漏测，这个词对于
测试界的朋友来说，是最不想听到的一个词。尽管我们不太可能把软件中所有的bug都找出来，就像开发人员不太可能开发出零bug的软件，但对测试人员提交给自己的bug常耿耿于怀。另外一方面，漏测与否一直以来是很多公司衡量一个测试人员
工作质量的重要考核点。
漏测，指测试人员测试通过的软件在后来被他人或自行发现仍存在bug，这种现象常被叫
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2024-02-05 13:28:05
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设备巡检的重要性不言而喻。正如人的身体需要定期检查才能及时发现健康问题，设备也需要通过定期巡检来确保其正常运行。设备一旦出现问题，可能会影响整个生产流程，甚至造成更严重的故障，导致生产停滞、损失惨重。因此，设备巡检是保证生产顺畅的关键步骤。然而，传统的设备巡检往往面临着一些挑战，特别是巡检人员忙于日常工作时，可能会疏忽某些重要的检查环节，导致设备问题被忽视，直到问题积累成更大的故障。传统设备巡检的
# Python中如何画深度学习结果图
## 引言
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功，广泛应用于各种实际问题的解决中。深度学习模型的结果通常是由多个神经元组成的复杂网络图，对于初学者来说，如何绘制深度学习结果图可能会比较困难。本文将向你介绍如何使用Python绘制深度学习结果图。
## 步骤
下面是绘制深度学习结果图的步骤，我们将通过表格展示每个步骤的具体操作。
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原创
2023-10-24 04:14:08
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# 深度学习缺陷图生成
深度学习技术正在改变各行各业，尤其在图像处理和计算机视觉领域。本文将介绍深度学习在缺陷图生成中的应用，涵盖理论基础、实现流程及示例代码，并通过类图和流程图进行可视化。
## 什么是缺陷图生成？
缺陷图（Defect Map）是指一种用于表示物体表面缺陷的图像。这些缺陷可能是划痕、凹凸或颜色不均等，广泛应用于制造、电子、医学等领域。通过自动生成缺陷图，可以显著提高质量检
SSD模型SSD是一种单阶段检测模型，提出的目的是为了同时保证目标检测的速度和精度。 单阶段检测模型（region free）：直接从图片预测结果。如SSD，YOLO两阶段检测模型（2 stage, region based）：图片局部裁剪，然后分类。如R-CNN Fast，R-CNN，Faster R-CNNSSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中
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2024-08-30 23:32:51
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# 深度学习猫狗分类—从数据到结果的探索
深度学习近年来在图像分类领域表现出色，尤其是在猫狗分类问题上更是引起了广泛的关注。本文将结合具体代码示例，带您深入了解如何通过深度学习技术对猫狗图片进行分类，同时提供一个简化的流程图，加深对整个过程的理解。
## 1. 数据收集与准备
在进行猫狗分类之前，首先需要准备数据集。一个常见的数据集是Kaggle上提供的“猫狗大战”数据集。该数据集包含了大量
1 引言从目前使用大模型的经验来看，大模型更擅长解决基于生成的软性问题，但在处理基于决策的硬性问题，例如选择正确答案等方面效果相对较差。生成问题通常使用掩码来隐藏上下文信息，让模型通过上文生成下文，这是一种自监督方法；而决策问题通常需要一个明确的答案，如是或否、A/B/C 选项，因此需要使用有监督数据进行训练或微调模型。将生成和强化学习结合起来是解决这个问题的一种思路，强化学习通过奖励函数直接或间
文章目录17.1 电影评论情感分类数据集17.2 用Keras加载IMDB数据集17.3 词嵌入17.4 简单多层感知器模型17.5 一维卷积神经网络17.6 总结 情感分析是自然处理的问题，它包括文本的理解和潜在意图的预测。在这节课中，你将学习如何在python中使用Keras深度学习库预测电影评论的情感-要么正向要么负向。一步步完成这节课之后，你讲学到：关于用于自然语言处理的IMD
# 自动生成深度学习模型图
随着深度学习的迅速发展，越来越多的研究人员和开发者希望能够轻松地构建和可视化他们的模型。可视化模型不仅有助于设计和调试，更能帮助我们更好地理解和沟通我们的深度学习过程。本文将介绍如何使用Python和几种工具，自动生成深度学习模型图。
## 为什么需要深度学习模型图？
深度学习模型通常由多个层次和复杂的连接组成，这样的结构可能很难用文字来描述。清晰的图示可以帮助我
章节目标:理解如何表述一个深度能量模型 (deep energy-based model, EBM)。了解如何使用Langevin dynamics从 EBM中采样。使用contrastive divergence训练你自己的EBM。分析EBM，包括观察Langevin dynamics采样过程的快照。了解其它类型的EBM，例如受限玻尔兹曼机。基于能量的模型是一大类生成式模型，其核心思想借鉴自物理
前言原理文字介绍略微简介，但是在代码注释中非常详细。我相信在代码中学习原理才能理解更加通透。 参考:gitcode 一、算法原理二、源码解析流程为:预处理->深度图投影->深度图分割->有效类提取预处理:PreProcess函数/**
* 预处理: 点云行方向重排序和补偿
* @param cloudIn
* @param cloudOut
*/
void PreProc
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2023-12-27 14:12:57
