人工智能时代来临
我们正处于AI的iPhone时刻。——黄仁勋（英伟达CEO）
ChatGPT 好得有点可怕了，我们距离危险的强人工智能不远了。——马斯克（Tesla/SpaceX/Twitter CEO）
以上的内容说明我们现在正处于一个技术大翻牌的时代，正如每次技术革命来临一样，如果能抓住每一次的技术革命机遇，就有可能迎来自己职业生涯的大逆转。
什么是ChatGPT
官网地址：https://chat.openai.com/ （需要链接外网才能打开）
-
产品形态: 聊天机器人。
-
应用场景: 各个领域，强大到让人震惊。
-
技术架构: 基于 GPT-3.5、GPT-4 架构的大型语言模型。
ChatGPT，全称聊天生成预训练转换器（英语：Chat Generative Pre-trained Transformer[2]），是 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人程序，于 2022 年 11 月推出。该程序使用基于 GPT-3.5、GPT-4 架构的大型语言模型并以强化学习训练。ChatGPT 目前仍以文字方式交互，而除了可以用人类自然对话方式来交互，还可以用于甚为复杂的语言工作，包括自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。如：在自动文本生成方面，ChatGPT 可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT 可以根据输入的问题自动生成答案。还有编写和调试计算机程序的能力。
ChatGPT 可写出相似真人的文章，并在许多知识领域给出详细和清晰的回答而迅速获得关注，从前认为的 AI 不会取代的知识型工作它也足以胜任，对金融与白领人力市场的冲击相当大，但是事实准确度参差不齐是其重大缺陷，并且基于意识形态的模型训练结果须小心校正。ChatGPT 于 2022 年 11 月发布后，OpenAI 估值已涨至 290 亿美元[7]。上线 5 天后已有 100 万用户，上线两个月后已有上亿用户[8]。目前 ChatGPT-3.5 为免费版本，ChatGPT-4 供 ChatGPT Plus 会员使用，且每三个小时只能发送 25 条消息。
如下图所示，ChatGPT本质其实就是一个基于大语言模型的聊天机器人产品。
ChatGPT 用途
-
Classification 分类
-
Generation 生成
-
Conversation 会话
-
Translation 翻译
-
Conversion 转换
-
Summarization 总结
-
Completion 完成 完形填空
-
Factual responses 事实回应
-
Inserting text 中间插入文字
-
Editing text 编辑文本角色转换
ChatGPT背后的公司——OpenAI
OpenAI（开放人工智能[6]）是美国一个人工智能研究实验室，由非营利组织 OpenAI Inc，和其营利组织子公司 OpenAI LP 所组成。OpenAI 进行 AI 研究的目的是促进和发展友好的人工智能，使人类整体受益。——维基百科
官网地址：https://openai.com/
OPENAI发展历程
-
2015年：该组织于 2015 年由萨姆·阿尔特曼、里德·霍夫曼、Jessica Livingston、伊隆·马斯克、伊尔亚·苏茨克维、沃伊切赫·扎伦巴 (Wojciech Zaremba)、彼得·泰尔 等人在旧金山成立，他们共同认捐了$10 亿美元。微软在 2019 年向 OpenAI LP 提供了$10 亿美元的投资，并在 2023 年 1 月向其提供了第二笔多年投资，据报导为$100 亿美元[12]， 用于独家访问 GPT-4，这将为微软自己的 Bing Prometheus 模型提供支持[13]。
-
2016 年，OpenAI 宣称将制造“通用”机器人，希望能够预防人工智能的灾难性影响，推动人工智能发挥积极作用。
