测试用例是测试工作的核心。测试工作是讲究投入产出比的工作，这也是测试用例设计的指导思想。 测试用例有度的概念，正如亚里士多德在《伦理学》中讨论道德为例：道德意味着过与不及之间的状态。面向测试用例，网上流传着这么一句话：“不同的机构会有不同的测试目的；相同的机构也可能有不同测试目的，可能是测试不同区域或是对同一区域的不同层次的测试” 下面就列举测试用例设计的方方面面，看不同的团队，不同的测试目的
评价指标混淆矩阵（confusion matrix）给定一个模型的预测标签时，混淆矩阵可以被用来快速计算精度和召回率。对于二分类问题：真正例（TP）：实际上是正例的数据点被标记为正例假正例（FP）：实际上是反例的数据点被标记为正例真反例（TN）：实际上是反例的数据点被标记为反例假反例（FN）：实际上是正例的数据点被标记为反例准确率准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。准确率（正确率）= 所有
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2024-07-10 06:30:47
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文章目录数据模型名词说明业务板块公共定义项目管理维度业务过程指标统计粒度事实事实的设计准则事实表事实表设计原则事实表设计方法声明粒度确定事实冗余维度事务事实表设计过程事务事实表分类多事务事实表两种事务事实表如何选择周期快照事实表特性用快照采样状态快照粒度密度与稀疏性半可加性快照事实表分类设计步骤单维度的每天快照事实表混合维度的每天快照事实表全量快照事实表累计快照事实表设计过程业务过程确定粒度确定
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2023-10-20 06:49:49
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工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。我国人口红利已经逐步丧失，企业用工成本节节攀升。而在这样的大背景下，越来越多的工业机器人走进了工厂，很多企业出现了“机器换人”的场景。工业机器人可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。六关节工业机器人.jpg
细粒度图像与超分辨率FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors(2018 CVPR SPOTLIGHT Presentation)文章地址：https://arxiv.org/abs/1711.10703作者的项目地址： FSRNet本文提出了一个新的端到端训练人脸超分辨网络，通过更好的利用人脸
# 机器学习实现评论细粒度分析
在数字化时代，用户评论成为了企业了解客户需求的重要途径。然而，处理大量的用户评论信息并从中提取有用的信息，是一项具有挑战性的任务。机器学习为我们提供了强大的工具来进行评论的细粒度分析。本文将介绍如何利用机器学习技术实现评论的细粒度分析，并提供简单的代码示例。
## 什么是细粒度分析？
细粒度分析是指对数据中的每个细节进行深入分析，而不仅仅是对数据的总体趋势进行
在机器学习中，模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定
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2024-05-01 11:19:07
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文章目录一、Bilinear CNN 的网络结构二、矩阵外积（outer product）2.1 外积的计算方式2.2 外积的作用三、PyTorch 网络代码实现 细粒度图像分类（fine-grained image recognition）的目的是区分类别的子类，如判别一只狗子是哈士奇还是柴犬。细粒度图像分类可以分为基于强监督信息（图像类别、物体标注框、部位标注点等）和基于弱监督信息（只有图像
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2023-10-21 23:42:07
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机器模型 机器学习领域模型很多,根据不同的任务、算法类型和应用进行分类。模型各有特点，适用于不同的机器学习任务和应用。选择合适的
原创
2024-04-07 14:07:03
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# 模型机器学习的实现流程
## 1. 理解机器学习模型
在开始实现模型机器学习之前，我们首先需要理解什么是机器学习模型。机器学习模型是一种通过从数据中学习规律，并利用这些规律进行预测和决策的算法。它可以从大量的数据中学习，并通过模型的训练和优化来不断提升预测和决策的准确性。
## 2. 实现模型机器学习的步骤
下面是实现模型机器学习的基本步骤，我们可以用一个表格来展示：
```
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原创
2023-09-06 15:10:50
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[机器学习实战]训练模型PreferenceQuestion & Conclusion Preference以线性回归模型为例，以下介绍两种训练模型的方法：
闭式方程：直接计算出最适合训练集的模型参数，即使训练集上成本函数最小化的模型参数迭代优化（梯度下降GD）：逐渐调整模型参数直至训练集上的成本函数调至最低，最终趋同于第一种方法计算出来的模型参数。梯度下降有几种变体（批量梯度下降、小批
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2023-11-12 21:00:41
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机器学习现状：1、中国传统行业还没准备好利用人工智能技术，诸多传统行业并未把其视作战略重点；2、于着手制定人工智能战略的企业，人才匮乏是其主要桎梏；3、在该领域，尤其在机器人技术水平上与发达国家相距甚远。我们做出有效的预判是因为我们积累了许多经验，而通过对经验的利用就能对新情况做出有效的决策。一、基本概念机器学习是一门研究机器模拟人类的学习活动、获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里的机器
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2023-07-27 20:12:40
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本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林、聚类算法与kmeans、主成分分析、奇异值分解、最大信息熵、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场和
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2024-02-29 14:17:35
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【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的集，上万的实例，超...
