经常在论坛和QQ群里有同学对软件测试前途很迷茫，做了几年的软件测试一直只会做功能测试，感觉自己失去了竞争力，遇到这种情况怎么办？
网络工程师需要学习新技能和使用自动化工具才能适应软件定义网络(SDN)的工作环境。 听起来似乎很难，但是网络工程师都很聪明。我们往往必须处理一些大型复杂网络，它们有越来越多的功能，并且是用数量更多的命
好多小伙伴都是从功能测试入门的，从最开始或者更长的时间一直都在从事点点点的工作。觉得工作没有乐趣，枯燥，想要提升自己，但不知道自己该怎么做。
今天针对其中一个专项：Python + Excel自动化办公，整理了一份学习路线，分享给大家。
当新技术出现时，我们必须搞明白该怎样测试这些新东西。我对训练好的模型和机器学习功能的验证和认证过程做了很多研究，并将研究成果应用到了测试环节，从而在机器学习应用程序测试方面获得了很多见解和经验，并将在本文中分享它们。
那么，接下来我就结合自己的经历聊一聊我是如何在工作中做自动化测试的。（学习路线和网盘资源放在文末了）
微软的Power BI是一种商业分析服务，用户可以在不具备编程经验或深厚技术专长的情况下创建报告、仪表盘等更多内容。公司今天宣布了一些新的AI功能，包括图像识别和文本分析、关键驱动分析、机器学习模型的创建和Azure机器学习集成，这些功能旨在展示数据科学家的工作，并使更多用户能够利用AI。
因为我最近在分享自动化测试技术，经常被问到： 功能测试想转自动化，请问应该怎么入手？有没有好的资源推荐？ 那么，接下来我就结合自己的经历聊一聊我是如何在工作中做自动化测试的。（学习路线和网盘资源放在文末了） 测试新人 我的职业生涯开始和大多数测试人一样，刚开始接触都是纯功能界面测试。那时候在一家电商公司做测试，在这个吃技术的IT行业来说，不断学习是至关重要的。但是我之前做的是最基础的业务工作，随着时间的消磨，让我产生了对自我价值和岗位意义的困惑。 一是感觉自己在浪费时间，另一个就是做了快2年的功能测试，感觉
今天，我们来聊一聊测试人员想要进阶，想要做自动化测试，甚至测试开发，如何选择编程语言。
网络监控工具在今天的互联网时代扮演着至关重要的角色。随着数字化转型的不断发展，企业和组织需要强大的网络监控工具，以确保网络的可用性、性能和安全。本文将介绍2023年最佳的网络监控工具和软件，包括Auvik、Paessler PRTG Network Monitor和SolarWinds Network Performance Monitor等。我们将探讨它们的主要功能、优点和缺点，以帮助您选择适合您需求的最佳工具。
最近收到不少小伙伴私信问，做了好几年测试，一直停留在手工测试点点点的阶段，想要进阶，想要做自动化测试，该怎么学习，以及需要学些什么？
深度学习是什么? 在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常
今天来聊一下手工测试如何转自动化？如果你还没入行或者刚毕业可以先不考虑学习自动化，把基础技能掌握好，也是可以找到一份初级测试岗位的，会编程和自动化更多的来说算是加分项。
如果您想自动化数据准备工作，请尝试了解数据库，常用到的mysql和redis等。学习语言能力，我建议使用Python、Groovy或者java，这几种比较流行，当然您也选择其他编程语言。尝试将您每天手动进行的一些数据准备工作自动化。
人工智能最近引起了非常多的关注，深度学习和机器学习作为人工智能实现的技术的得到了充分的关注，在计算机视觉和自然语言处理等领域产生了巨大的影响，深度学习是无人驾驶汽车的关键技术。 深度学习是什么？ 在
大家好，我是洋子。之前我发布了一篇《测试开发工程师学习路线》的文章。在这个学习路线的项目实战部分，我并没有写上具体的推荐项目以及对应的学习资源，因为当时没有找到比较优质的测试开发相关的实战项目（白嫖失败），所以更加推荐在公司内部真实环境下进行实践
AutoAI能够自动化Watson Studio平台上的人工智慧开发流程，加速机器学习模型建置工作
近期，不管是在qq，微信，脉脉总会有一些人加到我，咨询我关于测试行业发展的一些问题。今天收集了一下，这方面的问题。统一整理下。
我们正在进入数据科学实践的新阶段，即“无代码”时代。 像所有重大的变化一样，这个变化还没有在实践中清晰地体现，但这个变化影响深远，发展趋势非常明显。