-
2017 年，OpenAI 仅在云计算上就花费了$790 万美元，占其职能支出的四分之一。相比之下，DeepMind 2017 年的总支出为$4.42 亿美元。
-
2018 年 2 月，由于特斯拉为自动驾驶汽车开发人工智能，马斯克辞去了董事会席位，理由是与他作为特斯拉首席执行官的角色存在“潜在的未来(利益) 冲突”。萨姆·阿尔特曼声称马斯克认为 OpenAI 已经落后于谷歌等其他公司，马斯克提议自己接管 OpenAI，但董事会拒绝了。
-
至 2018 年，OpenAI 的总部坐落于旧金山的米慎区，与伊隆·马斯克的另一座公司 Neuralink 在同一办公室大楼。[20]改革后，推出了商业化的 ChatGPT 等产品。
-
2019年，2019 年 3 月 1 日成立 OpenAI LP 子公司，目的为营利所用。该公司随后向其员工分配股权并与微软合作，宣布向该公司投资 10 亿美元。2019 年 7 月 22 日微软投资 OpenAI 10 亿美元，双方将携手合作替 Azure 云端平台服务开发人工智能技术。OpenAI 还宣布打算对其技术进行商业许可[24]。OpenAI 计划“在五年内，而且可能更快”花费这 $10 亿美元。萨姆·阿尔特曼表示，即使是 10 亿美元也可能不够，实验室最终可能需要“比任何非营利组织筹集到的资金都多的资金”来实现通用人工智能[26]。
-
2020 年 6 月 11 日宣布了 GPT-3 语言模型，微软于 2020 年 9 月 22 日获取独家授权。
-
2021 年，OpenAI 推出了 DALL-E，这是一种深度学习模型，可以从自然语言描述中生成数字图像。
-
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了一个名为 ChatGPT 的自然语言生成式模型，它以对话方式进行交互，预览版在前五天内收到了超过一百万的注册。但是该项目对一些包括中国大陆、香港在内的地区暂不可用。
-
2023 年 3 月 2 日，OpenAI 发布了官方 ChatGPT API，并允许第三方开发者利用该 API 将 ChatGPT 集成到他们的网站、产品和服务中。
-
2023 年 3 月 14 日，OpenAI 发布了 GPT-4，既作为 API（带有 waiting list）又作为 ChatGPT Plus 的一项功能。
AI 大模型应用
以上的图片很好的说明了，目前的人工智能产品和底层模型，还有中间层之间的关系。
-
应用层：代表利用了人工智能能力的应用产品，面向所有用户，没有技术门槛。
-
中间层：让你的LLM变得更强大，从事人工智能的开发者将例如GPT-4的大语言模型与外部计算和数据来源结合起来。针对大模型应用上的不足，LangChain 提供模块化组件进行优化。
-
模型层：大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。
以上这张图展示了GPT的整体架构和一个Transformer（深度学习模型）层。让我们简化对GPT的理解。GPT本质上是一堆Transformer层的堆叠。
GPT 发展历程
2018 年 6 月 11 日，OpenAI 发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》（Improving Language Understanding by Generative Pre-Training）的论文，在其中介绍了“基于转换器的生成式预训练模型”（GPT）。当时，表现最好的自然语言生成模型主要依靠大量手动标注数据的监督学习。这种依赖于人类监督学习的开发途径限制了模型在未经精细标注的数据集上的应用；许多语言（例如斯瓦希里语或海地克里奥尔语）也因缺乏能创建起语料库的文本资料而造成实际应用（如翻译和解释）上的困难[7]；此外，训练超大模型相当耗时且开支非常昂贵。相比之下，GPT 提出了一种“半监督（semi-supervised）”（后来普遍改称为“自监督”）的方法——先在没有标号的数据上面训练一个预训练模型，再在少量标号数据上面训练一个分辨的微调模型。
