http://wenku.baidu.com/link?url=BsmIM7T4CU1D_MgiBzu4Ul1oLnM2Qpmc0sCfXIcD9S20qq3BEkSnuY4RUc7gDZoeFR1NaFD5-Z0vxwgkxFE1f_wDq8Wes0Y6gnV7IxbTbVC

第十三章(软件测试) 要知道为什么有软件测试,首先需要知道软件开发,软件开发者一般都很难检查出自己的错误,所以才需要另外一个人测试,所以软件测试就诞生了. 书本介绍了很多测试方法,各有各的优缺点,至于目的,就是测试者尽最大的努力找出软件中的错误和缺陷. 当测试时发现好多Bug该高兴还是该忧愁? 并不是说测试出Bug后该软件就是不好的软件,因为测试就是为了证明程序有错,而不是证明程序无错误. 一个成功的测试是发现了至今未发现的错误的测试. 第十四章(质量保障) 从第一章我们可以总结出:软件质量 =

0x00 :序言 1 universe, 9 planets, 204 countries,809 islands, 7 seas, and i had the privilege to meet you. 展信安,致以BugPhobia团队的终章 即便对庆典失去兴趣和新鲜感 也选择用仪式感填补生活 就像用纸记下“一二三四”的计划 贴在学校衣柜的铁皮上 0x01 :团队成员简介 图1 BugPhobia团队终章篇章的合影 0x02 :团队项目愿景 0x0200: 学霸在线系统基本定位 网站基本定

Beta阶段展示博客 1. 团队成员的简介和个人博客地址 刘畅 博客园ID:森高Slontia 身份:PM 个人介绍: 弹丸粉 || 小说创作爱好者 || 撸猫狂魔(x || 生命的价值在于创造 (我绝对不知道,我一个写代码的怎么就当PM去了?) 张安澜 博客园ID:MinstrelZ 身份:后端开发 个人介绍: 张安澜,来自北京航空航天大学2015级计算机学院,喜欢旅游,修仙党,lol大乱斗选手,吃鸡萌新,喊666贼6 辛德泰 博客园ID:Alethia 身份:前端开发 个人介绍: 我是ZnT

What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD? 36 FOLLOWERS Last asked: 30 Sep, 2014 QUESTION TOPICS Singular Value Decomposition Principal Component Analysis Intuitive Explanations Statistics (academic discipline) Machine Lear

1.    相关背景 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量.更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性.如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全利用数据中的信息,因此盲目减少指标会损失很多有用的信息,从而产生错误的结论. 因此需要找到一种合理的方法,在减少需要分析的指标同时,尽量减少原指标包含信息的损

SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议,位列数据库方向顶级会议之首.近日,腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper(研究类长文),入选论文题目为"HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements".标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破,实现性能领先. 数据库参数

http://www.gameanim.com/2016/05/03/motion-matching-ubisofts-honor/ Introducing For Honor with a video, the team want it to be "The Call of Duty of Melee Combat", citing the Street Fighter series as another key influence for their desire to creat

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数

当软件行业进入互联网时代,市场对软件产品和服务的交付提出了更高的要求:不仅要快速实现需求,而且要快速发布上线,并且必须保证业务可靠.高效运行.为了满足这些要求,IT组织需要强有力的流程.技术和人员作为保障. ThoughtWorks很早就认识到发布与运营对于成功交付的重要性.我们的创始人Roy Singham在<走完业务软件的“最后一公里”>[1]一文中指出: 所谓[软件开发的]“最后一公里”,是指软件满足了功能需求之后,尚未投入实际运行并创造业务价值的阶段.软件开发者──尤其是面对交付压力的

