充分专题

【准则化的思想】如何创立一个新的测试充分准则

如果现成的测试充分准则里面找不到可用的，我们可能就需要自己来创立一个新的准则。我们不知道历史上第一个面对深度神经网络系统的测试工程师是谁，但我们知道他在做测试设计的时候，肯定遇到过这个问题：现成的控制流覆盖准则或数据流覆盖准则都不能用，因为深度神经网络系统不同于传统的软件，它的结构要素不再是代码行或者变量的定义使用。这位工程师只能依靠准则化的思想，自己创立一个新的准则，比如我们现在所熟知的“神经元

[JS] 前端充分使用console.log()有效输出（2024-6-1）

将变量包装在对象中不要使用 console.log(url, url2, baz)，而是使用 console.log({ url, url2, baz })。如果你比较这两者，你会发现这有多么有用：拥有 url 和 url2 键可以避免这两个 URL 之间的混淆。在日志前加上唯一字符串前缀在应用程序的多个地方记录日志时，想出一个唯一的前缀并在所有日志中使用它是很

编程：现有1克，2克，3克，…100克砝码充分多枚，组合成100克共有多少种方式？

JAVA实现拉马努金的整数拆分全排列致敬神一般的拉马努金点此跳转：非递归方式由于电脑垃圾，递归算不出来结果，结果在非递归方式的文章编程：现有1克，2克，3克，…100克砝码充分多枚，组合成100克共有多少种方式？偶然看见有这么一个面试题，新人小白，网上搜了一下，貌似并没有相关的答案和代码，所以特意自己记录一下，并发表一下，新人小白，错了勿喷。首先这个题，乍一看，就想到了递归，作

面试前的刷题，要有充分的准备

大家面试前都会刷题背题，你是怎么背的？网上随便找找，背一背？找个大佬的博客或者视频，看一看，记一记？还是整理整理，发布到某个笔记上？又或者是自己写个博客，或者记录个印象笔记？这一节，我分享一些面试前刷题的心得体会。目录 1 离职前的数据准备 2 离职前的面试题整理 3 已经离职后

漫步最优化十一——局部极小与极大的充分必要条件(上)

即便没有那么多浪漫的话， \textbf{即便没有那么多浪漫的话，} 我也想与你走过每个冬夏。 \textbf{我也想与你走过每个冬夏。} 你的出现是我唯一的心动， \textbf{你的出现是我唯一的心动，} 你的与众不同让我难以忘记每个笑容。 \textbf{你的与众不同让我难以忘记每个笑容。} 越相处越习惯你， \textbf{越相处越习惯你，} 越想

HDU 1815 Building roads 二分+2-sat充分理解建图

题意：给你两个中转点s1，s2，和很多其他的点d{}，d{}里面的点只能连接s1或s2，不能同时连接两个，给你一些关系：com(a,b)表示a，b要同时连接同一个中转点，dex(a,b)表示a，b不能同时连接同一个中转点，问你d{}里面的两对点的最大距离的最小值。想法：看到了最大距离的最小值，显然用二分枚举，这里有一个小优化，我们不容易确定最大的一个距离点对，但是我们可以很容易的找到一个

利用AI技术预测未被充分监测的流域中的极端洪水事件笔记

利用人工智能（AI）技术预测未被充分监测的流域（ungauged watersheds）中的极端洪水事件文章目录利用人工智能（AI）技术预测未被充分监测的流域（ungauged watersheds）中的极端洪水事件前言一、论文主要内容1.1 主要内容1.2 主要数据1.3 模型处理二、论文相关的问答2.1 数据分布如何2.1 AI模型效果如何2.1 为什么选择未被充分监测流域2

充分挖掘自动化测试的潜力

LogiGear 的白皮书《 Achieving the Full Potential of Test Automation 》中总结了一些自动化测试的经验： Software test automation has the capability to decrease the overall cost of testing and improve software qualit

充分挖掘你的VC++ Debugger的潜能(一)

如何在VC调试模式下显示自定义数据类型的内容 Article last modified on 2002-5-24 ---------------------------------------------------------------- The information in this article applies to: - Microsoft Visual

估计理论(3)：充分统计量的完备性

文章目录 1、CRLB【定理3.1：标量参数的CRLB】 2、线性模型【定理4.1：线性模型的最小方差无偏估计】 3、一般最小方差无偏估计【定理5.2：Rao-Blackwell-Lehmann-Scheffe,RBLS】3.1 什么是充分统计量？3.2 如何找到充分统计量？【定理5.1：Neyman-Fisher因式分解】3.3 什么是充分统计量的完备性？ 4、总结：求解MVU估计的过程