-
GPT-3
生成型预训练变换模型 3 （英语：Generative Pre-trained Transformer 3，简称 GPT-3）是一个自回归语言模型，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。GPT-3 是由在旧金山的人工智能公司 OpenAI 训练与开发，模型设计基于谷歌开发的 Transformer 语言模型。GPT-3 的神经网络包含 1750 亿个参数，需要 800GB 来存储，为有史以来参数最多的神经网络模型。该模型在许多任务上展示了强大的零样本和少样本的能力。OpenAI 于 2020 年 5 月发表 GPT-3 的论文，在次月为少量公司与开发人团释出应用程序界面的测试版。微软在 2020 年 9 月 22 日宣布取得了 GPT-3 的独家授权。
-
GPT-3.5
GPT-3.5 模型可以理解并生成自然语言或代码。我们在 GPT-3.5 系列中功能最强大且最具成本效益的模型是 gpt-3.5-turbo，它已针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。
-
GPT-4
生成型预训练变换模型 4（英语：Generative Pre-trained Transformer 4，简称 GPT-4）是由 OpenAI 公司开发并于 2023 年 3 月 14 日发布的自回归语言模型[1][2]。Vox 称 GPT-4 从各方面来说都优于 OpenAI 之前发布的 GPT-3 和 GPT-3.5。
OpenAI 在宣布 GPT-4 时表示，它“比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。” 他们制作了两个版本的 GPT-4，上下文窗口分别为 8,192 和 32,768 个令牌，比分别限制为 4,096 和 2,049 个令牌的 GPT-3.5 和 GPT-3 有了显着改进，与其前身不同，GPT-4 可以将图像和文本作为输入，这使它能够描述不寻常图像中的幽默、总结截屏文本以及回答包含图表的试题，尽管有这些新能力，GPT-4 和它的前辈一样，仍然倾向于产生幻觉答案。
如何使用
环境准备
-
使用国内的ChatGPT服务：https://chatgpt.ceba.ceshiren.com/#/chat
-
使用ChatGPT官方服务（需要代理）：https://chat.openai.com/
-
官方服务注册教程：注册教程
-
注册账号获取Token。
ChatGPT使用的注意事项
在正式使用ChatGPT之前需要注意以下问题：
-
ChatGPT 是否值得相信？
-
可以将 ChatGPT 的输出用于商业用途吗？
-
核心概念 Token 与费用？
ChatGPT 是否值得相信？
这些模型是根据人类编写的来自互联网的大量数据（包括对话）进行训练的，因此它提供的响应可能听起来像人类。重要的是要记住，这是系统设计的直接结果（即最大化输出与训练模型的数据集之间的相似性），并且此类输出有时可能不准确、不真实，并且有时会产生误导。
ChatGPT 没有连接到互联网，它偶尔会产生错误的答案。它对 2021 年之后的世界和事件的了解有限，也可能偶尔会产生有害的指令或有偏见的内容。我们建议检查模型的响应是否准确。如果您发现答案不正确，请使用“不满意”按钮提供反馈。
可以将 ChatGPT 的输出用于商业用途吗？
根据内容政策和条款，您拥有使用 ChatGPT 创建的输出，包括转载、销售和商品化的权利——无论输出是通过免费还是付费计划生成的。
核心概念 TOKEN 与费用
-
基于 token 数量付费
ChatGPT 学习路线
| 级别 | 模块 | 语法基础 |
|---|---|---|
| L1 | ChatGPT应用 | 无 |
| L2 | GPT与代码分析结合 | 无 |
