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1.软件测试的策略是什么?回答软件测试的策略是确保软件产品的质量和稳定性,以便满足用户需求和期望。下面是一些常见的软件测试策略:手动测试与自动化测试:手动测试:测试人员手动执行测试用例,以发现软件缺陷。自动化测试:使用自动化工具执行测试,提高效率和可重复性,尤其适用于回归测试。黑盒测试与白盒测试:黑盒测试:关注于软件的功能和输出,不考虑内部实现细节。白盒测试:关注软件内部的逻辑结构,测试代码的每个
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有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
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多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
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【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
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基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
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一、什么是逻辑回归?逻辑回归并不是传统意义上的回归分析,而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类,尽管名字中有“回归”二字,但它实际上是一种分类算法。简单来说,逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前,我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数(或称为Sigmoid函数),它的公式如下
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软件测试工程师笔试试题首先,我不急于回答你的问题你先自己检查一下自己所说的话语中有没有错误,软件测试最关键在于是细心,认真。其次,你的问题1.你们是怎样进行回归测试的,一般进行几轮,具体说一下?2.你们一个项目总工要写多少用例?3.你知道一个项目代码有多大?4.你们公司的测试流程?5.在测试之前,你们干什么?6.测试计划中,你们项目经理是依据什么给你们分配任务的?7.你们的测试数据主要来自哪?8.
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#STM32程序开发要考虑的几个问题关于STM32或其它MCU的程序开发,什么样的选择才是最好的。也许每个人/每个项目都有不同的选择。或许我们没有精力和时间对以下选择都尝试,这将花费太多的时间和精力。但是,当我们花时间认真的比较下以列出的不同选择,会给我们带来更深入的理解,帮助我们构建更好的MCU程序,提升我们的发展空间。*裸机开发,库开发还是操作系统?*用什么编程语言,汇编,C语言还是C++语言
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌
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摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
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线性回归:从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一,广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型,并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归?线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量(目标变量)与一个或
- 软件工程练习:模块化,单元测试,回归测试,TDD
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这是《构建之法》实战教学的一部分。适合作为同学们的第二个程序作业。第一个程序作业:请看“概论”一章的练习,或者老师的题目,例如这个。作业要求:软件工程的作业越来越有意思了,我们在第一个作业中,用各种语言实现了一个命令行的四则运算小程序。我们看看如果要把我们的小程序升级为能稳定运行,解决用户问题的软件,应该怎么做。建议在做下面的题目的时候,采用结对编程的方式,在练习中,让同学们学会模块化编程,信息隐
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1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- 【保姆级爬虫】微博关键词搜索并获取博文和评论内容(python+selenium+chorme)
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微博爬虫记录写这个主要是为了防止自己忘记以及之后的组内工作交接,至于代码美不美观,写的好不好,统统不考虑,我只能说,能跑就不错了,上学压根没学过python好吧,基本上是crtl+c&ctrl+v丝滑小连招教会了我一点。写的很简单,认真看完就会用了文中筛选元素用到的一些筛选元素的正则匹配、beautifulsoup,css等相关方法我也不太懂,现学现用呗,还是那句话,能跑就行。配置简介:pytho
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
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机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
- P1827 [USACO3.4] 美国血统 American Heritage
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- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
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专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- 通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
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可解释机器学习python算法
理解样条函数(SplineFunctions)是掌握广义加性模型(GAMs)及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式,在不同区间内灵活地拟合数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技
- 一次捋清uniapp小程序微信快速登陆、获取手机号验证、获取用户信息【前端】
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vip1024puni-app小程序微信
首先要知道,微信登录和获取手机号、获取用户信息是相互独立的过程,接下来分开讲解这三个东西,内容很干,只用文字描述,认真看、跟着做就行,没有花里胡哨uniapp微信登录流程前端使用uni.login方法获取code(用户的登录凭证)发送给后端后端使用这个code请求code2Session这个接口:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/Op
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
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机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- 基于python的时空地理加权回归(GTWR)模型
有梦想的Frank博士
数据处理数据分析回归空间分析时空异质性
一、时空地理加权回归(GTWR)模型时空地理加权回归(GTWR)模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法。它是在传统地理加权回归(GWR)模型的基础上发展起来的,通过结合时间和空间两个维度,提供了一种更为灵活和精确的时空数据分析手段。背景和发展传统的地理加权回归(GWR)模型主要关注地理空间上的
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情