您是旅游信息手机应用项目的测试经理。近期该项目切换到敏捷流程和测试驱动开发（TDD）。每个开发周期持续15天，在第7天之后开始每日构建。第10天以后，不会再有新的功能加入。开发团队由经验丰富的团队成员组成，他们以自己的工作为荣，但对测试团队不太友好。以粗略的用户故事形式编写需求，如下面所示：
1、TM-1.2.1 (K4) 为了计划测试活动和工作产品以实现测试目标，必须对一个系统的测试需求进行分析。
人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 1.以下哪一种方法最适合在n（n>1）维空间中做异常点检测。 A 正态分布图 B 盒图 C 马氏距离 D 散点图 答案：C 马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联
微信有小伙伴留言问道，Vlookup匹配不成功就会报错，希望报错单元格最好什么都不显示。问牛闪闪可不可以这样。答案是肯定的。
1、团队重视培训新人的个人技能，以扩展其跨职能的能力。这样做的主要目的是什么？ A 它能减少瓶颈风险 B 它能增加跨职能团队的沟通频率 C 它能促使干系人接受风险 D 它能利用新的工具来跟踪进度
A. CSMA/CD 应用在总线型以太网中，主要解决在多个站点同时发送数据时如何检测冲突、确保数据有序传输的问题。
1、在项目的Sprint回顾会后，团队成员指出那是抱怨会，不是非常有效。Scrum主管应该怎么做？ A 建议团队尊重敏捷宣言原则，解释其属于回顾会的组成部分 B 建议团队成员将他们的观察列入产品待办事项，进而可以添加进用户故事中 C 建议团队遵守Sprint回顾会精神，做出正面和负面评论 D 实施更适合团队的促进Sprint回顾会替换方法
1、一名经验丰富的团队成员没有参与每日站会，导致他们落后于审查活动。敏捷管理专业人士应该怎么做 A 要求管理层解决 B 提醒团队成员基本规则 C 通知产品负责人 D 要求替换该团队成员
在这篇论文中，研究人员对ChatGPT在回答Stack Overflow编程问题时的表现进行了深入的分析。52%的ChatGPT回答包含错误信息，77%的ChatGPT回答冗长。尽管如此，35%的情况下用户更喜欢ChatGPT的回答，39.34%的情况下未能识别ChatGPT回答中的错误信息。
大型语言模型（LLM）的自然语言理解与生成能力一直备受称赞，特别是 ChatGPT 等对话式语言模型能够与人类流畅、自然地进行多轮对话。
机器之心编译 参与：Panda 在实现通用人工智能的道路上，机器阅读理解是一个必须要攻克的难题。针对这一难题，北京大学计算语言学教育部重点实验室与百度的研究者提出了一种能帮助机器更好地从多篇文章中挑选出正确答案的方法。该研究的论文已被将于当地时间 7 月 15-20 日在澳大利亚墨尔本举办的 ACL 2018 会议接收。 机器阅读理解（MRC）是指让计算机具备通过文本数据获取知识和回答问题的能力，人们相信这是构建通用智能体的一个关键步骤（Chen et al., 2016）。MRC 社区近些年来增长迅速。
软件开发工具是帮助软件开发者进行有效编程、调试、维护、测试和管理应用程序的软件。这些工具的目标是提高开发效率、简化开发过程、增强代码质量，并支持团队协作。软件开发工具涵盖了从简单的编程工具到复杂的管理系统的广泛范围。
A. 微内核的系统结构清晰，利于协作开发 B. 微内核代码量少，系统具有良好的可移植性 C. 微内核有良好的伸缩性、扩展性 D. 微内核的功能代码可以互相调用，性能很高
C. if ((x >= -FLT_EPSINON) && (x <= FLT_EPSINON))
---- 新智元报道 来源：OpenAI 编辑：好困 小咸鱼 【新智元导读】近日，OpenAI训练了一个系统可以解决小学数学问题。一个9-12岁的小孩子在测试中得分为60分，而OpenAI的新方法在同样的问题上可以拿到55分，已经达到了人类小学生90%左右的水平！ 还记得上小学时，被「口算天天练」里面的应用题绕晕的阴影吗？ 来，试一道！ 「小明每半小时喝一瓶水。一个普通的数独难题要花他45分钟。一个极难的数独需要4倍的时间。做一道极难的数独那段时间他喝了多少瓶水？」 不算难吧。 但这回，OpenA
留意一下四句话的关联，不难发现，甲跟丁是冲突的--一个说全都参加，一个说全都没参加，所以一定有一个是错的，而错的只有一个，所以乙跟丙是对的，把乙的话逆反一下：李航参加则张帆参加。而丙说李航有参加，所以张帆也参加了，既然有两个人参加了，那丁就是错的。