| L3 | AutoGPT 与 ChatGPT 插件开发 | Python |
| L4 | 专属领域大语言模型应用 | Python |
| L5 | 打造企业私有版大语言模型 | Python |
推荐学习
人工智能测试开发训练营，为大家提供全方位的人工智能测试知识和技能培训。行业专家授课，实战驱动，并提供人工智能答疑福利。内容包含ChatGPT与私有大语言模型的多种应用，人工智能应用开发框架 LangChain，视觉与图像识别自动化测试，人工智能产品质量保障与测试，知识图谱与模型驱动测试，深度学习应用，带你一站式掌握人工智能测试开发必备核心技能，快速提升核心竞争力！
推荐学习
【霍格沃兹测试开发】7天软件测试快速入门 带你从零基础/转行/小白/就业/ 测试用例设计实战
【霍格沃兹测试开发】最新版！Web自动化测试从入门到精通/电子商务产品实战/Selenium（上集）
【霍格沃兹测试开发】最新版！Web自动化测试从入门到精通/电子商务产品实战/Selenium（下集）
【霍格沃兹测试开发】明星讲师精心打造最新Python教程软件测试开发从业者必学（上集）
【霍格沃兹测试开发】明星讲师精心打造最新Python教程软件测试开发从业者必学（下集）
【霍格沃兹测试开发】精品课合集/自动化测试/性能测试/精准测试/测试左移/测试右移/人工智能测试
【霍格沃兹测试开发】腾讯/百度/阿里/字节测试专家技术沙龙分享合集/精准化测试/流量回放/Diff
【霍格沃兹测试开发】Pytest用例结构/编写规范 /免费分享
【霍格沃兹测试开发】JMeter实时性能监控平台/数据分析展示系统Grafana/Docker安装
【霍格沃兹测试开发】接口自动化测试的场景有哪些？为什么要做接口自动化测试？如何一键生成测试报告？
【霍格沃兹测试开发】面试技巧指导/测试开发能力评级/1V1模拟面试实战/冲刺年薪百万！
【霍格沃兹测试开发】腾讯软件测试能力评级标准/要评级表格的联系我
【霍格沃兹测试开发】Pytest与Allure2一键生成测试报告/测试用例断言/数据驱动/参数化
【霍格沃兹测试开发】App功能测试实战快速入门/adb常用命令/adb压力测试
【霍格沃兹测试开发】阿里/百度/腾讯/滴滴/字节/一线大厂面试真题讲解，卷完拿高薪Offer！
【霍格沃兹测试开发】App自动化测试零基础快速入门/Appium/自动化用例录制/参数配置
【霍格沃兹测试开发】如何用Postman做接口测试，从入门到实战/接口抓包（最新最全教程）
【霍格沃兹测试开发】6小时轻松上手功能测试/软件测试工作流程/测试用例设计/Bug管理
【霍格沃兹测试开发】零基础小白如何使用Postman，从零到一做接口自动化测试/从零基础到进阶到实战
【霍格沃兹测试开发】建议收藏全国CCF测试开发大赛Python接口自动化测试赛前辅导 /项目实战
新手专区--7小时入门软件测试
新手专区--接口测试入门到实战精通
面试专区--软件测试如何获得高薪？
提升专区--测试开发技能图谱
新手专区 -- 软件测试精品课教程合集
【软件测试教程】软件测试面试实战之软件测试用例编写（一）
【软件测试教程】面试必问的软件测试基本理论及概念
【软件测试教程】面试必会问到的软件测试用例基本理论及方法
【软件测试教程】大厂的软件测试体系是什么样的？
【软件测试教程】名企大厂软件开发流程案例分析
【软件测试教程】做软件测试必须要懂的软件开发流程
【软件测试教程】做测试必须要了解的最常用的几种软件开发模型
【软件测试教程】软件测试如何在面试中向HR要到更高的薪资？
【软件测试教程】如何根据招聘需求选择最值得入职的软件测试岗位？
【软件测试教程】一线互联网名企软件测试岗位招聘具体流程揭秘
【软件测试教程】BAT大厂软件测试简历拆解及细节分析
【软件测试教程】撰写软件测试简历时必须要注意的5个事项
【软件测试教程】能进入BAT一线互联网大厂的优质软件测试简历必须包含的7大板块
软件测试工程师简历面试教程攻略--如何写出能进BAT大厂测开岗的优质简历？如何在面试中向HR要到更高薪资？如何拿到更高级别的offer？--持续更新！
