自动化测试集第6页

RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现

RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现riscv-semanticsAformalsemanticsoftheRISC-VISAinHaskell项目地址:https://gitcode.com

富珂祯·2025-03-17 04:06

【算法手记04】回溯算法

每一次完成递归都会收集一次可能的结果，因此结果集的大小是不确定的，需要使用递归去找，我们称之为纵向搜索；而每次循环会从待找集合中依次遍历，是一个横向搜索的过程。

Xeno Li·2025-03-17 03:05

Python存储数据库教程--超详细！！

目录1、首先导入需要用到的包2、连接数据库3、创建游标对象4、创建名为`dataname`的数据库，如果数据库不存在则创建，字符集设置为`utf8`。

小鞠..·2025-03-17 03:04

2.5 python接口编程

Python凭借其卓越的灵活性、丰富的库资源以及简洁易读的语法，在接口编程领域占据了重要地位，广泛应用于各类项目开发中，从Web应用到数据处理，再到自动化测试等场景。

nervermore990·2025-03-17 03:31

Redis 持久化方案对比

它通过生成数据集的快照（snapshot）来保存数据。快照是二进制文件，保存了某个时间点的完整数据。1.2优点性能高：RDB是快照方式，

贝克街的小码农·2025-03-17 02:55

【使用DeepSeek辅助Python接口性能自动化测试教程-实战教程】

使用DeepSeek辅助Python接口性能自动化测试教程一、准备工作（一）安装Python（二）安装相关库（三）获取DeepSeekAPIKey二、调用DeepSeek生成测试用例思路（一）代码实现（

生活De°咸鱼·2025-03-17 02:25

【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解

这里给出更细致的json2txt代码，同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友，在使用前，你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致，不一致的话是用不了的（是不是也用的labelme制作的数据集）

唐king·2025-03-17 01:49

如何撰写一份清晰专业的软件功能测试报告？看这篇就够了！

面试求职：「面试试题小程序」，内容涵盖测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试

软件测试君·2025-03-17 00:10

CIFAR-10 数据集的简介

文章目录CIFAR-10数据集的简介文件结构图像数据结构访问数据Python代码CIFAR-10数据集的数据格式CIFAR-10数据集的简介CIFAR-10数据集是一个广泛使用的图像数据集，具体可见CIFAR

一头大学牲·2025-03-16 23:05

数据分析面试全攻略：项目经验篇

的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、

代码CC·2025-03-16 22:57

如何选择测试管理工具

其中，需求匹配强调企业应明确自身测试流程和目标，选择工具时要确保其功能与实际需求高度契合；功能全面要求测试管理工具具备需求管理、缺陷跟踪、自动化测试集成、报告生成等多项核心功能；易用高效则要求工具操作简单

·2025-03-16 21:41

区间合并问题

贪心合并逻辑遍历排序后的区间，逐个判断是否与结果集中的最后一个区间重叠：重叠条件：当前区间的起始点≤结果集最后一个区

六七_Shmily·2025-03-16 21:48

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5]，均值为(1+2+3+4+5)/5=3(

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

php中文乱码问号,如何解决PHP中文乱码问题？

作为该国家/区域内信息处理的基础，字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS(单字节字符集)，DBCS(双字节字符集)两大类。

Helios-Yang·2025-03-16 15:07

mysql中in和exists的区别?

下面是它们的主要区别：1.IN子查询IN用于检查某个值是否存在于一个给定的值列表中，通常用于列和子查询结果集的比

java1234_小锋·2025-03-16 15:02

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2792标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-16 13:51

计算机组成与设计：硬件软件接口（RISC-V版）

第二章总结本篇主要总结RSIC-V的指令集，分别介绍不同类型的指令功能以及指令的使用示例。

忧··2025-03-16 13:18

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，

微网兔子·2025-03-16 10:56

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

在WebUI自动化测试中，元素定位是实现自动化操作的核心步骤。SeleniumWebDriver提供了多种元素定位方式，其中CSSSelector是一种功能强大且灵活的定位方法。

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

Java对正则表达式的支持（手机、身份证校验）

目录1【数量:单个】字符匹配2【数量:单个】字符集(可以从里面任选一个字符)。

周里奥·2025-03-16 07:36

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐

算法小狂人·2025-03-16 06:04

Groovy语言的漏洞扫描

Groovy广泛应用于脚本编写、自动化测试、构建工具（如Gradle）以及Web开发等领域。然而，随着Groovy的广泛应用，其安全性问题也逐渐显现出来。本文将深入探讨Groovy语言中的常见漏洞类型

花韵婷·2025-03-16 05:27

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。

测试者家园·2025-03-16 05:55

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8

什么是字符集认识Unicode字符集为什么要使用Unicode字符集Unicode编码标准Unicode编码格式UTF-8编码UTF的字节序问题总结什么是字符编码什么是字符？

是小崔啊·2025-03-16 03:10

给接口自动化测试框架增色，实现企业微信测试报告

作者在新项目中搭建了python+requests+unittest+HTMLTestRunner接口自动化测试框架，通过修改配置文件实现环境隔离，一份脚本即可在不同的环境执行接口测试用例。

编程简单学·2025-03-16 03:08

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10

资讯分享周·2025-03-16 01:53

自动化测试：从入门到精通的全面指南

自动化测试作为一种高效、可靠的测试手段，应运而生并迅速发展，成为现代软件测试领域不可或缺的一部分。自动化测试是指借助专门的测试工具和编程技术，将原本由人工执行的测试用例转化为机器

测试工程师成长之路·2025-03-16 00:50

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

推荐频道

自动化测试集