2020年11月农行手机银行系统参加了 DevOps 评估。参评项目手机银行安全能力提升项目，基于手机银行公共框架提供的安全防控处理机制对存贷模块进行安全改造。本文将从测试数据管理出发，分享手机银行 DevOps 评估过程中积累的测试数据管理经验。
软件测试生命周期（STLC）是在测试过程中进行的一系列特定活动，以确保达到软件质量目标。STLC涉及验证和确认活动。与普遍的看法相反，软件测试不仅是一项单独的活动，即测试。它包含一系列通过方法进行的活动，以帮助验证您的软件产品。STLC代表软件测试生命周期。
思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。
AI 科技评论按：在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司 Vocord （Vocord是国际老牌安防厂商，长久以来超越Google等公司盘踞人脸识别算法第一名）。 FRVT是由美国国家标准技术局NIST(National Institute of Standards and Technology)组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的权威性是全球工业界
线性回归是一种统计方法，用于研究因变量 𝑌 和一个或多个自变量 𝑋 之间的线性关系。其理论依据主要基于以下几个方面：
评估机器学习模型的程序是，首先基于机器学习训练数据对其进行调试和评估，然后在测试数据库中验证模型是否具有良好的技能。通常，在使用训练数据集评估模型后，你会对得到的成绩非常满意，但用测试数据集评估模型时成绩不佳。在这篇文章中，你会了解到当这个常见问题出现时，你需要考虑的技术和问题。
本部分主要是针对即将进行性能测试的对象(接口、模块、进程或系统)进行概要的说明，让人明白该测试对象的主要功能与作用及相关业务背景。同时要指出进行性能测试的驱动原因。
机器之心报道 作者：吴欣 在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司 Vocord（Vocord 是国际老牌安防厂商，长久以来超越 Google 等公司盘踞人脸识别算法第一名）。 FRVT 是由美国国家标准技术局 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的
小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。本赛题要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义，提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的剪枝方法有误差降低剪枝法、悲观剪枝法和代价复杂度剪枝法等，下面将详细介绍这三种后剪枝方法的理论知识。
最近几年虽然微服务十分火热，但是仍然有不少人不喜欢微服务，甚至抵制它。其中最主要的原因就是其成本高，难度大。就困难而言，主要是遇到了一些不易解决的问题，其中包括以下三个与测试数据和测试环境有关的问题：
在这一套自动化测试架构中，代码注释起到了核心的作用，背后就是标准化的要求，代码注释的格式如下：
开始测试就开始介入，我们从产品的需求文档、原型图，效果图等相关文档去熟悉产品的各个模块，各个业务流程。
自动化测试是指在没有任何人干扰的情况下，可以自动执行测试用例并获得测试结果的软件程序。
完成前期调研后开始编写测试方案，测试方案主要是将前期调研内容提炼，为后续的测试准备和测试执行提供指导。
自动化测试框架是用于创建和设计测试用例的一组准则或规则。该准则包括编码标准，对象存储库，测试数据处理方法，存储测试结果的过程或有关如何访问外部资源的任何其他信息。
对于判题结果仅仅是大致的解释，仍不少同学感到迷惑，那今天我们就对这些结果一一详细解释并举例说明，让大家彻底觉悟！ 等待 等待服务器正忙，请稍后查看运行并评判您的程序正在评测中编译中您的程序正在被编译正确恭喜您！完全正确！格式错误结果正确，但格式不正确，比如多或少了换行或空格答案错误经过比对，您的程序错误运行错误 程序运行后发生错误，可能包括： 1. 指针/数组违规访问 2. 除数为0 3. 函数调用错误，或栈溢出 4. 捕捉到违背处理的STL或自定义异常等 时间超限程序运行时间超过了时间限制
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
在机器学习中，有时候我们可能会遇到 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields 的错误。这个错误通常是由于训练数据和测试数据在特征列上不匹配导致的。本文将介绍如何解决这个错误，并提供一些可能的解决方案。
前面我们讨论了铜缆和光纤测试报告的重新认证。我们可以看到，通过福禄克网络的方法，使用LinkWarePC软件，重新认证的测试报告是完全有效的。测量数据完全没有改变，所做的只是根据新标准重新评估原始的测试数据。只要测量数据符合新标准，即为合格，否则为不合格。结果被重新认证后，LinkWare PC软件将增加一条新条目，其线缆ID不变，在线缆ID后面附加“(RC)”字样，以表示该结果经过重新认证。
第三届 autoPET 挑战赛是在多示踪剂多中心环境中进一步完善正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 扫描中肿瘤病变的自动分割。在过去的几十年里，PET/CT 已成为肿瘤诊断、管理和治疗计划的关键工具。在临床常规中，医学专家通常依赖 PET/CT 图像的定性分析，尽管定量分析可以实现更精确和个性化的肿瘤表征和治疗决策。临床采用的一个主要方法是病灶分割，这是定量图像分析的必要步骤。手动执行非常繁琐、耗时且成本高昂。机器学习提供了对 PET/CT 图像进行快速、全自动定量分析的潜力，正如之前在前两个 autoPET 挑战中所证明的那样。基于在这些挑战中获得的见解，autoPET III 扩大了范围，以满足模型在多个示踪剂和中心之间推广的关键需求。为此，提供了更多样化的 PET/CT 数据集，其中包含从两个不同临床站点获取的两种不同示踪剂的图像-前列腺特异性膜抗原 (PSMA) 和氟脱氧葡萄糖 (FDG)（如下图）。在本次挑战中，提供了两个奖项类别任务。在第一类奖项中，任务是开发适用于两种不同追踪器的强大分割算法。在第二类奖项中，讨论了数据质量和预处理对算法性能的重要性。在这里，鼓励参与者使用创新的数据管道增强基线模型，促进以数据为中心的自动化 PET/CT 病变分割方法的进步。加入 autoPET III，为 PET/CT 中基于深度学习的强大医学图像分析铺平道路，优化肿瘤学诊断和个性化治疗指导。