【软件测试教程】自动化测试入门-只能二维码登录，自动化测试怎么做？
【软件测试教程】Appium自动化测试-九宫格解锁
【软件测试教程】面试现写10个linux命令，写不出来怎么办（上）
【软件测试教程】面试现写10个linux命令，写不出来怎么办（下）
【软件测试教程】自动化测试-比fiddler更好用的抓包工具，你知道吗？
【软件测试教程】使用python如何去做接口自动化测试？
【软件测试教程】自动化测试-如何使用selenium自动发邮件
【软件测试教程】软件测试入门进阶-测试新人的如何学习更容易涨薪
【软件测试教程】学会这个技巧，测试用例设计完全无压力
【软件测试教程】Allure一节课学会生成业内最优秀的自动化测试报告
【软件测试教程】自动化测试-selenium grid 搭建分布式测试平台
【软件测试教程】零基础掌握接口测试神器postman
【软件测试教程】UI自动化的高级定位，你学会了吗？
【软件测试教程】自动化测试-pytest测试框架
【软件测试教程】自动化测试框架-pytest测试框架详解
【软件测试教程】接口测试用例应该如何设计
【软件测试教程】Appium自动化测试-实现企业微信自动打卡
【软件测试教程】软件测试入门进阶-面试官常问的adb命令
【软件测试教程】Python+Excel自动化管理测试用例
【软件测试教程】自动化测试神器-charles抓包工具的使用
【软件测试教程】Appium 企业微信自动打卡
【软件测试教程】性能测试核心攻略-性能监控数据展示
【软件测试教程】软件测试入门进阶-面试中的测试用例设计思路
【软件测试教程】软件测试入门进阶-面试必考的SQL核心知识
测试开发公开课
【软件测试教程】移动端自动化测试appium电商自动下单流程
【软件测试教程】移动端自动化appium安装避坑指南
【软件测试教程】零基础掌握接口测试神器postman
【软件测试教程】软件测试高薪成长路线
【软件测试教程】一节课！帮你搞定Appium环境安装
【软件测试教程】面试官让你现写10个Linux命令，怎么写？
【软件测试教程】小白也能快速上手的神器工具的monkey
【软件测试教程】高级测试开发工程师必会的算法
【软件测试教程】自动化测试碰到二维码登录怎么办
【软件测试教程】软件测试小白如何学习成长最快
【软件测试教程】面试官爱问的adb命令，你掌握了么？
【软件测试教程】高薪软件测试工程师成长路线
【软件测试教程】高级软件测试才会的数据库的进阶使用
【软件测试教程】面试现写sql查询语句
【软件测试教程】测试开发必会-自动化测试框架pytest
【软件测试教程】三十分钟搞定App性能测试
【软件测试教程】经典软件测试开发面试题冒泡排序
【软件测试教程】一节课搞定面试现场写软件测试用例
【软件测试教程】一节课掌握超好用的软件测试框架pytest
【软件测试教程】常用linux基础命令
【软件测试教程】测试平台开发入门之Vue基础语法实战
【软件测试教程】docker-compose管理多个容器
【软件测试教程】自动化测试pytest实战案例
【软件测试教程】面试官爱问的常用linux命令，你会了吗？
【软件测试教程】七行代码搞定web自动化测试
【软件测试教程】你不知道的JMeter的高级技巧
【软件测试教程】让面试官眼前一亮的自动化测试技巧
【软件测试教程】面试官常问的adb命令
【软件测试教程】一节课教你掌握经典面试题冒泡排序
【软件测试教程】管理测试环境必备工具Shell
【软件测试教程】面试加分的移动端自动化测试技巧-高级定位技巧
【软件测试教程】一节课入门BAT级别的测试开发知识点springboot
【软件测试教程】快速入门接口测试-接口项目落地
【软件测试教程】自动化测试必会-java数据驱动
【软件测试教程】数据库必会技能-面试现写sql查询语句
【软件测试教程】3分钟搭建各种测试常用网站
【软件测试教程】自动化测试必会-python面向对象
【软件测试教程】面试现写sql查询语句写不出来怎么办
【软件测试教程】面试官问java如何读写文件，你怎么回答
