V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
10000+阅读
V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
转载
2017-10-19 15:24:16
2213阅读
这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
转载
2022-12-19 17:37:40
149阅读
流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
79阅读
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
转载
2020-10-11 20:25:00
574阅读
2评论
目录前言使用情景如何来范式建模使用的效果小结 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西，接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型，主要分几块吧，一个是范式建模，然后是维度建模（分几篇总结），最后是因地制宜，按照自己的平台来考虑如何综合的考虑Inmon和Kimball数据仓库的理论的应用。Inmon最
软件开发经典流程图 在这里插入图片描述 一、瀑布模型 模型图 定义：瀑布模型(W
转载
2022-11-26 22:44:07
2689阅读
概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。
规则学习（独立而治之）决策树会给任务带来一组特定的偏差，而规则学习可通过直接识别规则而避免偏差。规则学习通常应用于以名义特征为主或全部是名义特征的问题，规则学习擅长识别偶发事件，即使偶发事件只是因为特征之间非常特殊的相互作用才发生的决策树必须从上至下的应用，而规则是单独存在的事实。根据相同数据建立的模型，规则学习的结果往往比决策树的结果更加简洁、直观、容易理解。规则学习算法数据的利用基于先到先得思
U-GAT-IT论文主要贡献模型结构生成器判别器损失函数实验结果 论文主要贡献解决了无监督的图像翻译问题，当两个域的图像的纹理和形状差别很大时，现有的一些经典模型(CycleGan、UNIT、MUNIT、DRIT等)效果不佳，这些算法适用于两个域的差别不大时，如Photo2Vangogh和Vhoto2Portriat，而Cat2Dog和Selfie2Anime(自拍到漫画)效果不好，本文通过引入
一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
元模型是关于模型的模型。这是特定领域的模型，定义概念并提供用于创建该领域中的模型的构建元素。例如，可以将 SPEM 视为流程工程元模型。 四层元模型体系结构 采用元模型驱动的体系结构对于企业建模有重要价值，它解决了产品数据一致性与企业信息共享问题。元建模理论是从80年代后期发展起来的，虽然起步晚，但发展速度很快。到目前为止，为了不同的目的，已经定义了很多元元模型和元模型，例如最早由 EI
目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
软件开发模型：1.瀑布模型1）软件概念阶段 用户需求2）需求分析 软件需求3）架构设计 架构文档4）详细设计 模型设计5）编码阶段 代码文档6）测试阶段瀑布模型的特点是在每个阶段的工作都清晰详尽，容易预估风险和开发成本，每个阶段人员安排也非常清晰。瀑布模型的缺点是中途不能出现任何问题，例如客户要改动需求，重新定义某项业务流程。瀑布模型还有一个缺点是项目编码处在后半程，因此客户需要等待很长时间才能体
原创
2021-04-28 20:45:58
2235阅读
1、什么是模型，什么是建模？什么是模型？作为数据行业从业者，如果你从来没有思考过这个问题，你一定要看下去。先看一个例子：2021年 3 月 6 日，小明到楼下【行家】便利店买吃的，来来回回逛了几圈，虽然很饿，但又想减肥，最终拿了 1 个【柯德吉】人造肉汉堡。准备付账的时候，收银员跟他说，最近搞活动，加 4 块可以选一瓶原价 8 块的【卡石】酸奶。小明觉得很划算，于是去拿了酸奶，一共付了 12 块。
swot模型是EMBA和MBA等一些商管教育经常使用的战略规划工具，又称为态势分析法。swot模型常采用杠杆效应、抑制性、脆弱性和问题性四个基本概念对模式进行分析。swot模型包含优势(strengths)、劣势(weakness)、机会(opportunity)和挑战(threats)。swot模型主要是用于总结企业内外各方面的内容，然后对企业的优势、劣势、机会和威胁进行分析的工具。
在面向对象（对象+继承+类+通信）技术中，我们将对象模型分为三种，对象模型，动态模型和功能模型。通常我们这样来释义这三种模型：对象模型：强调“对谁做”动态模型：强调“何时做”功能模型：强调“做什么”这三个模型合起来其实就像是一个句子。就像：谁在什么时间干了什么事情。对象模型：系统的静态结构，包括类和对象。举个例子 我们把人作为一个大的类，那么，男人和女人相对于人来说就是一个具体的分类，可以说成是人
论文阅读笔记见： 使用代码来自大佬的：https://github.com/ChristophReich1996/Involution 流程与论文中基本一致，见下图。在此进行简易的维度梳理（严格来讲没啥能梳理的）但是组会没有讲的了（划掉）基本结构 一个Involution层的制作大概分三步，将数据通过游走窗打包，产生核参数，将两者相乘。数据的产生 我们假设输入数据的维度是，其中batchsize=
1. 前置知识1. 汇编语言两种风格
intel：我们学的NASM就属于Intel风格
AT&T：GCC后端工具默认使用这种风格，当然我们也可以加选项改成intel风格2. 代码1. 段分布
.text: 存放的是二进制机器码，只读
.data: 存放有初始化的全局变量。非默认值
.bss：存放未初始化的全局变量，或者默认初始化的全局变量。这一部分在二进制文件中不占硬盘空间，即不会真实
1、有向图和顶点Pregel计算模型以有向图作为输入有向图的每个顶点都有一个String类型的顶点ID每个顶点都有一个可修改的用户自定义值(不同应用场景该值的含义不同)与之关联每条有向边都和其源顶点关联，并记录了其目标顶点ID边上有一个可修改的用户自定义值与之关联 在每个超步S中，图中的所有顶点都会并行执行相同的用户自定义函数(每个超步中的用户自定义函数执行不同的操作) 每个顶点可以接收前一个
