测试用例分类第15页

SQL— DDL语句学习【后端 9】

今天，我们将一起走进SQL的世界，了解其语法、分类以及在数据库操作中的应用。SQL语法基础在学习SQL的具体语句之前，了解其基本语法是非常重要

终末圆·2024-08-26 03:03

Web后端开发——SQL简介

注释：1.单行注释：--注释内容或#注释内容(MySQL特有)2.多行注释：/*注释内容*/SQL分类SQL语句通常被分为四大类分类全称说明DDLDataDefini

昭瑶_·2024-08-26 03:02

电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全)

例如，输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄，包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像，为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。

FL1623863129·2024-08-26 02:25

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

利用贝叶斯和决策树来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。

杨航 AI·2024-08-25 23:07

排列组合数的一些公式

绪论：加法原理、乘法原理#分类计数原理：做一件事，有nn类办法，在第11类办法中有m1m1种不同的方法，在第22类办法中有m2m2种不同的方法，…，在第nn类办法中有mnmn种不同的方法，那么完成这件事共有

wuming先生·2024-08-25 23:37

解决质数问题

输出格式每个测试用例输出一个结果，每个结果占一行。如果测试数据是质数，则输出Xisprime，其中X是测试数据。如果测试数据

xxjiaz·2024-08-25 22:02

（九）基于 Flink DataStream API 应用案例

问题2：基于销售的商品，按照品牌分类，每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景，结合DataStreamAPI，完成技术方案设计，并输出实现代码。目录问题1详解问题2

springk·2024-08-25 21:55

Maven项目中Allure和AspectJ的配置及测试执行（常见报错解决方法）

本文将指导您如何在Maven项目中配置这两个工具，并使用MavenSurefire插件来执行测试用例。1.添加依赖首先，我们需要在pom.xml文件中添加Al

杰哥的编程世界·2024-08-25 20:23

（十六）Flink 状态管理

目录状态类型KeyedStateKeyedState分类状态有效期（TTL）过期数据的清理OperatorStateBroadcastState状态存储StateBackends分类设置StateBackendRocksDBStateBackend

springk·2024-08-25 20:22

20220503中原焦点团队中29讲14周秋月坚持分享281天

兴趣有两种分类方式：（1）直接兴趣和间接兴趣。

661cb705b9c8·2024-08-25 20:09

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

阿里云力夺 FewCLUE 榜首！知识融入预训练+小样本学习的实战解析

中文语言理解权威评测基准CLUE自成立以来发布了多项NLP评测基准，包括分类榜单，阅读理解榜单和自然语言推断榜单等，在学术界、工业界产生了深远影响。其中，FewCLUE是CLUE最新推出的一

阿里云技术·2024-08-25 16:26

设计原型该选用高保真还是低保真？

原型分类关于原型分类，行业内有不同的意见，作为一个设计师，主要把她分为两大类：低保真原型图（线框图）、高保真原型图。1、低保真原型图：使用黑白线条、方框来展示产品的主要页面信息、结构和布局。

刘文臻·2024-08-25 16:15

Vue(二)

四、绑定事件1.大麦网列表页城市:{{item}}分类:{{item}}【{{item.cityname}}】{{item.name}}{{item.categoryname}}{{item.cityname

葛瑞丝·2024-08-25 15:55

1110 区块反转——PAT乙级

输入格式：每个输入包含1个测试用例。每个测试用例第1行给出第1个结点的地址、结点总个数正整数N(≤105)、以及正整数K(≤N)，即区块的大小。结点的地址是5位非负整数，NUL

灰末·2024-08-25 15:17

1075 链表元素分类——PAT乙级

给定一个单链表，请编写程序将链表元素进行分类排列，使得所有负值元素都排在非负值元素的前面，而[0,K]区间内的元素都排在大于K的元素前面。但每一类内部元素的顺序是不能改变的。

灰末·2024-08-25 15:47

抖音团购优惠劵怎么挂？抖音退广优惠劵运营变现方法

3、打开全部分类翻转进入创作者服务中心页面，页面选择全部分类点击打开。现在抖音推广优惠劵需要1000粉丝，对于很多新手是个门槛，而且前期没有流量做起来也

测评君高省·2024-08-25 15:04

BCEWithLogitsLoss

BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

管理通鉴之【公司管理制度、决策选择、战略规划、沟通五原则、管理：人、物、关系】

目录一、公司管理制度：二、决策选择：德先于才：一把手CEO：知道用人，人尽其材选人5原则：核心竟争力：三、管理：人、物、关系人才分类：听不同的声音：用好审计团队：讨好别人三类：内审：用旷世之才的人：用（

学博成·2024-08-25 11:30

前端宝典十六：深入浅出8大设计模式

本文主要探讨前端开发中的各种设计模式，主要分类有：单例模式建造者模式代理模式装饰器模式适配器模式策略模式观察者模式发布订阅模式通过对他们实际开发中的使用场景的解析，深入浅出的一起更全面直观的进行学习：一

桃子叔叔·2024-08-25 11:29

欺诈文本分类微调（六）：Lora单卡训练

1.引言前面欺诈文本分类微调（四）：构造训练/测试数据集已经构造出了数据集，更之前的欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型选好了基座模型，这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练