【软件测试教程】Java测试平台开发入门篇之vue基础语法实战
接口测试入门到实战精通
【软件测试教程】测开必备工具mitmproxy
【软件测试教程】雪球app抓包与mock实战（一）
【软件测试教程】雪球app抓包与mock实战（二）
【软件测试教程】雪球app抓包与mock实战（三）
【软件测试教程】软件测试、开发工程师必备工具curl
【软件测试教程】session、cookie、token区别
【软件测试教程】get、post区别实战详解
【软件测试教程】结构化请求体构造JSON XML
22:49【软件测试教程】结构化响应断言JSON XML
【软件测试教程】一节课入门BAT级别的测试开发知识点springboot
【软件测试教程】性能测试压测实战-JMeter+InfluxDB+Grafana压测数据展示
【软件测试教程】高级软件测试必备-管理测试环境必备工具Shell
【软件测试教程】软件测试核心干货-面试中测试用例设计思路
【软件测试教程】软件测试面试实战-面试现写sql查询语句写不出来怎么办
【软件测试教程】零基础学测试如何比别人更快拿到好的offer
【软件测试教程】零基础掌握接口测试神器postman
【软件测试教程】移动端自动化测试-Appium环境入门
【软件测试教程】移动端自动化测试-使用APPIUM实现电商APP下单流程
【软件测试教程】教你高级测试才会的日志分析方法
【软件测试教程】软件测试数据库-面试现写sql查询语句写不出来怎么办
【软件测试教程】测试开发必备-移动端自动遍历工具
【软件测试教程】高级测试开发教程-Docker一条命令搭建测试流程管理环境
【软件测试教程】软件测试高薪秘籍-零基础学测试如何比别人拿到更高薪的offer
【软件测试教程】自动化测试教程-经典面试题java多线程你熟悉吗？
【软件测试教程】软件测试用例设计
【软件测试教程】高级性能测试数据展示
【软件测试教程】高级软件测试开发-面试官都喜欢问的高级定位原理你知道吗
【软件测试教程】appium移动端自动化测试实现电商app下单流程
【软件测试教程】自动化测试必备-面试官问java如何读写文件，你怎么回答
【软件测试教程】1小时快速入门接口测试
【软件测试教程】接口测试必会-charles抓包神器
【软件测试教程】软件测试开发持续集成利器-jenkins快速上手
【软件测试教程】自动化测试如何提高可维护性
【软件测试教程】自动化测试-Python与经典面试题手写冒泡排序
【软件测试教程】软件测试数据库专题-面试现写sql查询语句写不出来怎么办
【软件测试教程】性能测试入门实战
【软件测试教程】软件测试之shell实战项目-实现脚本抽奖小程序
【软件测试教程】软件测试实战项目系列-老板让我自己组建测试流程
【软件测试教程】软件测试必备Linux入门基础
【软件测试教程】自动化测试基础教程-如何使用自动化工具投简历
【软件测试教程】帮你搞定自动化测试平台与兼容性测试-stf平台
【软件测试教程】接口测试教程-15分钟建造接口测试环境
【软件测试教程】高级性能测试-JMeter+InfluxDB+Grafana压测数据展示
【软件测试教程】Java自动化测试平台开发入门篇之初识springboot
【软件测试教程】web自动化测试框架selenium-UI自动化测试如何绕过二维码登录
【软件测试教程】自动化测试入门教程-pytest测试框架
【软件测试教程】自动化测试教程-三剑客之awk
【软件测试教程】httprunner使用HttpRunner高效实现接口测试自动化
【软件测试教程】移动端自动化测试-Appium环境搭建及入门
【软件测试教程】APP自动化测试-移动端自动遍历工具
【软件测试教程】搞定软件测试数据库-mysql查询思维训练
【软件测试教程】自动化测试入门教程-python分支结构和循环结构
【软件测试教程】自动化测试入门教程-python模块与输入输出
【软件测试教程】零基础自学-大厂的软件测试体系
【软件测试教程】零基础自学-快速搞定接口测试