62. (多选题)下面属于国际类别开源许可证(International licenses)的是
AI 可以为软件交付带来帮助，并用于自动化软件测试和优化项目工作。Dimitar Panayotov 使用 ChatGPT 生成测试数据、创建电子邮件模板，并基于测试结果生成解释。这为他节省了时间，提高了生产效率。
一、单选题 1、软件测试的目的是（ ） A、试验性运行软件 B、发现软件错误 C、证明软件正确 D、找出软件中全部错误 【答案】B
1、软件测试的目的是（ ） A、试验性运行软件 B、发现软件错误 C、证明软件正确 D、找出软件中全部错误 【答案】B
第一章 单项选择题 第1题 C#程序的执行过程是（ ） 从程序的Main方法开始，到最后一个方法结束 （答案） 从程序的第一个方法开始，到最后一个方法结束 从程序的Main方法开始，到Main方法结束 从程序的第一个方法开始，到Main方法结束 得分： 0.0 /10.0 第2题 C#语言源代码文件的后缀名为（ ）。 .csP .cs （答案） .C .C# 得分： 10.0 /10.0 第3题 下面对Write()和WriteLine()方法的描述，（ ）是正确的。 WriteLine()方法在输出字符串的后面添加换行符 （答案） 使用Write()和WriteLine()方法输出数值变量时，必须要先把数值变量转换成字符串 使用不带参数的WriteLine()方法时，将不会产生任何输出 使用Write()输出字符串时，光标将会位于字符串的下一行 得分： 10.0 /10.0 第4题 C#语言经编译后得到的是（ ）。 机器指令 Microsoft中间语言指令 （答案） 本机指令 汇编指令 得分： 10.0 /10.0 第5题 C#中导入某一命名空间的关键字是（ ）。 include import using （答案） use 得分： 10.0 /10.0 第6题 在C#中不可作为注释的选项是（ ） ‘ （答案） /// /和/ // 得分： 10.0 /10.0 第7题 Console标准的输入设备是（ ）。 打印机 屏幕 键盘 （答案） 鼠标 得分： 10.0 /10.0 第8题 下面对Read()和ReadLine()方法的描述，（ ）是错误的。 ReadLine()方法读取的字符不包含回车和换行符 使用Read()方法读取的字符包含回车和换行符 （答案） 只有当用户按下Enter键时，Read()和ReadLine()方法才会返回 Read()方法一次只能从输入流中读取一个字符 得分： 0.0 /10.0 第9题 CLR是一种（ ）。 API编程接口 开发环境 运行环境 （答案） 程序设计语言 得分： 10.0 /10.0 第10题 下列（ ）选项不是.NET框架可以创建的应用程序类型。 Windows应用 Web服务 控制台应用 MIS系统 （答案）
今天为大家介绍的是来自Sophia Y. Wang团队的一篇论文。像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）似乎能够执行各种任务，包括回答患者的眼部护理问题，但尚未与眼科医生进行直接比较评估。目前仍不清楚LLM生成的建议是否准确、合适和安全，适用于眼科患者。
2、软件架构需求是指用户对目标软件系统在功能、行为、性能、设计约束等方面期望，以下活动中，不属于软件架构需求过程范畴的是（）。
在探讨开发大型语言模型应用程序时，我们必须认识到 GPT 存在一些局限性。这些限制对于我们保持清醒的头脑至关重要。
数数国内的大模型，ChatGLM是一个知名度较高、也绕不过去的产品，源自清华系的团队，2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测，GLM-130B（ChatGLM 的技术底座） 是亚洲唯一入选的大模型。
Generative AI（GenAI）和大语言模型（LLM）毫无疑问是2023年最热门的科技，而这种势头在2024年及以后也不会减缓。企业将继续投资数十亿美元用于这些技术，富裕的组织将沉溺于并购狂潮，以确保他们处于创新的前沿。
根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者 softmax 来实现.
