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cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破,在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

用jacoco统计JAVA项目测试代码覆盖率

一、概述 Jacoco 统计的是全量代码覆盖率。它不仅支持生成单元测试的覆盖率,也支持监控生成接口测试,功能测试的覆盖率。 在新一代精准测试技术流的影响中,各大型单位对覆盖率的追求越来越迫切。作为一款开源产品,它主机面向Java语言,能够在字节码层面给出覆盖率,同时也能将字节码关联到对应的源代码。这 ......
覆盖率 代码 项目 jacoco JAVA

Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一

远程一对一也好,经过型,穿过型一对一也好,都能表示这种模型的关联方式:一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子:👩‍🔧修理工,🚗车,👨‍💼车主来说明 上下文解释 👩‍🔧修理工 mechanics 负责维修 👨‍💼车主 owners 的 🚗车 cars,这里假设一个车主只有一张车, ......
一对一 Eloquent 模型 Through Has

多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download

多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download。 兼容WIN XP以上的WIN版本。 Compatible with WIN XP a... ......
多项式 2025 calculation Polynomial WIN

测试模块是否导入成功

import os import pylab import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC %matplotlib inline import ......
模块

从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现

本文从从Bitcask存储模型讲起,谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统,只有最适合应用业务实际场景的系统,做任何的方案选择,要结合业务当前的实际情况综合权衡,有所取有所舍。 ......
超轻量 模型 Bitcask 系统

delphi redisclient测试

unit Unit1; interface uses Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics, Vcl.Controls, Vcl.Forms, V ......
redisclient delphi

初中信息奥赛模拟测试

初中信息奥赛模拟测试 \(T1\) ZEW 玩扫雷 \(100pts\) 原题:luogu P2670 [NOIP2015 普及组] 扫雷游戏 本题修改:本题的非地雷地区为 . 。 代码char a[1010][1010]; int main() { //freopen("mine.in","r", ......
初中 信息

开发篇1:使用原生api和Langchain调用大模型

对大模型的调用通常有以下几种方式:方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口,在代码中可以直接发起http请求调用;方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api;方式三、使用开发框架Langchain调用,这个就像java对数据库的调用一样,可以直接用jdbc也可以使用第三方框架,第三方框架 ......
Langchain 模型 api

Mac上运行windows软件-GPTK

GPTK官网 https://www.applegamingwiki.com/wiki/Game_Porting_Toolkit 使用Whisky安装GPTK Whisky https://github.com/Whisky-App/Whisky 把下载的Whisky.app移动到应用程序中 运行, ......
windows 软件 GPTK Mac

12.弱网测试

目录 什么是弱网测试 使用 Charles 完成弱网测试 什么是弱网测试 按照移动的特性,一般应用低于 3G、弱信号的 Wifi 可以划分为弱网 弱网测试是健壮性测试的重要部分,对移动端测试必不可少 弱网测试主要进行弱网状态下的功能测试,同时关注用户体验 使用 Charles 完成弱网测试 带宽 丢 ......
12

软件构造大作业 综合信息管理系统

项目地址:mendianyu/AdvancedManagement: 综合信息管理系统 (github.com) 项目演示地址:https://www.bilibili.com/video/BV1uw411J7cy/ 项目功能一:基于Jfinal构建信息管理系统,要求包含用户管理,翻译业务模块管理, ......
管理系统 系统 软件 信息

成绩管理系统软件体系结构设计说明书

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240113125249211-1475156972.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......

darknet-yolov4训练自己的模型记录

最近又整了一块jetson nano的板子,就拿过来正好用一下,这个跑yolo还是很有用的,这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano,但是最近却发现这个nano和之前的不一样了,是这样的 就是原来都是sd卡烧录,但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
darknet-yolov 模型 darknet yolov

扩散模型

有不少介绍扩散模型的资料,其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
模型

[JMeter] JMeter的测试报告格式转换(.jtl => html)

0 序言 近期在jmeter测试服务器上跑压测脚本,跑完后,生成 .jtl的测试报告文件。但这份文件不便于直接阅读(尤其是统计分析能力欠缺),我需要转为html。 1 使用方式 CASE1:基于JTL测试报告文件,转为HTML测试报告 set "BASE_DIR=E:\work_data\xxxx\ ......
JMeter 格式 报告 html jtl

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

【GUI软件】抖音搜索结果批量采集,支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等!

目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 您好!我是@马哥python说,一名10年程序猿。 我用python开发了一个爬虫采集软件,可自动按关键词抓取抖音视 ......
搜索结果 关键词 多个 关键 方式

关注Python,自动化测试,芯片测试的朋友们看这里

新开微信公众号:测试的世界 将聚焦分享wifi原理以及测试,python在测试中的应用。有兴趣的朋友请关注 ......
芯片 朋友 Python

[Maven] 02 - POM模型与常见插件

POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目(包含成百上千个模块或者子项目),模块间的依赖关系就变得非常复杂,管理也变得很困难。针对此种情形,Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解: 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
插件 模型 常见 Maven POM

软件架构实践 V2:第二章

第二章 什么是软件架构 如果一个项目的系统构架 (包括理论基础) 尚未确定,就不应该进行此系统的全面开发。只有对构架做出明确清楚的表述,才能使之在整个开发和维护过程中加以充分利用。 ——Barry Boehm 本章我们将严格地从软件工程的角度对构架进行讨论,即除了第1章中所讲到的企业所获得的价值外, ......
架构 第二章 软件

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?

开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

测试文档

测试文档 ​​ 2. VSCode快速移动一行代码快捷键: A Shift+Alt+F B Ctrl + S C Alt+Up 或 Alt+Down D Shift+Alt+Up 或 Shift+Alt+Down ‍ ‍ ......
文档

校验ChatGPT 4真实性的三个经典问题:提供免费测试网站快速区分 GPT3.5 与 GPT4

现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站,以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题,帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。 大家可以在这个网站测试:https://ai.hxkj.vip,免登录可以问三条,登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了 ......
GPT 真实性 三个 ChatGPT 经典

人人都是产品经理

从产品经理日常工作内容来看 产品规划-用户调研,用户画像 产品设计-产品原型设计,需求文档编写 产品交付-项目管理,需求迭代等 看起来很多很没有头绪,原网易高级产品经理李杰老师为大家做了梳理和分类,总的来说,可以分为4大类: 专业技能 软技能 关联岗位技能 提效技能 产品经理岗位介绍 我们所说的产品 ......
人人 经理 产品

如何做好产品经理?

想要做好产品经理,首先要了解产品经理。俞军讲:所有产品都可以分为需求、生产和销售三个环节,那么产品经理就是对市场结果负责,全盘考虑这三个环节的角色。产品经理其实是一个很泛的职业,它不会拘泥于你的专业,技能上也没有太大的限制,但是需要你的综合知识比较强,比较考验学习能力。看到这里,不要被吓到。我们换个 ......
经理 产品
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