【软件测试教程】软件测试零基础自学教程-linux系统 与shell环境准备
【软件测试教程】测试开发必会-Docker基础
【软件测试教程】自动化测试入门教程-Java基础数据驱动
【软件测试教程】Java测试平台开发入门篇之vue基础语法实战
【软件测试教程】搞定自动化测试-java数据驱动
【软件测试教程】接口测试入门教程-HttpRunner
【软件测试教程】自动化测试教程-Xpath
【软件测试教程】自动化测试教程-Linux基础命令
【软件测试教程】自动化测试教程-Linux三剑客
【软件测试教程】自动化测试教程-pageobject企业微信实战
【软件测试教程】自动化测试与兼容性测试平台-stf平台
【软件测试教程】APP自动化测试-appium原理解析与九宫格解锁
【软件测试教程】接口测试教程-httprunner的基础使用
【软件测试教程】MySQL数据库基本增删改查与多表查询
【软件测试教程】自动化测试教程-Linux基础
【软件测试教程】自动化测试教程-jenkins快速上手
【软件测试教程】软件测试教程-mysql数据库环境搭建与表结构创建修改操作
【软件测试教程】PO设计模式在手机自动化测试中的应用
【软件测试教程】自动化测试入门教程-seleniumIDE录制以及常用api
【软件测试教程】web自动化测试入门-cookie
【软件测试教程】软件测试进阶-Shell基础
【软件测试教程】Python自动化测试入门-python字符串数据结构
【软件测试教程】自动化测试必会教程-pageobject
【软件测试教程】web自动化测试selenium高级用法-CssSelector
【软件测试教程】移动端app自动化测试-Appium环境搭建及入门
【软件测试教程】高级自动化测试必备-python函数与模块
【软件测试教程】接口测试入门实战-基于企业微信api进行接口测试
【软件测试教程】自动化测试selenium高级用法-xpath定位
【软件测试教程】软件测试数据库必备-mysql查询
【软件测试教程】自动化测试必会-python条件、循环表达式
【软件测试教程】接口测试工具之charles高级用法代理抓包+数据篡改
【软件测试教程】高级自动化测试入门-selenium基础
【软件测试教程】Java自动化测试平台初识springboot
【软件测试教程】名企的软件开发流程是怎样的
【软件测试教程】Java 自定义注解 模拟数据驱动
【软件测试教程】安全测试专家邀你在线实操转帐安全
【软件测试教程】高级软件测试开发服务集群架构docker+k8s
【软件测试教程】利用Jenkins自己搞定测试环境自动发布
【软件测试教程】自动化测试平台与兼容性测试-STF多设备管理平台
【测试教程】亿级流量App项目管理攻略
【测试教程】真实金融安全问题解析，近距离接触安全测试
【测试教程】移动自动化入门之路+成长路径
【测试教程】appium元素定位+测试报告
【测试教程】软件测试HR教你谈薪资
【测试教程】如何高效率交付测试工作
【测试教程】用Python做自动化测试-数据分析
【测试教程】前端渲染时长的统计方案-
【测试教程】APP自动化测试 Page Object实战-思寒
【测试教程】测试质量体系建设实践方法
【测试教程】利用Jenkins自己搞定测试环境自动发布
【测试教程】appium入门-九宫格解锁
【测试教程】Linux三剑客实战--shell经典面试题大解密
【测试教程】从质量保障体系引发的测试管理思考
【测试教程】接口自动化测试体系构建
【测试教程】软件测试简历指导-让你的简历会说话
【测试教程】性能测试与性能分析的价值体现
【测试教程】性能分析大师如何给出关键论据分析需求
【测试教程】移动自动化测试中的小技巧
【测试教程】接口测试公开课（二）-数据驱动
【测试教程】一节课教你将性能分析报告做的有颜又有料
【测试教程】Linux三剑客进阶
【APP自动化测试教程】使用Page Object设计模式提高自动化测试脚本的可维护性
接口测试
