测试过程之UT-IT-ST的区别2015年11月20日 15:20:50 HaveFunInLinux 测试过程区别UTITST定义是对软件基本组成单元（软件设计的最小单位）进行正确性检测，如函数或一个类的方法。（通常所说的接口联调）是单元测试的逻辑扩展。在单元测试的基础上，将所有模块按照HLD要求组装成为子系统或系统，验证模块间的接口是否正确的。将已经集成好的软件
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2024-04-15 12:52:01
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孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。孟德尔随机化通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系，解决了传统实验方法由于混杂因素的存在，而无法有效说明暴露因素和结局变量之间因果性的问题。通过PubMed数据库“ Mendeli
本章的目的：如何构造一个好的数据库模式6.1 问题的提出：关系模式的表示：关系模式由五部分组成，是一个五元组：R(U,D,DOM,F)R表示关系模式名U表示一组属性D表示U的取值范围，如Son的取值范围是0-100DOM表示属性的域映射，如age到整数100，中的映射F为属性组U的组数据依赖，如函数依赖，多值依赖等等细节：由于D、DOM与模式设计关系不大，因此在本章把关系模式看作一个三元组:R&l
U是一种表示服务器外部尺寸的单位(计量单位：高度或厚度)，是unit的缩略语，详细的尺寸由作为业界团体的美国电子工业协会（EIA）所决定。
之所以要规定
服务器的尺寸，是为了使服务器保持适当的尺寸以便放在铁质或铝质的机架上。机架上有固定服务器的螺孔，以便它能与服务器的螺孔对上号，再用螺丝加以固定好，以方便安装每一部服务器所需要的空间。
规定的尺寸是服务器的宽（48.
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2024-09-05 10:17:30
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机器学习基础 目录S1 回归模型S1.1 线性回归S1.2 非线性回归S1.3 SVM 与 SVRS2 模型调优S2.1 优化基础S2.2 训练均方误差与测试均方误差S2.3 偏差-方差的权衡：S2.4 特征提取S2.5 压缩估计（正则化）：S2.6 降维S2.7 模型超参数调优S2.8 评估模型的性能并调参：方式1：网格搜索GridSearchCV()方式2：随机网格搜索RandomizedS
一、作用1、含义：使用人工或自动的手段来运行或测量软件系统的过程，以检验软件系统是否满足规定的要求，并找出与预期结果之间的差异。2、五大要素：质量、人员、资源、流程、技术；两个目标：测试覆盖率、测试效率。二、遵循的准则测试显示缺陷的存在，但不能证明系统不存在缺陷；2、穷尽测试是不可能的，应设定及时终止的条件；3、测试应该尽在进行；4、缺陷具备群集特性；5、测试的杀虫剂孛论；6、测试的2/8原则；7
假设检验是以小概率事件，在一次实验中是不可能发生为前提(事实上是有可能发生的，但不是这样说的话，就落入一个圈，不能继续玩了)，来否认原假设。u检验的定义：已知从正态母体N(u,σ2)中抽得容量为n的子样，求得子样的均值x，而且假设母体的方差σ2 为已知值，那么可利用统计量u = (x - μ) / (σ / √n) ~ N(0,1) &nb
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2024-05-24 09:50:44
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Q31：哪些继承于component，哪些继承于object？除了 driver、monitor、agent、scoreboard、env、test 之外全部继承于 uvm_object。Q32：get_next_item（）和 try_next_item（）有什么区别？get_next_item（） 是一个阻塞调用，直到存在可供驱动的 sequence item 为止，并返回指向 sequenc
中介模式的中文翻译非常形象。大家买房子要中介，中介做的什么事情呢？我们先不会回答这个问题。而是反问依据，如果没有中介，我们买房子的场景会是怎样？满世界找有可能买房子的房东？可能同时要跟20个房东打交道，跟房东约时间可真是看天气、看运气的事情房产交易要签合同？我们要跟房东拟定合同？还要一起房地产交易中心做网签备案如果全款购房的话，还稍微简单点。如果钱不够想分期怎么办？购房者还要跟银行打交道，可能还不
OVS常用命令与使用总结说明在平时使用ovs中，经常用到的ovs命令，参数，与举例总结，持续更新中…进程启动1.先准备ovs的工作目录，数据库存储路径等mkdir -p /etc/openvswitchmkdir -p /var/run/openvswitch2.先启动ovsdb-serverovsdb-server /etc/openvswitch/conf.db \
-vconsole:eme