直在做各种项目接各种需求,但你的代码能力得到提高了吗?不停的项目经历虽然能够增加你的代码行数,但不一定能提升你的代码质量,所以除了构建阶段的代码细扣,项目之后的代码总结是至关重要的. 微吧中除了模块化.公用和皮肤元素处理外,还有很多可总结的东西,例如:1.字符图标:整站大部分纯色的功能性的图标都是用字符实现的,节省了图片字节,利于修改和换肤.2.feed的改造和扩展:基础feed.图片带打开收起功能.扩展了视频音乐富文本功能.又扩展成带时间轴和PK模式的feed,代码清晰可扩展性强.3.各种ma

这个方法,很有意思,第一,不用降维:第二,跟ica做比较,竟然说比强大的ica还好: 看来,国防科大的博士,还是很牛的. <OI and fMRI Signal Separation Using Both Temporal and Spatial Autocorrelations > 在这篇论文中,对于将图像数据分析,分为两大类: 一.第一类是基于统计知识的,比如ica.pca等方法: 二.第二类是基于相关关系的,比如cca: —————————————————————————————————

前言 众所周知,现在App的竞争已经到了用户体验为王,质量为上的白热化阶段.用户们都是很挑剔的.如果一个公司的推广团队好不容易砸了重金推广了一个APP,好不容易有了一些用户,由于一次线上的bug导致一批的用户在使用中纷纷出现闪退bug,轻则,很可能前期推广砸的钱都白费了,重则,口碑不好,未来也提升不起用户量来了.静下心来分析一下问题的原因,无外乎就是质量没有过关就上线了.除去主观的一些因素,很大部分的客观因素我觉得可以被我们防范的.根据大神们提出的一套开发规范建议,CI + FDD,就可以帮助我

典型的浅层学习结构: 传统隐马尔可夫模型(HMM).条件随机场 (CRFs).最大熵模型(Maxent).支持向量机(SVM).核回归及仅含单隐层的多层感知器(MLP)等. 局部表示,分布式表示和稀疏表示:局部表示聚类算法,最近邻算法的输入空间切割局部之间互斥,分布式表达ICA.PCA和RBM,器所使用的特征较少,PCA和ICA能获取主要分量信息,但输出信号数目小于输入信号数目,不能很好地解决欠定问题. Learning multiple layers of representation  Ge

一.项目与组织的关键战略优先排序之间缺乏明确的联系 项目必须体现和贯彻发起者的目标.每个项目是怎样支持这些目标的,怎样对项目进行优先排序能提供最大的回报,这些都应该能明确地表述出来. PRINCE2持续商业验证的原则和商业论证主题决定了承担项目和验证投资的理由要被清楚的记录和理解.重要的是,商业论证必须贯穿项目始终,随着项目环境变化而检查和更新. 项目管理委员会是由包含项目关键决策人的一群高级利益相关方组成的.这些相关方里,尤其是项目主管代表了组织的利益.它的集体作用是为了确保项目是有价值的并且

这篇文章主要介绍了mysql数据库锁的产生原因及解决办法,需要的朋友可以参考下   数据库和操作系统一样,是一个多用户使用的共享资源.当多个用户并发地存取数据 时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况.若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性.加锁是实现数据库并 发控制的一个非常重要的技术.在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况,当两个事务需要一组有冲突的锁,而不能将事务继续下去的话,就会出现死锁,严 重影响应用的正常执行.在数据库中有两种基本的锁类

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

原文地址:https://www.cnblogs.com/200911/p/3965108.html 内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存. 引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种: 1.内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据: 2.集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收: 3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体: 4.使用的第三方软件中的BUG: 5.启动参数内存值设

一.什么是OCR OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.这一概念最早于 1929 年由德国科学家 Tausheck 提出.信息资源数字化工作的目标对象,是大量甚至海量的纸质载体或固体载体形态的文献资源,OCR 凭借自身的智能识别及批量操作性能得以在信息资源数字化工作中广泛应用. 二.OCR的一般流程 图像分析->预处理->行列切

SQL Server优化的方法<一>   查询速度慢的原因很多,常见如下几种:   1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)   2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.   3.没有创建计算列导致查询不优化.   4.内存不足       5.网络速度慢   6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)   7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)   8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.