如何理解充分、必要条件

如果A能推出B，那么A是B的充分条件，B是A的必要条件。这一点如何理解？用集合的观点来理解会比较容易记住 A是一个范围较小的集合，B是一个包含的A较大范围的集合那么A成立的话，B一定成立，A是B的充分条件 B是A的必要条件，要想A成立，B成立是必要的。必要的意思就是是成立的条件之一。

大语言模型如何充分理解人类自然语言指令

经过海量数据预训练后的语言模型虽然具备了大量的知识，但是由于其训练的目标仅是进行下一个词的预测，此时的模型还不能够理解并遵循人类自然语言的指令。指令微调(Instruction Tuning)，是指在已经训练好的语言模型的基础上，通过使用有标注的特定任务数据，进行进一步微调，从而使得模型具备遵循指令的能力。 1.探索模型遵循人类指令能力即使经过海量数据预训练

充分理解ADC预充电缓冲器的重要性-运放缓存

新型高性能模数转换器(ADC)设计师的目标之一是放宽对外部输入放大器和基准的设计要求，他们的通常做法是内置针对模拟和基准输入的集成式缓冲器。然而，对于高性能ADC而言，在信号链中添加任何元件都会降低整体性能。设计优先事项包括优选硅工艺、电路精心设计以及良好的布局和IC封装，以优化电压偏移、增益、信噪比(SNR)和总谐波失真(THD)等诸多指标。添加传统的缓冲器会影响这些指标，而且很多时候，这些

充分展现C# 在 gis、gps及串口方面的应用

本人不是突然就有了c# 开发gis、gps方面的兴趣，而是感觉c#在这方面的开发应该能够事半功倍，至少对于喜欢C#开发的人员来说，做这方面的程序设计涉及到串口通信，数据同步，导航定位，自然特效显示（活灵活现的移动箭头)以及名称的语音提示，对于新手来说简直就是大综合了，对于涉及到的外设数据采集可能不是特别的麻烦，毕竟现在很多厂家提供的设备都有二次开发包，要是开发的产品成熟，在PDA上也同

充分复用离线空闲算力，降低了实时计算资源开支

针对提供下游数据报表展示的场景，一般需要走预计算的流程将结果持久化下来，对数据就绪和计算耗时的敏感度都较高，而且查询逻辑相对复杂，Trino/Impala 集群规模相对较小，执行容易失败，导致稳定性欠佳。这个场景下我们使用了集群部署规模最大的 Spark 引擎来处理，在不引入新的资源成本的情况下，做到了离线计算资源的复用。数据就绪方面，通过 Arctic 表水位感知方案，可以做到较低的分钟级就

Web开发人员应当充分使用的10大jQuery插件

jQuery是一个强大的JavaScript库，能够执行一系列有趣的任务。只需编写几行代码，便可创建出效果惊人的网页。本文将介绍10款在Web开发中非常有用的jQuery插件。 S3Slider S3Slider是一款易于使用的、轻量级的jQuery插件，让我们单纯使用 HTML 就能达到如同 Flash 般的动画效果。它支持多种浏览器包括火狐，Chrome，Safari浏览器，Opera，I

计算机图形学--------充分理解B样条曲线

样条（spline）二字，从英文翻译过来的，让人费解。B样条的数学定义更是让人匪夷所思。看了好几本参考教材，还是把总结一下B样条这个概念。一、解释什么是样条。实际应用中，样条是一根富有弹性的细木条或塑料条。在应用CAD/CAM技术以前，航空、船舶和汽车制造业普遍采用手工绘制自由曲线。绘制员用压铁压住样条，使其通过所有给定的型值点，再适当地调整压铁，改变样条形态，直到符合设计要求。所以在

统一大语言模型和知识图谱：如何解决医学大模型-问诊不充分、检查不准确、诊断不完整、治疗方案不全面？

统一大语言模型和知识图谱：如何解决医学大模型问诊不充分、检查不准确、诊断不完整、治疗方案不全面？医学大模型问题如何使用知识图谱加强和补足专业能力？大模型结构知识图谱增强大模型的方法医学大模型问题问诊。偏离主诉和没抓住核心。解决方案：建立抗干扰的能力，使得发现用户问题会一追到底。检查。大模型最大的问题就是它的模糊和宽泛，给出的检查方案经常有缺失和缺漏。解

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$MBA-历年数学条件充分判断$