机器之心原创 作者：朱思颖 「车载硬件处于典型的资源受限环境之下，如何将深度学习应用于这样的受限环境是有效落地智能硬件的方式之一。」MINIEYE 首席科学家、南京大学计算机科学与技术系教授吴建鑫告诉机器之心。吴建鑫是计算机视觉领域的专家，入选中组部青年海外高层次人才引进计划（青年千人计划）。在重要国际期刊如 TPAMI，IJCV，AIJ，JMLR 等以及重要国际会议如 ICCV、CVPR、ICML 等发表论文六十余篇，并多次担任 ICCV、CVPR、AAAI 等重要国际会议领域主席。 2013 年，MI
Spring和Spring Boot都是Java平台上的开源框架，用于构建Java应用程序，由Pivotal Software开发和维护。
Oracle在年度CloudWorld大会上宣布，在数据分析云服务MySQL HeatWave增加Vector Store和新的生成式AI功能。
AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤：
绝大多数测试同学都是从功能测试做起的，工作忙忙碌碌，每天在各种业务需求学习和点点中度过，过了好多年发现自己还只是一个功能测试工程师。
就在刚刚，腾讯乐享升级了培训项目管理，乐乐迫不及待来告诉大家啦～ 这一次的版本大升级，隆重推出了「培训班」项目类型，适合线上线下混合学习模式。 *培训项目管理，是腾讯乐享内集课程、考试、问卷等功能于一体的企业培训功能，能够进行一个学习项目的全周期、智能化管理。 新上线的「培训班」，和「线上学习地图」有啥区别？ 简单来说，线上学习地图适合自动化线上培训，培训班则适合混合式的培训模式——线下的培训也能纳入到线上管理之中。 一图速看两种类型对比 功能上，培训班目前已上线“面授课程”，即将上线
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。 这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。 与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。 人工智能驱动的图像和视频编辑 Ado
来源丨网络 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤： 数据读取和合并，使其可供使用。 数据预处理是指数据清理和数据整理。 优化功能和模型选择过程的位置。 将其应用于应用程序以预测准确的值。 最初，所有这些步骤都是手动完成的。但是现在随着AutoML的出现，这些步骤可以实现自动化。AutoML当前分为三类： 用于自动参数调整的AutoML（相对基本的类型） 用于非深
Figma是一款基于云端的设计软件，可以用来创建各种数字设计，包括网站、移动应用、图标和UI设计等。它可以在任何设备上使用，包括PC、Mac和移动设备，这意味着你可以随时随地进行设计工作。
人工智能和机器学习是当今最热门的技术流行词汇。在数字化转型的最前沿，人工智能已经开始彻底改变众多行业。随着这项技术变得越来越复杂，分配给机器的任务只会继续增长。这为更高的工作效率，速度和准确性打开了大门。
统计了200多个正在做测试的童鞋现在的日常工作内容，统计结果基本在预料之内，那就是现在的测试距离完全自动化还有很遥远的距离，也就是说手工测试仍然是工作中的主要内容。
pr2021软件下载，这款软件是一款专业的手机学习软件，其拥有大量的课程资源，支持电脑、手机等多个平台的下载，功能强大，让你体验到全新的学习模式。
时序是什么？时序预测可以为业务带来哪些价值？产品销量预测、电池剩余寿命预测……这些高价值场景如何提高预测准确率？深度学习模型在时序预测有什么优势？如何寻得一款集前沿高尖时序技术的产品，为业务所用？
偏门行业，偏偏发展潜力巨大，特别是门锁业正处在从传统门锁到智能门锁转型的关键风口。据有关数据，智能门锁这个行业正在以爆发式速度增长。2016年，市场容量为200万把，今年有望达到600万把，2018年将达到1200-1500万把，五到十年，智能门锁有望形成一个千亿级市场。 📷 在现代化的智能家居的生活中，智能家居逐渐走进人们的视野，各种网络通信、安保安防、自动化控制技术的集成式应用，给人们带来了新颖、方便、新奇的智能家居体验，进而形成智能家居市场新宠，在现在智能家居中，一款能够与用户互动的智能锁，开启门锁硬
云计算技术的快速发展已经改变了编程学习和技术开发的方式。其中，使用云端开发工具 Cloud Studio 已经成为一种趋势。本文将重点探讨使用 Cloud Studio 进行编程学习和技术开发的优势、挑战和注意事项。