【接口测试】rest-assured高级进阶-对接口时间进行断言、导出数据【软件测试】
【接口测试】rest-assured高级进阶-发送json请求【软件测试】
【接口测试】断言机制实战演练-2【软件测试】
【接口测试】断言机制实战演练-1【软件测试】
【接口测试】断言机制基础讲解【软件测试】
【接口测试】移动端代理抓包-数据拦截与修改实战演练【软件测试】
【接口测试】移动端代理抓包-数据拦截与修改方法教学【软件测试】
【接口测试】Charles高阶项目实战演练【软件测试】
【接口测试】Charles拦截请求和拦截响应【软件测试】
【接口测试】Charles的重要特性【软件测试】
【接口测试】Burpsuite重要特性【软件测试】
【接口测试】Curl常见用法及代理工具分析【软件测试】
【接口测试】HTTP协议组成及客户端模拟请求工具【软件测试】
【接口测试】HTTP协议-代理工具抓包和篡改结果【软件测试】
【接口测试】接口测试--协议分析工具【软件测试】
【接口测试】接口测试常见的协议【软件测试】
【接口测试】接口测试的意义与入门基础【软件测试】
【软件测试】接口测试入门到实战精通-协议、框架、持续集成、断言、运行与维护-教你如何从零开始搞定接口测试
【软件测试】java语言rest-assured框架进行接口测试实战
【测试教程】软件测试工程师高段位进阶之路
【测吧】软件测试开发BAT一线名企面试指南-小白慎点-（霍格沃兹测试学院）
【测吧】软件测试工程师如何拿到P5-P7高薪offer？
【测吧】1、2019年软件测试行业形势分析
【测吧】2、BAT一线名企软件测试职位解析
【测吧】3、百度、阿里软件测试面试题解析
【测吧】4、如何获取一线名企软件测试岗位内推？
【测吧】5、软件测试行业2018年度调查报告
【测吧】6、如何撰写优秀的个人技能-软件测试简历
【测吧】7、如何展示丰富的项目经验-软件测试简历
【测吧】8、如何写出一份完整的简历-软件测试简历
【测吧】9、解读百度质量部胜任力模型-软件测试技能图谱
【测吧】10、不同level软件测试工程师应具备的基本能力
【测吧】11、软件测试工程师技术背后的寓意
【测吧】12、软件测试工程师如何持续增强自己的技术水平？
【测吧】13、一线大厂软件测试面试必问的3个问题
【测吧】14、BAT+TM3经典软件测试面试题剖析
【测吧】15、一线名企软件测试面试必考的领域知识
【测吧】16、软件测试面试常见不通过的原因
【测吧】7小时入门软件测试
1.【测吧】软件测试基本概念-【7小时入门软件测试】
2.【测吧】软件测试阶段的测试流程-【7小时入门软件测试】
3.【测吧】软件测试技术分类讲解-【7小时入门软件测试】
4.【测吧】软件测试常见问题解答-【7小时入门软件测试】
5.【测吧】面向服务的接口测试体系-【7小时入门软件测试】
6.【测吧】软件测试开发-研发阶段的质量保证（测试左移）-【7小时入门软件测试】
7.【测吧】测试开发-发布后的质量监控（测试右移）-【7小时入门软件测试】
8.【测吧】软件测试技术体系图谱-【7小时入门软件测试】
9.【测吧】企业招人标准--软件测试高薪秘诀-【7小时入门软件测试】
10.【测吧】如何写好简历--软件测试高薪秘诀-【7小时入门软件测试】
11.【测吧】面试技能技巧--软件测试高薪秘籍-【7小时入门软件测试】
12.【测吧】真实案例分析--软件测试高薪秘籍-【7小时入门软件测试】
【测吧】2019年软件测试职业发展公开课（五）
【测吧】兼容性软件测试与自建测试实验室（中）
【测吧】软件测试入门-互联网测试流程和技术体系（上）
【测吧】软件测试入门-互联网测试流程和技术体系（下）
【测吧】面试官最爱问的兼容性软件测试
【测吧】Junit结合下一代测试报告框架Allure2
【测吧】如何从零开始高效的做好兼容性软件测试
【测吧】手机浏览器、webview、微信小程序自动化软件测试
【测吧】2019软件测试行业调查报告解读
【测吧】BAT软件测试岗位面试要点剖析+简历点评
【测吧】面试BAT软件测试开发，你需要具备哪些技能？