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2024-07-29 09:38:06
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微分几何笔记第20节：曲面理论的本章脉络正则曲线(切向量不为零)>>切线>>弧长（度量）>>活动标架>>曲率挠率>>基本公式>>基本定理 典例正则曲面>>切平面>>度量(第一基本形式)>>活动标架>>局部形状（第二基本形式）>>基本公式>>基本定理 光滑曲
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2024-06-16 20:28:59
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1. 详细推导softmax代价函数的梯度经典的logistics回归是二分类问题，输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\)，Softmax回归模型是一种多分类算法模型，如图所示，输出包含k个类型，\(y^{(i)}\in{\{0,1,…,k\}}\)。
在经典的多分类问题MNIST数字识别任务中
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2024-08-14 18:11:38
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（一)itest work 简介 itest work (爱测试) 一站式工作站让测试变得简单、敏捷,“好用、好看，好敏捷” ,是itest wrok 追求的目标。itest work 包含极简的任务管理，测试管理，缺陷管理，测试环境管理，接口测试，接口Mock，还有压测 ，又有丰富的统计分析，8合1工作站。可按测试包分配测试用例执行，也可建测试迭代(含任务，测试包，BUG，
U检验U检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立的样本。它不需要对数据的分布做出任何假设，因此被广泛应用于各种领域，例如医学、社会科学、工程等。本篇博客将详细介绍U检验的基本概念、应用场景和实际操作方法。基本概念U检验的基本思想是通过比较两个样本的秩次来判断它们的差异是否具有统计学意义。具体来说，对于两个样本，我们将它们合并起来，按照大小顺序给每个数据点标上秩次，然后计算出它们所属的样本的秩和，
写在前面：Shell中的特殊字符有$ 美元符 \ 反斜杠 ` 反引号 "双引号 < ,>;,*,?,[,]1、反引号``：命令替换在输出一句话的时候，如果想中间加入命令输出结果，在反引号里面输入命令就可以做到，和$COMMAND是一样的。[root@localhost ~]# echo today is `date +%F`today is 20
# 倒U型关系检验的实现指南
在数据处理中，特别是在需要分析关系的场合，"倒U型关系"模型是一种有趣的现象。本文将引导你如何使用Python实现倒U型关系的检验。接下来，我们将通过步骤来逐步进行。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 生成数据 |
| 3 | 进行倒U型关系的拟合 |
| 4
1.在下列各种数据中，哪类不常用于计量经济分析？ A.时间序列数据 B.观测数据 C.实验数据 D.横截面数据C2.对于我国70个大中城市的新冠肺炎疫情状况，下面数据中属于面板数据的是（） A.各城市2020年第一季度的每日新增确诊病例 B.各城市在2020年2月20日的新增疑似病例 C.各城市截止2020年1月30日的累计确诊病例 D.2020年第二季度的全国每日新增境外输入病例A3.在经典线性
3.2线性回归f(x)=wTx+b对离散属性的处理：属性间存在序关系->转化为连续值，入身高的高矮可转化为{1,0}；无序关系->转化为k维向量，如瓜类的取值西瓜、南瓜、黄瓜可转化为(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)①一元线性回归f(xi)=wxi+b线性回归方程参数w,b的确定：用最小二乘法求解，即使均方误差最小。也可用极大似然估计，结果一样原理：E(w,b)是关于w和b
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2024-11-02 11:25:49
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1、Linux下去掉^M的方法 ①dos2unix filename ②sed -i 's/^M//g' filename #注意：^M的输入方式是 Ctrl + v ，然后Ctrl + M 或者 替换， s/\r/\r/g 2、sort功能说明：将文本文件内容进行排序语 法：sort [-nkr]&
目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差
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2024-07-16 14:57:43
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