qa专题
【QA-MISRA】在客户端如何修改当前用户的密码
【更多软件使用问题请点击亿道电子官方网站】 1、 文档目标 解决无法登录QAMISRA Controller的情况下如何修改当前用户的密码问题。 2、 问题场景 由于客户实行集中式管理，QA-MISRA Controller开发人员无权登录，开发人员账户泄密需要修改自己的登录密码，出现上述情况，可以采用下面的方法进行解决。 3、软硬件环境 1、软件版本： QA-MISRA2
RD单元测试和QA接口测试的区别
1.单元测试 单元测试的基本原则：单元测试应该测试独立的单元模块，这个单元不应依赖于其他模块。 单元测试会强迫你去把各个模块解耦，因为耦合的很紧的模块是很难进行单元测试的，一般情况下，一个普通的程序员在任务很紧的时候很难费劲心思去将代码进行模块化的；当为了单元测试，自己就会去想方设法将模块解耦，这也算是单元测试的一个副产品吧。 单元测试能够进行最仔细的最细致的最方便的最全面的测试；只要测试用
十分钟搭建自己的QA问答社区
开源问答社区一直是一种社区形式，而且已经形成了诸如 Stack Overflow 和国内 SegmentFault 等一众问答社区。这些问答型社区的初衷都是旨在围绕特定的主题（编程）来对相关知识进行发问和探讨，区别于 Quarta 和知乎这类问答，其目标更明确，答案更清晰，整体上更像一个特定的知识库，通过问题来了解某一特定领域我认为也是个不错的选择。那么现在，围绕前段时间的CSC申请，在专栏已经积
NLP领域内，文本分类、Ner、QA、生成、关系抽取等等，用过的最实用、效果最好的技巧或思想是什么？
作者：杨夕 链接：https://www.zhihu.com/question/451107745/answer/1801709801 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 命名实体识别用过的最实用、效果最好的技巧或思想可以看一下 这个 【关于 NER trick】 那些你不知道的事github.com/km1994/NLP-Interview
人大高瓴/腾讯提出QAGCF：用于QA推荐的图形协同过滤
【摘要】问答(Q&A)平台通常推荐问答对来满足用户的知识获取需求,这与仅推荐单个项目的传统推荐不同。这使得用户行为更加复杂,并为Q&A推荐带来了两个挑战,包括:协作信息纠缠,即用户反馈受问题或答案的影响;以及语义信息纠缠,其中问题与其相应的答案相关联,不同问答对之间也存在相关性。传统的推荐方法将问答对视为一个整体或仅将答案视为单个项目,忽略了这两个挑战,无法有效地模拟用户兴趣。为了应对这些挑战
{ Cracking The Coding Interview: 150 programming QA } --- Arrays and Strings
Hashtable, ArrayList (Dynamically resizing array, providing O(1) access), StringBuffer (do string concatenation) 1. 判断string是否有重复字符，不允许使用其他数据结构。 Step 1: 问清楚限制，string的编码是ASCII还是Unicode a. 如果可以用其他数
JVM 一些常见问题QA
GC Roots 虚拟机栈中引用的对象； 本地方法栈中JNI引用的对象； 方法区中类静态变量引用的对象； 方法区中常量引用的对象； Full GC是Minor GC+Major GC吗？ Minor GC：回收年轻代； Major GC：回收老年代，经常会伴随至少一次的Minor GC； Full GC：回收整个堆，年轻代+老年代； 新生代的S区动态年龄如何计算？ Hot
qa质量工程师一般招聘要求
职位要求： 1. 组织项目的立项、结项等活动； 2. 制定项目质量保证计划，确认该计划和其他相关人员达成共识； 3. 按照公司的质量保证过程，确保项目活动按照适用的标准过程和计划进行，项目过程活动和工作产品符合质量体系标准要求； 4. 项目管理过程的监视与监控，确保软件项目管理过程符合流程要求； 5. 软件测试过程的监视与监控，确保测试的全面性；
QA所应该具备的知识和能力
QA（QUALITY ASSURANCE，中文意思是“品质保证”，其在ISO8402：1994中的定义是“为了提供足够的信任表明实体能够满足品质要求，而在品质管理体系中实施并根据需要进行证实的全部有计划和有系统的活动”。有些推行 ISO9000 的组织会设置这样的部门或岗位，负责ISO9000标准所要求的有关品质保证的职能，担任这类工作的人员就叫做QA人员 . 在中国目前的中小软件企业，
基于Dify的QA数据集构建（附代码）
大模型相关目录 大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步，扬帆起航。 大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor
QA 未能打开位于 D:/Computer999/Computer999.vbox 的虚拟电脑
前言 未能打开位于 xxx/Computer999.vbox 的虚拟电脑，并提示E_INVALIDARG (0X80070057)，是最常见的一个错误，下面是解决办法。 内容 1、提示下面的错误，注册Computer999失败： 未能打开位于 D:/Computer999/Computer999.vbox 的虚拟电脑。 被召者 RC: E_INVALIDARG (0X80070057)
QA测试开发工程师面试题满分问答24: 用过哪些消息队列，各自的特点和优缺点是什么，结合项目实际说一说
回答思路 回答开头: 首先表达我对这个问题的认真态度,并表示我将根据自己的项目实践经验来回答。 列举使用过的消息队列: 根据我参与过的项目经验,我使用过以下几种主流的消息队列: RabbitMQApache KafkaRedis 的 pub/sub 功能 分别介绍各消息队列的特点: RabbitMQ: 特点: 基于 AMQP 协议,支持多种消息模式,如点对点、发布订阅等,可靠性高,支持消息确认
[百面机器学习]集成学习QA