沉下心来学鲁班·2024-08-25 11:27

每次养成一个习惯

所以给事情分类，就很

8230简单·2024-08-25 09:31

负载均衡器

使每一台设备的压力平均分配c、支持故障发现与转移（负载均衡器可以监控每一台节点服务器的状态，在一定的时间内负载均衡器会向节点服务器发送心跳包，如果发现节点没有正确返回就会在节点中摘除此节点）负载均衡器在软硬件上的分类

原克技术·2024-08-25 08:06

【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT：窥探词表示技术的演变”

通过词表示，我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量，这为各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，提供了强大的支持。

ShuQiHere·2024-08-25 08:06

《心理类型：如何把人分类？》读书笔记（九）

《心理类型：如何把人分类？》

白色石南·2024-08-25 08:58

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。

千寻～·2024-08-25 07:58

到底是沈巍病了，还是我们病了？谁来告诉我们真相

他，用行动践行着垃圾分类的理念。他，衣衫褴褛，不修边幅。他，熟读国学经典，融会贯通，见解独到。他，彬彬有礼，为人谦和。他，不吃嗟来之食，自食其力，自强不息。他，与人为善，想到的是残疾人，看不起

姚志芸·2024-08-25 06:30

po模型

一.po模型介绍在自动化中，Selenium自动化测试中有一个名字经常被提及PageObject(思想与面向对象的特征相同)，通常PO模型可以大大提高测试用例的维护效率优点：重用，业务和对象分离，代码结构清晰

Dovis_911b·2024-08-25 03:41

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

计算每个子集的基尼系数：2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART（ClassificationAndRegressionTree）算法中用于分类任务的一种评估指标

红米煮粥·2024-08-25 02:30

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

旧衣回收小程序系统，为市场发展提供新模式

旧衣回收小程序就是一个高效、方便的回收模式，它通过精准分类和

冠品网络科技·2024-08-25 01:54

pytest-yaml学习以及json、xml数据存储格式对比

1、简介是一个数据文件，支持注释、换行、裸字符串等2、用途2.1用于全局的配置文件：环境、数据库信息、账号信息、日志格式、报告名称2.2用于接口自动化里面的多接口串联2.3用于编写接口测试用例3、语法规则

不要问我y·2024-08-25 00:19

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。

张小小喜·2024-08-24 23:13

易效能3.0践行九段学习检视：一招搞定16倍工作法+5色工作法7-4

ABC分类，做、推迟、记录。精力最旺盛时间，完成重要的事情。255法则，张弛有度，交替进行，持续高效执行。每天4个番茄钟，16倍效能实现。早起2小时，高能要事完成目标。1年会大不同。

秋天的盛开·2024-08-24 21:09

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

初识顺序表---C语言

目录一、什么是顺序表二、顺序表的分类顺序表分为静态顺序表和动态顺序表三、动态顺序表的实现实现最基本的增删查改功能（1）增（2）删（3）查（4）改（5）最后不要忘记销毁创建的空间一、什么是顺序表顺序表是一种以数组为基础的结构

爱打APEX的小李·2024-08-24 18:45

lcd1602c语言编程原理,简述lcd1602工作原理 lcd1602显示原理

②LCD1602液晶显示器的分类液晶显示的分类方法有很多

福桃九分饱·2024-08-24 17:07

pytest断言总结

在pytest中，可以使用多种方式进行断言，以验证测试用例的预期结果。以下是一些常见的断言方法：1.基本的断言使用Python的内置assert语句进行断言。

董林夕·2024-08-24 15:25

pytest实战技巧之参数化应用！

它提供了丰富的功能，可以帮助我们编写高效、可靠的测试用例。其中一个重要的功能就是参数化，它可以让我们用不同的数据组合来运行同一个测试用例，从而提高测试覆盖率和效率。

静姐说测试·2024-08-24 15:54

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|测试工程师必备技能总结：测试用例设计

测试用例设计软件测试设计方法：等价类（五星）边界值（五星）判定表（五星）场景法（流程图）（五星）错误推测法（二星）1.等价类划分法（五星）——复习知识作用：从穷举测试中解放出来，找到具有共同特性的测试输入子集

小乖乖0419·2024-08-24 14:21

【每日一题 | 计算机网络】定长子网划分

重要知识点讲解我们首先需要了解一下无分类CIDR的编址格式x.x.x/24，表示有24位的网路号，那么相应的主机号为32-24=8位子网掩码（很重要），用来表示IP地址中标识网络号以及子网号的，也就是说如果要进行子网划分的话

不会喷火的小火龙·2024-08-24 13:44

班级小团体的类型

这些小群体往往是令老师头疼的群体，但是在对待这些群体的时候，也不能采取一刀切的态度，应该根据情况加以分类。

简爱读书·2024-08-24 10:36

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

mysql子查询

二、查询规范三、子查询分类四、四种子查询1.标量子查询2.单行子查询3.多行子查询4.表子查询一、什么是子查询？一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询。

小冯爱编程·2024-08-24 07:36

K8S(02)管理核心资源的三种基本方法

[K8S(02)管理核心资源的三种基本方法]目录系列文章说明管理k8s核心资源的三种基本方法：1方法分类2kubectl命令行工具2.0增加kubectl自动补全2.1get查2.1.1查看名称空间namespace2.1.2

狂奔的蜗牛Austin·2024-08-24 06:29

文献详情许少辉《乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计》本地馆藏辉少许

文献详情许少辉《乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计》本地馆藏辉少许图书：乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计作者：许少辉ISBN：(纸本)9787112275083出版社：中国建筑工业出版社学科分类：12

光明理论·2024-08-24 05:51

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