首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对于ZIORC18-2,TMap不能像我期望的那样工作

ZIORC18-2是一个未知的名词,无法提供具体的概念、分类、优势、应用场景以及相关产品和产品介绍链接地址。同时,TMap是一种测试方法论,用于软件测试过程中的规划、准备、执行和评估。然而,由于问题中没有提供具体的期望和具体的问题,无法给出针对性的解决方案。

要解决这个问题,可以采取以下步骤:

  1. 确定问题:与相关人员进一步沟通,了解ZIORC18-2和TMap在这个上下文中的具体含义和期望。
  2. 分析原因:通过仔细分析问题,确定TMap无法按照期望工作的原因。可能是配置错误、使用不当、版本不匹配等。
  3. 解决方案:根据问题的具体原因,采取相应的解决方案。例如,检查TMap的配置是否正确,确保使用的是最新版本,查阅TMap的文档和指南以了解正确的使用方法。
  4. 测试和验证:在应用解决方案后,进行测试和验证以确保TMap能够按照期望工作。可以使用一些测试用例和场景来验证TMap的功能和性能。

总之,对于ZIORC18-2和TMap无法按照期望工作的问题,需要进一步了解具体情况并采取相应的解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 「集成架构」Talend ETL 性能调优宝典

    作为Talend的客户成功架构师,我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景,但我注意到一个常见的模式是,没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题,但从长远来看,相同的性能问题会重新出现,因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么,它们是多么简单还是多么复杂,以及作为集成的一部分而移动的数据量。

    02

    Knowledge-based BERT: 像计算化学家一样提取分子特征的方法

    今天介绍一篇浙江大学智能创新药物研究院侯廷军教授团队、中南大学曹东升教授团队和腾讯量子计算实验室联合在Briefings in Bioinformatics发表的一篇论文“Knowledge-based BERT: a method to extract molecular features like computational chemists”。本文提出了一种新的预训练策略,通过学习由计算化学家预定义的分子特征和原子特征,使得模型能够像计算化学家一样从SMILES中提取分子特征。K-BERT在多个成药性数据集上表现了优异的预测能力。此外,由K-BERT 生成的通用指纹 K-BERT-FP 在 15个药物数据集上表现出与 MACCS 相当的预测能力。并且通过进一步预训练,K-BERT-FP还可以学习到传统二进制指纹(如MACCS和ECFP4)无法表征的分子大小和手性信息。

    03
    领券