目录 1、集成学习分为哪几种？有何异同？ 2、集成学习有哪些基本步骤？请举例说明 3、常用的基分类器有什么？ 4、随机森林中的基分类器是否能替换成线性或者K临近？ 5、偏差和方差是什么意思？ 6、如何从减小方差和偏差的角度来解释BOOSTING和BAGGING？ 7、GBDT的基本原理是什么？ 8、梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？ 9、XGBOOST和GBDT的联系和区别有
[百面机器学习]经典算法QA
目录 1、LR想必线性回归，有何异同？ 2、决策树有哪些常用的启发函数？ 3、线性可分的两类点在SVM分类超平面上的投影仍然线性可分吗？ 4、证明存在一组参数使得高斯核SVM的训练误差为9 5、LR处理多标签分类问题 6、如何对于决策树进行剪枝？ 7、误差为0的SVM的分类器一定存在？ 1、LR相比线性回归，有何异同？ LR是分类问题，线性回归是回归问题 LR的因变量
使用RAG和文本转语音功能，我构建了一个 QA 问答机器人
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学. 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总合集：《大模型实战宝典》（2024版）正式发布！ 我们已经进入了一个大规模使用大型语言模型（LLM）的年代。无论是简单的搜索引擎还是功能广泛的聊天机器人，LLM都在
【QA】Java集合常用的函数
文章目录 前言Collection接口通用函数 | Collections工具类通用函数 | List接口 + Set接口List接口ArrayListLinkedList Set接口TreeSetHashSetLinkedHashSet Map接口通用函数TreeMapHashMapLinkedHashMap 前言 本文介绍Java集合中常用的函数。 Collection
QA测试开发工程师面试题满分问答22: （干货）为什么要加锁Lock，举个例子说说
加锁原因 下面代码会有什么问题？ import threadingimport requestsfrom queue import Queuedef make_request(url, params, results_queue):response = requests.get(url, params=params)result = {'url': url,'params': params
![[华为OD] C卷 服务器cpu交换 现有两组服务器QA和B,每组有多个算力不同的CPU 100](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1eb87152be58441ba3aec18a40c83f7e.png)
[华为OD] C卷 服务器cpu交换 现有两组服务器QA和B,每组有多个算力不同的CPU 100
题目： 现有两组服务器QA和B,每组有多个算力不同的CPU,其中A[i]是A组第i个CPU的运算能 力，B[i]是B组第i个CPU的运算能力。一组服务器的总算力是各CPU的算力之和。 为了让两组服务器的算力相等，允许从每组各选出一个CPU进行一次交换。 求两组服务器中，用于交换的CPU的算力，并且要求从A组服务器中选出的CPU,算力尽可能 小。 输入描述 第一行输入为L1和L2,
【QA】Java集合的常见遍历方式
前言 本文主要讲述Java集合常见的遍历方式。 通用遍历方式 | Collection集合 迭代器Iterator遍历 Collection<Student> c = new ArrayList<>();c.add(new Student("张三", 23));c.add(new Student("李四", 24));c.add(new Student("王五", 25));// 1.
【QA】Git常用命令
前言 本文主要讲述Git常用的命令。 基本命令 配置相关命令 # 设置单一仓库的用户信息git config user.name “itcast”git config user.email “itcast@itcast.cn”# 设置全局仓库的用户信息，通过下面命令设置的信息会保存在~/.gitconfig文件中 git config --global user.name “itca
【QA】Git的底层原理
前言 本文通过一个简单的示例，来理解Git的底层原理。 示例 1、新建本地仓库并上传第一个文件 相关步骤： 新建仓库及创建文件查看文件状态将文件添加到暂存区将文件提交到本地仓库 HMTeen@LAPTOP-46U4TV6K MINGW64 /d/GSF_Data/Github/Java/Git/git-test-1$ git init # 初始化一个空的仓库Initialize
直播实录QA | 王赟Maigo分享“知识连成一片”是怎样一种体验
本文整理自王赟Maigo老师新书《你没想到的数学》新书发布直播视频 完整视频可前往图灵社区B站或视频号观看👀 - 本篇内容从27:38开始 - “知识连成一片”的意思，就是我会去主动思考知识之间衔接的关系。 知识的链状结构 我先举例子说下知识的链状结构。初中物理课，我们学过简单的电子、电路，高中时我们又学学到电子在电场中是怎么运动的，以及欧姆定律等等；同时，中学期间我就接触过一些简单的编程语言
TF实战QA丨不是一句话可以搞定的
在TF中文社区，爱折腾的“实战派”们经常探讨有关SDN和Tungsten Fabric的各种问题，我们将其中的精华部分整理出来，形成 “ TF实战 Q&A ” 栏目，他们碰到的困惑、踩过的坑，也许正是你想要了解的—— 以上，就是本期的TF中文社区问答交流精选集。不知道这几期 【 TF 实战 Q&A 】 有没有戳中你关心的问题？你还希望看到什么内容？ 添加TF中文社区小助手微信：t
stable diffusion QA
Q：有关于扩散模型的一个点不太懂，就是损失为何是去噪Unt的输出跟随机噪声的均方差？假如是图像修复任务，那为何不是去噪结果与真实图像进行损失计算呢？ A：扩散模型simple loss将U-Net的输出与随机噪声计算MSE，其实不是为了预测噪声，而是为了解析分布，让预测结果的均值满足随机高斯分布的均值。这里是因为DDPM中 p(xt−1|xt) 的过程方差是固定的，要解析分布无非就是预测均值