨了如何推动云原生实践落地和数字化转型。大会公布了首批DevOps评估结果，腾讯WeTest凭借在测试领域积攒的雄厚实力，一举通过五个测试域重要模块的先进级工具的评估。此外，腾讯WeTest测试技术专家凭借深厚的技术实力以及对标准的突出贡献入选为云原生产业联盟DevOps技术专家组成员。 首批DevOps评估结果发布 WeTest技术专家接受授牌 《研发运营（D
美团技术沙龙是由美团技术团队和美团科协主办的线下技术活动，每期沙龙邀请美团和同行公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖前端、后台、系统、数据、算法、测试、运维等技术领域。目前已在北京、上海、厦门、成都等城市成功举办了48期，吸引了超过2万名工程师报名参会。除了现场亲密交流之外，大家还在会后继续进微信群里切磋问道。
墨天轮社区2021年度数据库大咖讲坛，开启年度第2站！ 数据库大咖讲坛汇聚了ACDU社群百名专家资源，是墨天轮社区与行业领先企业共同打造的运维领域线上系列技术主题分享活动之一，全面覆盖从DBA、运维工程师到CXO等所有技术圈层，从互联网、电信、金融、交通到物流等重点行业的实践应用着手，在敏捷开发过程中，如何在实施过程中把握关键的实践点，以及事务性工作中的策略选择和配置，及运维过程中的关注角度提供最佳参考，共同助力推动行业生态构建与可持续性发展。 4月16日（本周五） 14:00 - 17:30，墨天轮社区
蚂蚁金服技术团队将在 DevOps 国际峰会·北京站（7月5日-6日）首次系统性解密其 DevOps 体系。
前两天面试了某零售电商企业的测试经理岗位，需要带二三十人的测试团队，技术管理岗位嘛，除了技术肯定聊了很多团队管理相关的话题。其中有两个话题，让我印象深刻：一个是技术专家和技术管理有什么区别；另一个则是为什么自动化测试做了一年，依然没见什么成效。从我的角度来解读，其实这也反映了技术思维和管理思维的区别。
Mixtral-8x7B是最好的开放大型语言模型(LLM)之一，但它是一个具有46.7B参数的庞大模型。即使量化为4位，该模型也无法在消费级GPU上完全加载(例如，24 GB VRAM是不够的)。
这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE)，这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法
5月23日，2018腾讯·云+未来峰会于广州保利世贸博览馆盛大开幕。大会包含13大主题专场论坛、T-DAY 互动体验展等多个项目同时并行，更有80+场顶级演讲和8000名优质嘉宾到场参会。 包括腾讯
继教育培训、社区团购领域大幅度裁员之后，互联网大厂裁员消息也开始陆续传出，百度爆出游戏部门300多人接近全部被裁，直播业务被裁员90%；爱奇艺大规模裁员，裁员比例在20%到40%；而腾讯在年度员工大会表示，PCG事业群将开始大规模人员优化，此外，字节、阿里、携程等一众互联网企业，都开始削减支出、裁员过冬，不得不承认互联网企业的寒冬已来。
作者：Erik Dietrich 译者：月满西楼 原题：Compare 6 Different Pair Programming Styles 专业编程领域总是产生一些相当激烈的争论。例如关于是否以及怎样对代码作注释。我们很难平息这些争论，因为科学地论证专业编程是有难度的。我们不可能真的要求大公司用一个对照组与一个实验组两次构建同一个软件。因此很多时候我们的依据是传闻或个人意见，极缺经验数据。因此，相比是否该选择结对编程，今天我更想谈谈结对编程的模式。 我先前曾从业务角度谈论过结对编程的好处，现在我以同
论行业应用软件系统的开发规划 摘要 本人在一所高校信息技术中心工作，2005年应多个学校和校领导的要求，对以前开发的较独立的十多个息化软件系统进行 改造，使得各系统之间能够相互进行数据共享，配合工作.所进行的软件项目，与高等院校的学生招生、收费、教学、管理和服 务密切相关，具有很强的行业特征，需要使用系统的师生员工（用户单位）、高校管理专家和项目开发人员间良好的分工协作 ；与常规的通用应用软件开发过程相比，具有明显的差异，主要表现在系统的分析、设计、实现、测试和维护均带有明显的行 业特点，行业应用
导语 2020 年 11 月 20 日至 21 日， 第六届中国互联网测试开发大会（MTSC）将在深圳宝立方国际酒店召开。 中国互联网测试开发大会（简称 MTSC）是由国内最大的移动测试技术社区——测试之家（TesterHome）发起的软件测试行业技术会议，大会以“软件质量保障体系和测试研发技术交流”为主要目的。MTSC 大会于 2015 年举办第一届至今，已成功举办了五届，共有 1000+ 家企业，10000+ 测试工程师、测试经理、CTO 参会，受到了全行业的广泛关注，是中国互联网质量保
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