一、单项选择题 1．二进制数 11101 转化为十进制数是（ ）。 A．23 B．17 C．26 D．29 2．以下可以对对象加互斥锁的关键字是（ ）。 A．synchronized B．serialize C．volatile D．static 二、不定项选择题 3．下列关于类的构造方法的描述中，正确的是（ ）。 A．类中的构造方法不可省略 B．构造方法必须与类同名，但方法不能与class 同名 C．构造方法在一个对象被 new 时执行 D．一个类只能定义一个构造方法 4．下列关于 Java 语
Java基础 | 数据库 | Android | 学习视频 | 学习资料下载 课前导读 ●回复"每日一练"获取以前的题目！ ●答案公布时间：为每期发布题目的第二天 ●我希望大家积极参与答题！有什么不懂可以加小编微信进行讨论 ★珍惜每一天，拼搏每一天，专心每一天，成功每一天。 题目要求 一、选择题1.java源代码的扩展名是什么( __ ) A、.class B、.com C、.java D、以上都不正确 2.下面那个JDK的运行工具 (__ ) A、 javac
题目 给定一个字符串，请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。 示例 1: 输入: "tree" 输出: "eert" 解释: 'e'出现两次，'r'和't'都只出现一次。 因此'e'必须出现在'r'和't'之前。此外，"eetr"也是一个有效的答案。 示例 2: 输入: "cccaaa" 输出: "cccaaa" 解释: 'c'和'a'都出现三次。此外，"aaaccc"也是有效的答案。 注意"cacaca"是不正确的，因为相同的字母必须放在一起。 示例 3: 输入: "Aabb" 输出:
要问最近 AI 圈哪个模型最火爆，你不得不把 OpenAI 推出的 ChatGPT 排在前面。自从发布以来，这个对话模型可谓是出尽风头，很多人更是对其产生了一百个新玩法，让它写个代码、修改修改 bug、开发个小游戏、解答一下物理知识、去参加一场考试…… 仿佛没有它不会的。
你计划将 Web 应用程序迁移到 Azure。 Web 应用程序是用来被外部用户访问的。 您需要推荐一个云部署解决方案来最大限度地减少管理 Web 应用程序的工作量。 您认为应该推荐哪一个？
手绘动画已经存在了超过100多年，即使在电子产品时代也是十分流行，可以使用绘图平板电脑或者数字软件进行手绘。
TiDB 默认由优化器自动选择是否使用 MPP 模式， 你可以通过修改变量 tidb_allow_mpp 和 tidb_enforce_mpp 的值来更改选择策略。
终于解决了 您输入的验证码不正确，无法提交，请修改 的问题，现在发上来分享：登录论坛总是提示 “您输入的验证码不正确，无法提交，请修改” 我在别人的电脑上登录就一次成功进入，便知道是自己电脑软件设置问题，于是便查找原因，经过辛苦的尝试，终于找到答案： 打开IE浏览器，在菜单栏依次点击 工具——Internet选项——高级 菜单栏找到“多媒体” ，在 “播放网页中的动画”前面方框内打上勾，重新启动浏览器，再等录论坛，一切OK ,问题解决。 大家按我的方法登陆成功后一定给我回帖，反馈一下，效果如何，谢谢浏览
TiDB 高级系统管理 ：TiDB 数据库 HTAP 技术 要点 思考一下： 1. 异步复制 怎么保证一致性读取？ 2 raft 角色有哪三种? TiDB 数据库 HTAP 概述 青铜级练习 特点
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Faizan Shaikh 编译团队 | Aileen，曹翔，刘晓莉，行者 简介 早在2009年，深度学习还只是一个新兴领域，只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天，深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别，图像识别，数据中的模式识别，照片中的对象分类，字符文本生成，自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因此，熟悉深度学习及其概念显得尤为重要。 在这个测试中，我们考察了社区成员的深度学习基本概念。总共有1070人参加了这项技能测试。
大型语言模型最为人诟病的缺点，除了一本正经地胡言乱语以外，估计就是「不会算数」了。
现在小学数学题有多难？小学生拍图上传作题App找不到现成答案，稍微变换下题设语句，就要买会员换人工答题。
导读： 神经网络 反向传播算法 线性分类器-上篇 1 损失函数 在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵。在函数中，数据是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数，使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致，即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分（score）。 回到之前那张猫的图像分类例子，它有针对“猫”，“狗”，“船”三个类别的分数。我们看到例子中权重值非常差，因为猫分类的得分非常低（-96.8），而狗（437.9）
请原谅我起了这么个浓浓营销号味道的标题。但这可丝毫没有夸大宣传，而是前端娱乐圈今日份的瓜——
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这段时间，大语言模型在各种 NLP 任务中取得了重大进展，尤其是在需要复杂的思维链（CoT）推理的数学问题方面。
右边的题目就是一个组件，根据不同的类型进行显示，这个组件这里不做谈论。这里要做的就是根据左边的文本内容，解析成一个个对象的形式，传入右边的组件进行渲染。
键值对集合在使用方面确实很多，如果能很好的使用，已经超过了一大部分人了，不会的，赶紧了解一下，，，
选自arXiv 作者：Hangfeng He等 机器之心编译 编辑：王楷 该研究提出的 RR（Rethinking with Retrieval）方法不需要额外的训练或微调，也不受大型语言模型（LLM）输入长度限制，在常识推理、时间推理和表格推理任务中显著提高了 LLM 性能。 大型语言模型 (LLM) 已通过 In-context Learning 在各种复杂任务上展现出卓越的性能，并且无需针对特定任务进行训练或微调，近期 prompt 和解码方面取得的进展也使 LLM 解决复杂推理任务变成了现实。 然而
数据工程师自诩自己是“比任何软件工程师更擅长统计，比任何统计学者更擅长软件工程的人”。这里枚举了数据工程师常见的10个数据统计问题，希望对大家有所帮助。
你计划将多个服务器从本地网络迁移到 Azure。 将服务器从本地网络迁移到公共云服务有什么优势？ A. 公共云归公众所有，而不是私人公司 B. 公共云是一种众包解决方案，为企业增强云的能力 C. 所有公有云资源都可以被每个公众免费访问 D. 公共云是一个共享实体，多个公司各自使用云中的一部分资源
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