关系逻辑

逻辑覆盖法 　　逻辑覆盖是以程序内部的逻辑结构为基础的测试用例设计技术，这一方法要求测试人员对程序的逻辑结构有清楚的了解。逻辑覆盖可分为：语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定-条件覆盖、条件组合覆盖与路径覆盖。 　　1. 语句覆盖就是设计若干个测试用例，运行所测程序，使得每一可执行语句至少执行一次。 　　2. 判定覆盖就是设计若干个测试用例，运行所测程序，使得程序中每个判断的取真分支和取假分支至少经历一次。 　　3. 条件覆盖就是设计若干个测试用例，运行所测程序，使得程序中每个判断的每个条件的可能取值至少执行一次。 　　4. 判定--条件覆盖就是设计足够的测试用例，使得判断中每个条件的所有可能取值至少执行一次，同时每个判断的所有可能判断结果也至少执行一次。 　　5. 条件组合覆盖就是设计足够的测试用例，运行所测程序，使得每个判断的所有可能的条件取值组合至少执行一次。 　　6. 路径测试就是设计足够的测试用例，覆盖程序中所有可能的路径。 　　每一种覆盖方法都有其优缺点，这6种覆盖方法关系，如图1： 　　图1 　　通常在设计测试用例时应该根据代码模块的复杂度，选择覆盖方法。一般的代码的复杂度与测试用例设计的复杂度成正比。因此，设计人员必须做到模块或方法功能 的单一性、高内聚性，使得方法或函数代码尽可能的简单;这样将可大大提高测试用例设计的容易度，提高测试用例的覆盖程度。 基本路径法 　

一 前言 本文对梯度上升算法和改进的随机梯度上升算法进行了对比，总结了各自的优缺点，并对sklearn.linear_model.LogisticRegression进行了详细介绍。 二 改进的随机梯度上升算法 梯度上升算法在每次更新回归系数(最优参数)时，都需要遍历整个数据集。可以看一下我们之前写的梯度上升算法： def gradAscent(dataMatIn, classLabels): dataMatrix = np.mat(dataMatIn) #转换成numpy的mat labelMat = np.mat(classLabels).transpose() #转换成numpy的mat,并进行转置 m, n = np.shape(dataMatrix) #返回dataMatrix的大小。m为行数,n为列数。 alpha = 0.01 #移动步长,也就是学习速率,控制更新的幅度。 maxCycles = 500 #最大迭代次数 weights = np.ones((n,1)) for k in range(maxCycles): h = sigmoid(dataMatrix * weights) #梯度上升矢量化公式 error = labelMat - h weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error

目录 数学建模 函数模型 英中陈述句语序关系 Rule1 公式使用规则 识别中英文逻辑差异 寻找主干成分 主语 谓语 宾语 插入语 中译英寻找主干技巧 短语的三种形式 排序 内部排序运行算法 R1 并列排序运行算法 R2 复杂句子运用套路 双黄蛋模型 单黄蛋模型 翻译基本套路技巧 小试牛刀 例句1 数学建模 函数模型 因为中文与英语不同，中文并没有疑问句式，而是通过疑问词组成疑问句，语序不会发生变化。 这是一本书。 This is a book. 这是一本书吗？ Is this a book? 以下公式基于陈述句建模，理科推导公式： f(x)=y y是函数值，x是自变量，f()是对应法则，假设英语是x，翻译中文是f()，那么翻译出来的中文意思就相当于y 英中陈述句语序关系 Rule1 英语： （ 状 1 ） 主 （ 定1 ） 谓 （ 状2 ）（ 宾 ）（ 定2 <font color=red>状1） 中文： ( 状 1 定1 ） 主 （ 状2 ） 谓 （ 定2 ） （ 宾 ） （ 状 1 ） 蓝色 表示英中顺序相反， 红色 表示中英文顺序一致 注意事项： 有一个特例，当宾语后面没有其他东西的时候，状语2需要放宾语后面，因为英语习惯是头轻脚重 例如：I love you very much 不能改成 I love very much you 在公式里面