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2023-10-10 10:05:09
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## 如何实现ELM机器学习模型
作为经验丰富的开发者，我将会教你如何实现ELM（Extreme Learning Machine）机器学习模型。首先，我会告诉你整个实现过程的流程，并给出每一步需要做什么以及对应的代码示例，让你能够快速上手。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 训练模型
训练模型
原创
2024-07-07 03:52:17
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机器学习验证模型
# 引言
在机器学习领域，验证模型的准确性和性能是至关重要的。验证模型可以帮助我们判断模型是否能够准确预测未知数据，并且在实际应用中能够表现出良好的性能。本文将介绍机器学习验证模型的概念和常用的验证方法，并通过代码示例演示如何验证模型。
# 机器学习验证模型的概念
机器学习验证模型是指使用一部分已知的数据来评估模型的性能和准确性，以便判断模型是否可以应用于未知数据。验证模型的
原创
2023-09-04 14:30:55
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# 机器学习模型扰动
## 介绍
在机器学习领域中，模型扰动是指在训练模型时，向训练数据中添加一定的干扰以提高模型的鲁棒性和泛化能力的技术。通过添加扰动，模型能够更好地适应未知的样本，并减少对训练数据的过拟合。
在本文中，我们将探讨机器学习模型扰动的概念、方法和代码示例。
## 方法
模型扰动可以通过不同的方法实现，下面是其中一些常见的方法：
1. **数据扰动**：在训练数据中添加一
原创
2023-08-16 15:50:21
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PAC学习框架（模型）学习框架背景：PAC 模型的作者是Leslie Valiant ，因此获得2010 年图灵奖。最初PAC（probably approximately correct）学习框架针对的是二元分类问题（原装版），用严格的数学语言描述了可“学习”性。对于一个输入空间X（instance space），X上的一个概念（conception）C是X上的一个子集。或者说C是X到集合{0,
# 教学：实现MobileNet机器学习模型
MobileNet是一个轻量级的深度学习模型，专为移动和边缘设备设计，适用于图像分类等任务。本篇文章将指导你逐步实现一个MobileNet机器学习模型，从环境准备到模型评估。为此，我们将使用Python及其流行的深度学习框架Keras。
## 实现流程
下面是实现MobileNet模型的基本步骤：
```markdown
| 步骤
原创
2024-09-23 04:20:30
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时序分析模型 典型的寄存器之间的时序分析模型如下图所示： FPGA中的时序分析就是分析时钟和数据之间的关系。上图中，展示的是时序分析中最基本的模型，寄存器与寄存器之间的时序分析模型。建立时间分析数据从输入到第一级寄存器到输入到第二级寄存器所需要经过的延时由触发器内部延时Tco、寄存器之间数据路径的走线延时Tdata和数据相较于扇出源时钟的延时Tclk1； 所以数据从第一级寄存器到达第二季寄存
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2024-10-15 17:05:30
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