众所周知，软件测试是把控软件质量的重要防线，但软件测试过程中也会存在潜在的风险。软件测试的风险是指软件测试过程出现的或潜在的问题。 造成的原因主要是：测试计划不充分测试方法有误测试过程偏离，造成测试的补充以及结果不准确测试的不成功导致产品交付潜藏着问题，一旦在运行时爆发就会带来巨大的商业风险。软件测试风险管理主要是对测试计划执行的风险分析与制定要采取的应急措施，防止软件测试产生的风险造成
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2023-09-16 13:52:29
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风险预测 风险预测(risk proiection）又称风险估计 （risk estimation)，试图从两个方面评估每一个风险：(1）风险发生的可能性或概率：（2）如果风险发生，风险相关问题产生的后果。项目计划人员、其他管理人员及技术人员都要进行以下4 步风险预测活动： 1.建立一个尺度，以反映风险发生的可能性。 2.描述风险产生的后果。 3. 估算风险对项目及产品的影响。 4.标明风险预测的
01 Summary 开篇三个要点风险模型非常重要。通过控制风险，可以提高IR，这比寻找新因子容易得多。大部分的风险模型使用时序方法或截面方法，各有优劣。报告给出一个混合方法进行风险建模，风格风险适合用截面模型建模，市场、地域、板块、宏观因素更适合用时序模型建模，给出了一个将二者组合到一起的方法。 听起来非常的完美。EM算法+贝叶斯先验。用EM算法估计风险模型，
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2023-08-02 20:13:25
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临床预测模型的评价可以从：1.区分能力，2.临床有效性，3.校准度这三个方面去评价1.临床预测模型的区分度评价 区分度的评价标准：1.1C指数1.1.1 C指数原理推导重点：AUC也称为C指数1…1.2 C指数研究案例1.2.净重新分类指数NRI1.2.1 NRI计算原理1.2.2 研究实例1.3.综合判别改善指数IDI1.3.1 IDI的计算公式1.3.2 IDI的研究实例2.临床预测模型的校准
介绍中风是一种可导致人死亡的一种严重的疾病，如果及时治疗，可以挽救一个人的生命并善待他们。可能有 n 种因素会导致中风，在本文，将尝试分析其中的一些。从Kaggle获取了数据集。它有 11 个变量和 5110 个观测值。https://www.kaggle.com/fedesoriano/stroke-prediction-dataset导入库为了完成任何任务，需要工具，而在 python 中有很
根据博主这些年来的观察及调研，还有在机器人公司的工作经验，从技术层面上我个人倾向把现在服务机器人分为三类。第一类是市场上可以见到的，第二类是虽然开始卖了然而还在实验室继续开发的， 第三类是还在实验室呆着的。第一类服务机器人广泛存在于国内的市场上，现在大众能接触到的基本属于这一类机器人，它们的特点可以简单概括为：一个平板电脑加一个遥控车底盘，为了要完成移动和壁障，一般还配备有激光传感器和摄像头(包括
成功的项目经理有一个共同的特点：能够识别和管理风险。本文主要讨论识别项目风险的七个方法。何时识别风险在项目开始的时候，风险暴露是最大的，不确定性很高。因为项目在开始的时候，信息比较少。明智的项目经理会在项目早期就开始识别风险。此外，在你的项目章程中记录首要风险。 如何提高风险识别能力 识别风险：在项目的早期以迭代的方式以一致的频率，如每周一次在进行变更控制时当达到主要里程碑时对
今天有粉丝找我做一个竞争风险模型，顺便给大家写一个简易的教程，有问题大家直接私信，根据您的需求，一直做到您满意。竞争风险模型这个东西还是临床医生用的多：很直观的情景就是：研究治疗方案A和白血病复发的关系，如果患者在去医院复查的路上出车祸意外死亡了，就观察不到白血病复发了，也就是说“车祸死亡” 和“复发”存在竞争。这样的现象在医学研究中，非常常见！你想研究A因素导致的病人死亡，可是现实情况是病人常常
太多的历史悲剧告示我们风险无处不在，不学会控制它,就一定会被它所控制。软件中的风险小到可以影响你不能访问一个网页，大到可以让宇宙飞船失事。所以我们一定要注重控制软件中的风险。我们知道，完全测试一个软件是不可能也是不现实的，因为受到Cost，Schedule，Resource的影响。入下图所示，测试的时候的测试用例只可能是所有测试用例的一小部分。我们应该要根据Schedule，将Resource和c
