最近的一部分工作，有在做RAG的benchmark。年初三四月份（2024）的时候，调研已有的测试方案的时候
原创
2024-09-23 14:55:16
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# 如何实现mysql测试数据集
## 流程概述
在开发过程中，我们经常需要使用测试数据来验证我们的代码逻辑是否正确。在MySQL数据库中，我们可以通过创建测试数据集来进行测试。下面是实现MySQL测试数据集的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 创建测试数据表 |
| 3 | 插入测试数据 |
| 4 | 验证测
原创
2024-05-19 06:10:28
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# 使用 PySpark 创建测试数据集的指南
在数据科学和大数据领域中，测试数据集的生成是一个重要的步骤。这可以帮助你验证算法的有效性及其对数据的响应。本文将详细介绍如何使用 PySpark 创建测试数据集，同时提供具体的代码示例和注释，便于理解。
## 流程概述
我们将按照以下步骤创建测试数据集：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
# 实现Spark测试数据集的流程
## 介绍
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要使用测试数据集来验证代码的正确性和性能。本文将介绍如何在Spark中创建和使用测试数据集。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkSession对象] --> B[创建测试数据集]
B --> C[执行数据操作]
```
## 步骤详解
#
原创
2023-12-28 05:55:36
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一、大数据： 大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法处理。这些数据集的测试需要用各种工具、技术、框架进行处理。大数据涉及数据创建，存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度都很出色。二、大数据的测试类型：验证其数据处理、性能和功能测试是关键处理：批量、实时、交互数据质量测试：字段一致性、准确性、重复性、有效性、数据完整性性能测试三、大数据的测试步骤step1：数据阶段验证
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2024-04-06 13:45:55
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>>>>>>fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data>>>mnist=input_data.read_data_sets("mnist_datat/",one_hot=True)Successfullydownloadedtrain-images-idx3-ubyte.gz9
原创
2018-12-18 21:28:31
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# 如何实现NLP任务的测试数据集
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要领域，涉及让计算机理解和处理人类语言。在进行NLP任务时，测试数据集的准备是非常重要的一步。本文将引导你逐步实现一个NLP任务的测试数据集，包含流程、必要的代码示例和注释。
## 流程
在开始之前，我们可以将整个过程拆分为以下五个主要步骤：
| 步骤 | 描述
目录一、代码流程一、anchor生成过程1. base_anchor生成2. all_anchors生成二、正负样本划分和proposal选择rpn与rcnn可视化！重要总结：faster rcnn的训练过程一、RPN二、Propoasl layer三、RCNN RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN都是two stage网络，第一步是生成proposal,第二步是分类和回归。1.
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2024-09-05 18:47:21
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《ClickHouse介绍》介绍了ClickHouse一些通用知识，《ClickHouse安装和使用》介绍了C
原创
2023-06-19 11:58:03
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如何评估召回系统的好坏？如何评估检索系统是否有提升？在任何人面前，空口无凭。我们需要一把尺子来衡量。我们需
原创
2024-03-22 15:14:16
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API测试与应用程序的测试差不多，例如等价类法、边界值法，在API测试都可以用到。有时我们在测试API需要使用多组数据进行测试，单次测试后需要修改请求参数值，操作繁琐。本文重点讲述如何使用API测试工具Eolinker进行API自动化测试，并测试数据集。在单个API测试中，以简单的登录接口为例，请求参数有user_name，user_password。在测试时可以创建多个测试用例进行测试，每一组测
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2020-12-14 17:15:00
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在软件测试中，测试数据的质量直接影响测试效果。高质量的测试数据能够帮助测试工程师发现更多潜在的缺陷，提升测试覆盖率，确
兵马未动，粮草先行。对于做搜索以及搜索提升这件事来说，测试数据集就是粮草。找到一个高质量的测试数据集是非常
原创
2024-03-29 16:39:45
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型开发时，正确划分数据集为训练、验证和测试集至关重要。这样可以确保模型的泛化能力，并避免过拟合。本文将围绕“验证数据集和测试数据集 PyTorch 怎么实现”这一问题进行深入探讨，帮助开发者更好地处理数据集划分。
### 问题背景
在深度学习项目中，数据的划分直接影响到模型的性能。在一个数据集较大的项目中，划分训练集、验证集和测试集可以被看作是一种必要的策
这个时候我来讲一下垃圾回收策略,主要分为这几种
1. 标记清除算法
就相当于给一个对象做一个标记,怎么做标记呢,其实是这样做标记的,比如举个例子,这个地方假如是堆内存,比如你创建一个
对象的时候,User user = new User();你拿到user对象的时候,这个时候是存活的,会起一个标记,那这边怎么做标记呢,0标识
为存活,1标识为没有存活的,比如这个时候我的垃圾回收机制回收的时
有一天你写了个公司员工信息录入系统，这个系统开发阶段用户只有你自己，想怎么玩怎么玩。于是在创建“自己”这个唯一的用户的时候，你可以这么写：const liLei = { name: '李雷', age: 25, career: 'coder',}有一天你的同桌韩梅梅突然说：“李雷，让我瞅瞅你的系统做得咋样了，我也想被录进去”。你说好，不就多一个人的事情吗，于是代码里手动多了一个韩
原创
2022-07-12 08:58:53
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你感到迷茫吗？【笔记】前言推荐你感到迷茫吗？声明原通工19级-西电电院(电子信息雷达方向-专硕三年)原计科19级-西邮计院(软件工程方向-学硕三年)原计科19级-北京360(月薪-1w+)现计科20级（考研：~~不公开处理~~ +物联网方向）现计科20级（考研：不确定+不确定）现计科20级（就业：安卓开发）现计科20级（考研：南邮+网安|西邮+计科）现网
原创
2023-07-17 15:30:25
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文章排名包括两个阶段：文章检索和文章重排序，这对信息检索（IR）领域的学术界和业界来说都是
原创
2024-03-22 15:14:13
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原创
2022-03-29 15:06:42
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select * from (select a.month,a.material_code from gfcost.domestic_invoice_price a where a.month = '2020-04'--where substr(a.month,0,4)='2020') a inner join (select a.month,a.material_code from gfcost.domestic_invoice_price a)b on to_char(add_month...
原创
2021-08-10 11:47:21
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