雷锋网 AI 科技评论按：本文由美国莱斯大学博士后牛力为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下，被测试系统已经被测试到了系统极限（系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存，数据库出现大量的slow query，系统有些处理已经变慢），并且系统证明是可以水平扩展的，则可以上线。
因此，我们使用神经网络来解决分类问题。通过分类，我们指的是按类别对数据进行分类的分类。例如，水果可分为苹果，香蕉，橙等。
所谓OJ，顾名思义Online Judge,一个用户提交的程序在Online Judge系统下执行时将受到比较严格的限制，包括运行时间限制，内存使用限制和安全限制等。用户程序执行的结果将被Online Judge系统捕捉并保存，然后再转交给一个裁判程序。该裁判程序或者比较用户程序的输出数据和标准输出样例的差别，或者检验用户程序的输出数据是否满足一定的逻辑条件。最后系统返回给用户一个状态:通过(Accepted,AC)、答案错误(Wrong Answer,WA)、超时(Time Limit Exceed,TLE)、超过输出限制(Output Limit Exceed,OLE)、超内存(Memory Limit Exceed,MLE)、运行时错误(Runtime Error,RE)、格式错误(Presentation Error,PE)、或是无法编译(Compile Error,CE)，并返回程序使用的内存、运行时间等信息。
今天的这篇文章继续接着昨天的文章《软件测试新人问题回复（一）》开始解答剩下的问题：
最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。
前段时间发布的OPPO Find X2，OPPO着重介绍了Find X2的屏幕， 其中Find X2屏幕有一个特性就是支持120Hz超高刷新率， 笔者也有一台Find X2，在日常使用中我能很容易感知滑动这块屏幕带来顺滑和流畅体验， 而本文通过使用PerfDog移动平台性能测试软件测得的帧率数据，让大家更直观的知道Find X2这块屏幕顺滑体验到底有多棒。
在此数据集（查看文末了解数据获取方式）中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化
今天将分享超声图像八大组织多类分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
方案 ①分别记录老接口或者线上接口的接口返回数据（本地文件或者数据库）：其中老代码为线上稳定版本 ②构造测试数据：我们可以手工构造测试数据，也可以对线上的数据进行抽样，用于diff测试 ③运行测试：使用测试数据分别在新、老接口代码中运行，并捕获测试结果 ④结果对比：对比新、老接口结果，相同接口下的输出，如果出现差异，则可以通过接口反向定位问题 注意： 1.接口覆盖：为了更全面对接口进行diff回归，每次接口增加/修改后，都要及时添加到diff项目中； 2.接口diff目前更多针对的是读数据的请求，也可以根
2.依据RobotFramework2.6.3版本翻译，由于水平有限，时间仓促，难免有错误，请大家不吝指出。
最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？
Jason Brownlee 2017年3月17日 我们用于对新数据进行预测的机器学习模型称为最终模型。 在应用机器学习时，如何训练出一个最终模型这可能是大家的一个疑惑。 初学者通常会问以下问题：
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如
今天将分享X光图像肺部二值分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
整个过程包括了数据预处理、模型学习、模型验证及模型预测。其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。使用训练数据集用于模型学习算法中学习出适合数据集的模型，再用测试数据集用于验证最终得到的模型，将模型得到的类标签和原始数据的类标签进行对比，得到分类的错误率或正确率。
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关
众所周知，测试用例就是用来评估软件系统是否满足了一系列的商业需求而存在的。那么，如果使用了不好的或者是冗余的测试用例无疑就浪费的宝贵的工期，也浪费了公司的成本。所以，好的测试用例应该既能完美的评估商业需求并能达到最小成本消耗。
1、方差：是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。描述数据离散程度，数据波动性，会影响模型的预测结果。
上两篇我分享了深度监督VNet和多尺度VNet，效果已经有所改善，进一步改进的话，非常简单的想法就是把两者进行结合，那么今天我将分享多尺度深度监督VNet。
表示两者之间的交互。使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures，来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后，我们可以使用模型选择策略，来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。
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