在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业能力和知识水平的重要途径。而在项目管理领域，风险管理是确保项目顺利进行的关键因素之一。其中，不可预测风险由于其突发性和难以预测性，常常给项目带来重大挑战。本文将结合软考的知识体系，探讨不可预测风险在项目管理中的重要性及其应对策略。
不可预测风险，顾名思义，是指那些在项目开始之前或项目进行过程中，难以预见或无法准确预测的风险。这类风险可能源于技术变
系统认证风险预测-异常检测本项目依据用户登录某一网站的一些基本信息，利用Paddle搭建一个神经网络模型，来预测出此次登录是否存在风险。一、赛题背景随着国家、企业对安全和效率越来越重视，作为安全基础设施之一的统一身份管理(IAM，Identity and Access Management)也得到越来越多的关注。 在IAM领域中，其主要安全防护手段是身份鉴别，既我们常见的口令验证、扫码验证、指纹验
## Python金融风险预测
金融风险预测是金融领域中非常重要的问题之一，通过使用机器学习和数据分析技术，可以帮助金融机构更好地评估并管理风险。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以用于金融风险预测的建模和分析。本文将介绍如何使用Python进行金融风险预测，并提供相应的代码示例。
### 金融风险预测的重要性
金融市场中存在着各种各样的风险，包括市场风险、信用风险
据英国《金融时报》3月2日报道，安全专家表示，世界上最著名的一些机器人存在监听它们的用户、泄露商业机密，甚至被控制、被用于实施身体攻击的风险。这些专家们警告，机器人很容易遭到网络攻击。网络安全公司IOActive测试了50台机器人，包括软银机器人生产的孩子模样的Pepper，以及Rethink Robotics的工业机器人Baxter，结果发现了一些缺陷，黑客可以利用这些缺陷来操纵机器人的手臂和腿
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2023-09-08 00:52:15
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在信贷风控场景中，我们经常接触到机器学习的分类模型，例如贷前的违约预测、贷中的风险预警、贷后的价值分层等，可以说分类模型是信贷模型体系的主要内容。对于分类模型效果的评估，我们也相对比较熟悉，常用的宏观评价指标包括KS、AUC、Accuracy、Precision、Recall、F1_score等，但在模型实际应用过程中，由于模型应用业务场景的区别，以及建模人员处理方法的差异，针对以上常见评估指标并
这篇文章是程序自动发表的, 详情可以见这里题目介绍目标要求提示知识点分析与解答模型选择读取数据非数值特征处理拟合预测保存数据总结与反思代码参考资料
参加实验楼的楼赛 21 期, 关于机器学习的, 我以前没怎么接触过, 所以是临时在网上查找资料解答的. 如果有一些错误或者是不完善的地方, 欢迎指出.题目介绍题目提供一个来自某银行的真实数据集，数据集前 10 行预览如下：其中：第 1～6 列为
前言：我国每年都有上市公司因为面临突如其来的财务问题而使自身蒙受损失，同样利益相关者的经济遭到一定的损失以及会产生负面的影响，甚至对整个市场环境也会造成恶劣冲击。目前的经济环境中，信息不对称是一种普遍现象，因此，智能财务风险预警模型是必要的，以预测和防范上市公司潜在的财务问题。本文介绍K—近邻算法如何在智能财务风险预警模型中应用。智能财务风险预警方法—K-近邻算法一、K-近邻算法模型介绍
总第241篇/张俊红在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。1.MSEMSE是Mean Square Error的缩写，表示均方误差，具体公式如下：该公式表示每个
数学建模中的ARMA模型和ARIMA模型的使用实例（含代码）原文地址：对于较少时间段的时间预测，因为数据量较少，所以直接使用神经网络是不现实的，这里用的比较多的是时间序列模型预测和灰色预测，这里介绍一下时间序列中ARMA模型和ARIMA模型使用的实际例子提供的一种误差检验： 算法流程图：1. 原始数据这里是前九天的数据流量，一共有216个记录点2. 寻找平稳时间序列这里使用的是消除季节性和消除趋势
1. 实验数据根据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年，这个比例将会快速增长至高达1/3。在UCL机器学习数据库里一个糖尿病数据集，通过这一数据集，建立一个数据分析模型实现对病人是否患病进行预测。 数据地址：https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/dia