《设计模式之美》 改善代码质量的编程规范 一、命名 1.命名长度 命名要准确达意，千万不要有“反正代码是我写的，我明白什么意思，随便起名就可以了”这样的误解，毕竟同事也会看我们的代码。 对于一些长常用的单词，可以用缩写，这样可以保证既等达意又减少了命名的长度。 对于一些作用域小的变量比如函数内的临时变量，可以使用短一些命名，对于作用域大的变量，最好还是用长命名的方式 2.利用上下文简化命名 类的属性可以借助类这个上下文、方法参数可以借助方法这个上下文 3.命名要可读、可搜索 可读是指不要用一些生僻、难发音的单词，这样可以有效减少同事之间的沟通负担 可搜索就是便于根据关键字查类似的方法或变量等，比如查询类方法 输入select或query，这里要注意的是代码风格要一致即查询相关的用了slect就不要用query，反之亦然 4.命名接口和抽象类 接口有两种命名方式 ①接口加前缀“I”，例如接口 IUserService，实现类为UserService ②实现类加后缀“Impl”，例如接口 UserService，实现类为UserServiceImpl 至于选哪种，项目中统一就好 二、注释 1.注释该写的内容 注释的目的是让代码容易看懂，所以注释的内容主要包括：做什么、为什么、怎么做三个部分，对应一些复杂的类和接口，最好也写上如何做即demo 2.注释写的越来越多越好吗？

如果希望CPU支持某一种运算，我们就需要用硬件电路来实现对应的功能部件。我们现在已经有了一种乘法运算的方法，适合硬件来进行实现。而且，我们还掌握了一些硬件电路的基本知识。我们就可以一起来尝试如何构建一个硬件的乘法器。 现在我们来看乘法器是怎么实现的。我们用一个简单的二进制乘法作为例子，1000乘以1001，这是两个四位的二进制数相乘，那么为此我们要实现一个四位的乘法器。 首先我们需要一个寄存器来保存被乘数（Multiplicand），被乘数寄存器是一个8位的寄存器，而且带有左移的功能。它有一个左移的控制信号输入，当外部的控制逻辑（Control test）将这个信号视为有效时，在下一个时钟顺延到来的时候，被乘数寄存器当中的内容就会向左移动一位。 第二个寄存器是乘积（Product）寄存器，这也是一个8位的寄存器，用来保存运算的结果。被乘数寄存器当中的内容和乘积寄存器当中的内容需要进行加法运算，这里我们就需要进行一个8位的加法器，它会将被乘数寄存器当中的内容和乘积寄存器当中的内容进行相加，并将结果再送到乘积寄存器当中。 另外，我们还需要一个寄存器来保存乘数。这个寄存器只要4位就可以了，但有一点比较特殊，乘数寄存器的最低位被连到了控制逻辑（Control test），也就说控制逻辑可以观察当前乘数寄存器的最低位，并据此来生成相关的控制信号。这些控制信号就包括是否要让加法器进行加法运算

注意: $(function(){ //jquery代码 }); 防止文档在完全加载之前运行jquery代码 cdn引入jquery: 百度cdn: https://apps.bdimg.com/libs/jquery/2.1.4/jquery.min.js staticfile cdn: https://cdn.staticfile.org/jquery/1.10.2/jquery.min.js 又拍云cdn: https://upcdn.b0.upaiyun.com/libs/jquery/jquery-2.0.2.min.js 新浪cdn: https://lib.sinaapp.com/js/jquery/2.0.2/jquery-2.0.2.min.js google cdn: https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.10.2/jquery.min.js microsift cdn: https://ajax.aspnetcdn.com/ajax/jquery/jquery-1.9.0.min.js 选取元素: $(" "); 选取所有元素 $(this); 选取当前html元素 $("#tag"); 选取id=tag的元素 $(".tag"); 选取class为tag的元素 $(“div”); 选取所有div元素 $