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HTTP3QUIC(想用udp替代tcp。)特点零RTT建立连接拥塞控制流量控制多路复用V8垃圾回收v8内存结构 垃圾回收主要集中在新生代和老生代新生代：由两个半空间组成，采用Scavenge（牺牲空间换取时间的算法）1、激活空间称为from，未激活称为to。程序被分配到from空间，2、进行垃圾回收时，若from空间有存活对象将其复制到to。其余垃圾回收，角色互换。3、对象晋升：当一个
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2024-07-03 14:28:32
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论文里需要画出简洁美观的深度学习模型图，如果采用PPT或者Visio一笔一笔画那么是一项非常耗时耗力的任务。想到现在深度学习这么火热，应该有相关的自动画图工具。在网上找了一些工具，最后确定了一款功能非常强大且作图非常美观的的工具——PlotNeuralNet。该软件下载地址为：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet使用该软件可以作出一些非常美观的
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2023-10-31 18:41:41
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文章目录用监督学习的方式用Conditional GAN算法结构应用Image-to-ImagePatch GANSpeech EnhancementVedio Generation 条件GAN可以控制输出。 用监督学习的方式 以Text-to-Image为例， 输入文字，输出图片，只要让它与标签接近就好。 但是我们的标签不唯一，狗可以有很多种类，这样模型会对这些种类的图片取平均，那么输出的图
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2023-11-19 10:29:48
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目录1.准确率（Accuracy）2.召回率（Recall）3.精确率（Precision）4.召回率与精确率的关系5.误报率（FPR）与漏报率（FNR）1.准确率（Accuracy）准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下：对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率： 其中，TP = 真正例，
1 深度生成模型1. 深度信念网络2. 深度玻尔兹曼机3. 深度自编码器4. 降噪自编码器5. 栈式自编码器6. 生成对抗网络7. 非参数贝叶斯网络8. 深度生成模型事件脉络 1982 -- Hopfield 网络提出 &n
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2024-01-20 13:00:03
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最近忙于做数据结构的作业，因此想要总结一下自己在写代码时遇到的一些困难，c++可能不能顺利总结了呜呜呜~ 就从最近的事情开始吧。【任务描述】扩充深度优先搜索算法，在遍历图的过程中建立生成森林的左子女-右兄弟链表。【想法】首先得出这个结构为一个树的结构，然后思考这个树应该用什么样的结构来存储呢？任务里给出答案——链表，当然在图的章节里还有邻接矩阵的数据结构，但拿来存图却有时显得浪费，因此个人推荐用链
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2024-05-31 05:09:25
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1. 引言：缺陷分析现状2. 什么是缺陷分析？3. 为什么要做缺陷分析？4. 开展缺陷分析工作的难点5. 谁来做缺陷分析？6. 什么时候进行缺陷分析？7. 对哪些 bug 进行分析？8. 如何进行缺陷分析？ 1. 引言：缺陷分析现状目前我们测试人员是如何利用缺陷的呢？多数中小型企业对于缺陷的控制和管理处于一种混乱的状态，对测试前期的设计和后期的缺陷数据统计分析的重视程度严重不足。一种典型
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2023-10-17 08:44:23
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# 深度学习在线生成网络图指南
在当今的数据科学领域，深度学习模型的可视化变得越来越重要，它不仅有助于理解模型的结构，还有助于调试和改进模型。本文将引导你实现一个在线生成深度学习网络图的项目。
## 整体流程概览
下面是实现在线生成网络图的整体流程，包含必要的步骤及其简要说明。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 04:31:16
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文章目录技术要求GAN 模型入门什么是 GAN？使用 GAN 创建新食品加载数据集特征工程效用函数判别器模型定义参数构建卷积层第一个卷积层第二个卷积层第三卷积层第四个卷积层第五层全连接层（final layer）生成器模型第一个转置卷积层第二个转置卷积层第三个转置卷积层第四个转置卷积层第五个转置卷积层（最后一层）生成对抗模型定义模型配置优化器和损失函数配置训练循环训练生成器模型训练判别器模型保存生
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2023-10-26 21:52:37
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