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小辣椒众筹大获成功,指纹手机价格被颠覆
近年来国产手机的竞争已经日趋白热化,除中华酷联小米之外,锤子等后来者的介入更加剧了竞争的压力,尽管国内市场足够大,不至于沦落到“僧多粥少”的境界。但稍有疏忽就会被竞争对手拉开差距,尤其部分国产手机品牌在营销策略上已经显得陈旧和落后,这必定会对他们未来发展造成巨大影响。 国产手机在营销上最具代表性的两 ...
分类:移动开发   时间:2017-06-03 12:46:07    阅读次数:188
值得推荐的C/C++开源框架和库
原文链接:http://coolshell.info/c/c++/2014/12/13/c-open-project.htm 留档备查,非常强大的C/C++开源项目总结文档~ 值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客 ...
分类:编程语言   时间:2017-05-26 11:53:14    阅读次数:427
软件測试技术概述
1.等价类划分法 根据需求对输入的范围进行细分,然后再分出的每个区域内选取一个有代表性的測试数据开展測试。 2.边界值分析法 边界值分析法是对输入或输出的边界值进行測试的一种測试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充。 3.因果图法 因果图法是从需求中找出因(输入条件)和果(输出或程序状态 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-24 22:48:17    阅读次数:226
测试用例的几种常见设计方法
测试用例常见的设计方法有:等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、判定表法、正交实验法。 一.等价类划分法 顾名思义,等价类划分,就是将测试的范围划分成几个互不相交的子集,他们的并集是全集,从每个子集选出若干个有代表性的值作为测试用例。 例如,我们要测试一个用户名是否合法,用户名的定义为:8位数字组 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-21 16:52:53    阅读次数:281
Clustering by Passing Messages Between Data Points(Brendan J.Frey* and Delbert Dueck)
Clustering by Passing Messages Between Data Points(Brendan J.Frey* and Delbert Dueck)译文与认识 摘要:在处理感知信号和检测数据中的模式中,通过识具有代表性的例子记性数据聚类是十分重要的,这样的exemplars可以 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-20 16:33:28    阅读次数:161
Dapper EF 等orm Mysql不支持事务解决办法
MySQL表类型MyISAM和InnoDB区别 MyISAM:这个是默认类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.与其他存储引擎比较,MyISAM具有检查和修复表格的大 ...
分类:移动开发   时间:2017-05-20 10:04:09    阅读次数:182
第一阶段,建议。
第一组:第一组的网站进去特别美观,让人见了就很有胃口。但是,我感觉美中还是有点不足,首先,毕竟是微食堂,告诉大家哪个窗口卖什么饭,所以应该把每个窗口的代表性实物图片改成每个窗口上面的名称图片,才能让同学准确找到。登录的时候,为了确保安全,我建议增加登录验证码功能。 第二组: 第三组:第三组的错题本程 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-19 17:43:44    阅读次数:141
黑盒测试用例设计-正交试验方法(七)
6.正交试验方法 第4节结尾提到,因果关系非常庞大,导致由此得到的测试用例数目多大。因而引入正交试验法,从大量的试验数据中挑选适量的、有代表性的点安排测试,来有效地、合理地减少测试的工时。 (1) 正交试验设计法 一般用L代表正交表,常用的有L8(27)、L9(34)、L16(45)、L8(4*24 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-16 17:23:41    阅读次数:218
集成学习ensemble
集成学习里面有两大派:Bagging和Boosting,每一派都有其代表性算法,这里给出一个大纲。 先来说下Bagging和Boosting之间的区别:bagging methods work best with strong and complex models (e.g., fully deve ...
分类:其他好文   时间:2017-05-15 21:05:33    阅读次数:182
机器学习基本问题
如何解决过拟合问题 过拟合:为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。 过拟合的产生原因: 1)由于对样本数据,可能存在隐单元的表示不唯一,即产生的分类的决策面不唯一。 2)权值学习迭代次数足够多,拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。 过度拟合解决方法: 1)权值衰减。 2)适 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-15 18:24:32    阅读次数:261
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