本系列文章经补充和完善，已修订整理成书《Java编程的逻辑》，由机械工业出版社华章分社出版，于2018年1月上市热销，读者好评如潮！各大网店和书店有售，欢迎购买，京东自营链接 ： http://item.jd.com/12299018.html 函数 前面几节我们介绍了数据的基本类型、基本操作和流程控制，使用这些已经可以写不少程序了。 但是如果需要经常做某一个操作，则类似的代码需要重复写很多遍，比如在一个数组中查找某个数，第一次查找一个数，第二次可能查找另一个数，每查一个数，类似的代码都需要重写一遍，很罗嗦。另外，有一些复杂的操作，可能分为很多个步骤，如果都放在一起，则代码难以理解和维护。 计算机程序使用 函数这个概念来解决这个问题，即 使用函数来减少重复代码和分解复杂操作，本节我们就来谈谈Java中的函数，包括函数的基础和一些细节。 定义函数 函数这个概念，我们学数学的时候都接触过，其基本格式是 y = f(x)，表示的是x到y的对应关系，给定输入x，经过函数变换 f，输出y。程序中的函数概念与其类似，也有输入、操作、和输出组成，但它表示的一段子程序，这个子程序有一个名字，表示它的目的(类比f)，有零个或多个参数（类比x)，有可能返回一个结果（类比y)。我们来看两个简单的例子： public static int sum(int a, int b){ int sum = a +

回归：连续值预测 逻辑回归：分类算法 。–逻辑回归是干什么？ 定义：对定性变量的回归分析； 定性 ： 定量 ： 之前的回归模型，处理的是 因变量是数值型区间 （负无穷到正无穷）变量，建立的模型描述的是因变量Y与自变量（X）之间的线性关系。 期望=期望参数与自变量的分别乘积和； 逻辑变换的公式： 要记住 注：结果是对称的，一般情况是0.5；如果结果不是对称的，一般情况不是0.5 使用最小二乘法求：上面的函数服从正态分布，然后倒过来推。 对数似然函数为： lnL= **** 他是一个凸函数（相当于四个角的吊床） 第一个是批量；第二个是随机。 ----接下来写程序。 作业： 代码： import numpy as np def sigmoid ( x ) : return 1 / ( 1 + np . exp ( - x ) ) def weights ( x_train , y_train ) : # 获取权重 # 初始化参数 theta = np . random . rand ( 3 ) # 生成n个随机数 # 学习率 alpha = 0.001 # 迭代次数 cnt = 0 # 最大迭代次数 max_cnt = 50000 # 误差 # error0=error1=1 # 指定一个阈值，用于检查两次误差的差，以便停止迭代 threshold = 0.01 m , n = x

异或： 【1】异或的数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”。 【2】运算法则为，a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬b) 【3】如果a、b两个值不相同，则异或结果为1。如果a、b两个值相同，异或结果为0。 同或： 【1】同或符号为⊙ 【2】同真，异假。即，同或：相同为一，不同为零。 【3】a⊙b=ab+a’b’(a’为非a，b’为非b)； 注意：逻辑代数之间的关系可以用并集交集的想法去理解 。 注意： 【1】反演和对偶的区别：反演变量也发生变化，对偶变量保持不变； 【2】注意运算的优先规则 利用消除冗余法即可得上述结果： 参考文献： 【1】https://wenku.baidu.com/view/695a4c6427d3240c8447ef34.html 来源： CSDN 作者： 菜鸟-求指导 链接： https://blog.csdn.net/qq_43042339/article/details/104097611

架构设计 软件架构是指在一定的设计原则基础上，从不同角度对组成系统的各部分进行搭配和安排，形成系统的多个结构而组成架构，它包括该系统的各个组件，组件的外部可见属性及组件之间的相互关系。组件的外部可见属性是指其他组件对该组件所做的假设。 一、架构设计过程 业界软件架构设计的方法论很多，各有各自的应用场景和特点，下文结合ADMEMS（Architecture Design Method has been Extended to Method System）架构设计方法论说明软件架构的过程： 预架构阶段 目标：全面理解需求；需求结构化，摒弃“需求列表”，建立二维需求观（ADMEMS矩阵）。 方法：使用ADMEMS矩阵方法，捋清需求间关系和发现衍生需求。 具体步骤： 1、与人：与项目经理、需求分析师等内部需求人员了解需求；与客户了解需求（不建议架构师做需求分析师角色）。 2、与物：了解《需求规格说明书》等需求文档。" 3、对需求有什么问题，反馈给售前或销售，可能会参与拜访客户或电话会议。 4、销售或售前有时会要求提供一个大致的工作量，以便他们初步评估项目可行性。 概念架构 目标：高层组件及其关系 方法： 1、初步设计，基于关键功能，借助鲁棒图进行以发现职责为目的的初步设计（不是必须）。 2、高层分割，将复杂系统切分为多个二级系统或多个子系统。 3、考虑非功能需求，采用ADMEMS推荐的目标