test

JAVA学习阶段总结（二） 一、简单的键盘输入和输出 二、继承的使用要点 三、方法的重写override 四、方法的重载overload 五、多态 六、Object类 七、强制类型转换 一、简单的键盘输入和输出 这里补一个很简单的知识点，直接上代码： package test ; import java . util . Scanner ; public class TestScanner { public static void main ( String [ ] args ) { Scanner scanner = new Scanner ( System . in ) ; System . out . println ( "请输入你的名字:" ) ; String name = scanner . nextLine ( ) ; System . out . println ( "请输入你的年龄:" ) ; int age = scanner . nextInt ( ) ; System . out . println ( "##############################" ) ; System . out . println ( "姓名：" + name ) ; System . out . println ( "年龄:" + age ) ; } } 二

接口 可以理解为一种特殊的类，里面全部是由全局常量（static final）和公共的抽象方法所组成 接口的定义格式 接口的数据成员，只允许被public, static, final修饰。 接口的方法成员，只允许被public, abstract修饰。 Interface 接口名称{ 　　private static final int var1=1; //error 　　public static final int var2 = 2; 　　public abstract void fun1(); 　　private abstract int fun2(); //error. } 接口中的数据成员都为static final类型，必须进行初始化，且接口的数据成员的值不能被修改，允许省略static, final关键字。 接口中的方法必须是“抽象方法”，不能有方法体，允许省略public及abstract关键字 public interface A{ 　　int num; //error. 没初始化 　　String name = “test”; 　　public void getName( ) {……} //error.不允许定义方法体 } 接口的实现 接口不能用new运算符直接产生对象，必须利用其特性设计新的类，再用新类来创建对象 与抽象类一样，接口要使用也必须通过子类

过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 模型选择 验证数据集 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证数据集，简称验证集（validation set）。例如，我们可以从给定的训练集中随机选取一小部分作为验证集，而将剩余部分作为真正的训练集。 K折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是K折交叉验证（K-fold cross-validation）。在K折交叉验证中

配置环境： 建议在相同版本OGG（即Oracle GoldenGate）之间进行复制，我在这里之所以选择不同版本的OGG，便于后续的比较学习。 一、准备OGG的运行用户 在这里，我直接使用oracle用户作为OGG的运行用户。 二、确认OGG的安装目录 在源端，即Linux环境下，我选择/u01/app/goldengate作为OGG的安装目录，注意：/u01/app/goldengate目录的属主必须为OGG的运行用户，在这里，该目录的属主必须为oracle。 在目标端，即Win环境下，我选择G:\app\goldengate作为OGG的安装目录 三、打开数据库的归档模式 SQL> archive log list Database log mode No Archive Mode Automatic archival Disabled Archive destination USE_DB_RECOVERY_FILE_DEST Oldest online log sequence 5 Current log sequence 7 SQL> shutdown immediate SQL> startup mount SQL> alter database archivelog; SQL> alter database open; 四、打开源端数据库最小附加日志

单元测试 单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类进行正确性检验的测试工作 比如对Python中的abs 的测试 输入正数： 比如 1, 2, 3, 返回值不变 输入负数： 比如 -1, -2, -3, 返回值是本身取反 输入0： 比如 0, 返回值0 把上面的测试用例放到一个测试模块里，就是一个完整的单元测试。 如果单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过，要么函数有bug，要么测试条件输入不正确，总之，需要修复使单元测试能够通过。 单元测试通过后有什么意义呢？如果我们对abs()函数代码做了修改，只需要再跑一遍单元测试，如果通过，说明我们的修改不会对abs()函数原有的行为造成影响，如果测试不通过，说明我们的修改与原有行为不一致，要么修改代码，要么修改测试。 这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。 我们来编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问，用起来就像下面这样： >>> d = Dict(a=1, b=2) >>> d['a'] 1 >>> d.a 1 Dict 类的具体实现： 1 class Dict(dict): 2 def __init__(self,**kw): 3 super(Dict,self)

Create php test unit case php artisan make:test GetPosTest —unit vim tests/Unit/GetPosTest.php <?php namespace Tests \ Unit ; use App \ Services ; use Tests \ TestCase ; use Illuminate \ Foundation \ Testing \ WithFaker ; use Illuminate \ Foundation \ Testing \ RefreshDatabase ; class GetPosTest extends TestCase { private static $empty_array = [ ] ; private static $one_item_array = [ [ 'posx' = > 327 , 'poxy' = > 444 ] ] ; private static $more_items_array_1 = [ [ 'posx' = > 82 , 'poxy' = > 444 ] , [ 'posx' = > 327 , 'poxy' = > 444 ] , [ 'posx' = > 230 , 'poxy' = > 622 ] , ] ; private static

test 来源： CSDN 作者： qq_39050931 链接： https://blog.csdn.net/qq_39050931/article/details/104356517

Ignatius has just come back school from the 30th ACM/ICPC. Now he has a lot of homework to do. Every teacher gives him a deadline of handing in the homework. If Ignatius hands in the homework after the deadline, the teacher will reduce his score of the final test. And now we assume that doing everyone homework always takes one day. So Ignatius wants you to help him to arrange the order of doing homework to minimize the reduced score. Input The input contains several test cases. The first line of the input is a single integer T that is the number of test cases. T test cases follow. Each test

内置方式建模 1.要把数据读取成Dataset格式 2.lgb.train去训练 # coding: utf-8 import json import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据集合 print ( '加载数据...' ) df_train = pd.read_csv ( './data/regression.train.txt' , header = None, sep = '\t' ) df_test = pd.read_csv ( './data/regression.test.txt' , header = None, sep = '\t' ) # 设定训练集和测试集 y_train = df_train [ 0 ] .values y_test = df_test [ 0 ] .values X_train = df_train.drop ( 0, axis = 1 ) .values X_test = df_test.drop ( 0, axis = 1 ) .values # 构建lgb中的Dataset格式 lgb_train = lgb.Dataset ( X_train, y_train ) lgb_eval =

软件测试方法种类繁多，记忆起来混乱， 如果把软件测试方法进行分类, 就会清晰很多。 我参考一些书籍和网上的资料， 把常用的软件测试方法列出来， 让大家对软件测试行业有个总体的看法。 从测试设计方法分类 测试名称 测试内容 Black box黑盒测试 把软件系统当作一个“黑箱”，无法了解或使用系统的内部结构及知识。从软件的行为，而不是内部结构出发来设计测试. White box白盒测试 设计者可以看到软件系统的内部结构，并且使用软件的内部知识来指导测试数据及方法的选择。 Gray box. 灰盒测试 介于黑盒和白盒之间 总结： 实际工作中，对系统的了解越多越好。目前大多数的测试人员都是做黑盒测试，很少有做白盒测试的。 因为白盒测试对软件测试人员的要求非常高，需要有很多编程经验。做.NET程序的白盒测试你要能看得懂.NET代码。做JAVA程序的测试，需要你能看懂JAVA的代码。 如果你都能看懂了，你还会做测试么 从测试是手动还是自动上分类 测试名称 测试内容 Manual Test 手动测试 测试人员用鼠标去手动测试 （测试GUI） Automation 自动化测试 用程序测试程序 （测试API） 对于项目来说， 手动测试和自动化测试同等重要，都是保障软件质量的方法。 目前大部分的项目组都是手动测试和自动化测试相结合。因为很多测试无法做成自动化，很多复杂的业务逻辑也很难自动化，