BDD100K所包含的属性：- attributes: - weather: "rainy|snowy|clear|overcast|undefined|partly cloudy|foggy" - scene: "tunnel|residential|parkin
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2022-05-19 09:45:18
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2021-06-15 20:42:11
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2022-04-24 11:25:09
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风头盖过 KITT、Cityscapes 的宝藏数据集
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2023-05-04 20:58:55
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MovieLens数据集介绍MovieLens 100k数据集，下载地址：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip MovieLens数据集保存了用户对电影的评分。基于这个数据集，我们可以测试一些推荐算法、评分预测算法。MovieLens 100k 该数据集记录了943个用户对1682部电影的共100,000个评分，每个用户
Dataset - DeepFashion 服装数据集[Dataset - DeepFashion][Project - DeepFashion]对于数据集有学习科研等需求的，请在 AIUAI-Dataset - DeepFashion 服装数据集 中联系.1. 服装类别和属性预测集[Category - Attribute 下载][百度网盘]289,222 张服装图片 clothes image
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2023-09-14 17:07:03
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PA-100K数据集是迄今为止用于行人属性识别的最大数据集，其中包含从室
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2022-12-16 22:36:34
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## 在Movielens ml-100k数据集上使用深度学习
### 流程图
```mermaid
graph TD
A[数据预处理] --> B(构建模型)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class DataLoader {
+load_data() : Dataframe
}
cla
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2023-09-15 10:11:39
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一、CIFAR100概述CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32 × 32 的彩色图像，其中500张作为训练集，100张作为测试集。对于每一张图像，它有fine_labels和coarse_labels两个标签，分别代表图像的细粒度和粗粒度标签，对应下图中的classes和superclass。也就是说，CIFAR100数据集是层次的。 二、
Cifar100数据集分类训练环境： python3.8 CPU Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU1.cifar100数据集介绍 这个数据集与CIFAR-10类似，它有100个类，每个类包含600个图像。每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类
该数据集包含 2020 年按管理资产 (AUM) 排名的全球 100 家最大对冲基金名单
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2022-10-17 12:17:42
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前言 论文是清华-腾讯联合实验室提出的，公开了Tsinghua‐Tencent 100K 数据集，创
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2022-12-04 08:32:14
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TDD： TDD（Test-Drivern Development）测试驱动开发，是敏捷开发中的一项核心实践和技术，也是一种设计方法论。TDD的原理是在开发功能代码之前，先编写单元测试用例代码，测试代码确定需要编写什么样的产品代码。 BDD： BDD（Behavior Drivern Develop
原创
2021-08-05 13:59:09
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### 文章目录
*
* [测试策略](#_1)
*
* [单元测试](#_13)
* [组件测试](#_30)
* [契约/接口测试](#_39)
* [E2E测试](#E2E_44)
* [测试底层原理](#_89)
* [jest基础](#jest_118)
* [匹配器 matchers](#_matchers_152)
* [模式](#_202)
* [异步代码测试](#_227)
* [钩子函数](#_321)
* [mock](#mock_403)
* [snapshot快照测试](#snapshot_492)
* [mock深入](#mock_540)
*
* [对异步请求进行mock](#mock_541)
* [对定时器进行mock](#mock_607)
* [对类的mock](#mock_651)
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2021-08-25 12:02:14
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描述 BDD given some preconditions (Arrange) when an action occurs (Act) then verify the output (Assert) 行为驱动开发 given(Arrange): 布置环境 when(Act): 表演 then(A ...
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2021-07-05 00:00:00
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在基础篇5中提到里这类模型不需要训练参数的特点。在回归任务重，k近邻（回归）模型同样只是借助周围K个最近训练样本的目标数值，对待测样本的回归值进行决策。自然，也衍生出衡量待测样吧回归值的不同方式，即到底是对K个近邻目标数值使用普通的算术平均算法，还是同时考虑距离的差异进行加权平均。因此，本篇也初始化不同配置的
前言 如果你关注软件开发最佳实践方面的话题，你肯定听说过测试驱动开发(TDD - Test Driven Development) 和行为驱动开发(BDD - Behavior Driven Development)。这篇文章会为你阐述这两种模式的含义并举例，同时对二者进行比较。 测试驱动开发 (T
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2022-07-14 09:54:07
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BDD全称Behavior Driven Development，译作"行为驱动开发"，是基于TDD (Test Driven Development 测试驱动开发)的软件开发过程和方法。
BDD可以让项目成员（甚至是不懂编程的）使用自然语言来描述系统功能和场景，从而根据这些描述步骤进行系统自动化的测试。
1. 什么是BDDBDD全称Behavior D
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2023-07-06 14:01:26
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