info: C. Streiffer, H. Chen, T. Benson, and A. Kadav, “DeepConfig: Automating Data Center Network Topologies Management with Machine Learning.” arXiv, Dec. 11, 2017. Accessed: Aug. 06, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1712.03890
安妮 编译自 Forbes 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 关于AI在企业中的应用，公司高管们怎么看？ 近日，商业软件公司ServiceNow和牛津经济研究院就做了这样一个调查。他们走访了全球
使用机器学习框架和Mathematica 从车间监控系统提供的数据创建自适应模型。
MongoDB 没有像 SQL 一样有自动增长的功能， MongoDB 的 _id 是系统自动生成的12字节唯一标识。
这四个阶段是人类文明发展的不同阶段，也是不同领域的重要发展时期。在每个阶段，人们都在不断探索和创新，以实现更加高效和智能的生产和生活方式。 工业革命中，英国机器大生产取代了手工劳作，需要大量人力；电气时代的发展，使得以电为基础的电气自动化成为可能，不再需要大量人力。 计算机技术和互联网技术的发展，使得数据处理和分析越来越简单，不再需要大量人工智力。
3.软件测试理论，这个大家都不陌生，也是必考的了，应该可以轻松应付。要注意准备下web和app测试和性能测试这块，现在做web、app和微信小程序的公司好多。
Kite is a plugin for your IDE that uses machine learning to give you useful code completions for Python. Start coding faster today.
最近有不少读者私信我，这不刚开始学习Python就开始遇到难题了，对于Python IDE都比较纠结，希望找到一些适合自己的、Python开发工具。本篇给大家分享几款Python开发工具，供正在纠结用哪种开发工具的小伙伴们参考~
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
NVIDIA 于绘图卡市场称皇称霸，市场巩固，近年积极向多元化发展，除了早前涉足 VR 市场， 5 日宣布推出全球车载」 ，加速自动车驾驶进展，其采用 NVIDIA 最新 GPU 来处理深度学习功能，掌握车子周遭 360 度的情境，精准判断车子所在位置，并推算出安全舒适的行进路线，并能随时警戒监控，带来更高的安全性。 NVIDIA 公司共同创办人暨执行长黄仁勋表示，开车的驾驶人所面对的是无限复杂的世界。现今人工智能加上 GPU 的许多突破，让 NVIDIA 终于能克服自动驾驶车面临的各种艰巨挑战。 NVID
熟悉腾讯云API的同学都知道，腾讯云API可以快速地执行某些指令以及使用某些产品，帮助我们告别传统控制台打开浏览器、登陆账号、寻找产品多次点击获得结果的流程。几行代码，一个指令就能带来肉眼可见的效率提升。 同时，腾讯云API高灵活的特性，可以实现很多控制台无法提供的功能。我们可以通过腾讯云API来自由组合，定制化开发。 当你想要在多个区域开设虚拟机、批量修改虚拟机密码，甚至想要批量退还虚拟机时，在控制台进行这些操作都具有很高的重复性，而且没办法一步到位。如果这些需求是我们周期性出现的，那我们就可以通过
Web自动化测试在保证质量、提升效率、软件开发加速迭代上起到关键作用，它已经成为现代软件测试中不可或缺的一部分，今天给大家介绍推荐几款常用的Web自动化测试工具。
【新智元导读】全自动机器学习是开发人员的梦想，谷歌已经实现了第一步——自动调参。日前，谷歌发布论文，介绍了他们内部的机器学习系统 Google Vizier，利用迁移学习等技术，Vizier 能自动优化其他机器学习系统的超参数，目前已在 Alpahbet 全面投入使用，帮助研究并且显著提升产品的用户体验。 谷歌最近开发了一个 AI，专门用于优化其他 AI。这套机器学习系统名叫 Google Vizier，能够优化整个 Alphabet 公司的算法。 值得一提，研究人员在测试这套系统时选择了一个有趣的方法——
然后，PyCaret这个炼丹炉，自带功能“按键”（定义了一些函数），包括数据预处理、模型训练、模型集成、模型分析、模型测试等。
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