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使用 分类 ( 乘法法则 ) , 分布 ( 加法法则 ) , 排列组合 的方法进行解决 ;
http://www.cn210.com/onlinejudge/problemshow.php?pro_id=98 我们的OJ Description We say that a set
经历了前面两个小挑战,你应该对R有点理解了。我们继续推进,今天的问题有点点复杂,复杂的不是R,而是一个数学概念:质数和质因子。任何一个合数都可以被几个质数所分解,这个性质很重要,我们将用它来解决Project Euler的第三个问题。还是和之前一样的,你需要自己在R控制台中敲打下面这些命令,根据结果自行揣摩其用处。 # 预备练习,学习for循环、建立自定义函数和其它一些函数 for (n in 1:10) { print(sqrt(n)) } x <- c(‘hello’,'world’
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
拿到题目,我们首先做的要理解清除题目含义,对于从未听过的陌生概念、术语(一般会举例说明),我们也要试着首先理解示例
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法等。
给你一根长度为 n 的绳子,请把绳子剪成整数长度的 m 段(m、n都是整数,n>1并且m>1),每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m] 。请问 k[0]*k[1]*...*k[m] 可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。
输入一个正整数,输出它的所有质数因子(如180的质数因子为 2、2、3、3、5。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
之前分享过一篇《黑盒测试以及测试用例设计》,感觉比较粗略,所以今天又再一次分享一下。
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每一个子集中选取
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。 2.划分等价类: 等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的,并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试,因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况:有效等价类和无效等价类。 1)有效等价类 是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。 2)无效等价类 与有效等价类的定义恰巧相反。无效等价类指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合。对于具体的问题,无效等价类至少应有一个,也可能有多个。 设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验,这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。 3.划分等价类的标准: 1)完备测试、避免冗余; 2)划分等价类重要的是:集合的划分,划分为互不相交的一组子集,而子集的并是整个集合; 3)并是整个集合:完备性; 4)子集互不相交:保证一种形式的无冗余性; 5)同一类中标识(选择)一个测试用例,同一等价类中,往往处理相同,相同处理映射到”相同的执行路径”。
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。
不论处在科研级别的哪个阶段,青铜或王者,每当投稿的时候,是否或多或少会遇过这个问题?我实验做完了,文章也写好了,就差临门一脚---投稿,然而这一脚却不知踹向何处?
如何进行用例设计,如何让设计好的用例覆盖全面,将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢?如何将用例设计既快又全面呢?今天小编就告诉大家常用设计用例的方法,以及每个方法的适用范围,便于大家更快的选择出最优的方法。
本期作者:Kei Nakagawa, Tomoki Ito, Masaya Abe, Kiyoshi Izumi
黑盒测试法也称功能测试或数据驱动测试,它是在已知产品所应具有的功能,通过测试来检测每个功能是否都能正常使用,在测试时,把程序看作一个不能打开的黑盒子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,测试者在程序接口进行测试,它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用,程序是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息,并且保持外部信息(如数据库或文件)的完整性。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因
解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数。
iTesting,爱测试,爱分享 沉寂了一段时间,继续学习。 算法这个系列我想分享很久了,奈何本身对算法不是特别了解,又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书, 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发,尝试着分享下。需要注意的是, 文中各个算法的写法不是简单的拷贝,算理解思想后拿Python3重新写了遍,分享的代码和书中的例子也稍有不同,加了些日常工作中会做的处理,如有不适,请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想: 1.目标是找数组中的某一个元素,暂叫item 2.找出整个数组中间
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。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖。本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
质数是只有两个因数的独特数字,一个和数字本身。这类数字的一些例子是3,7,11,13,等等。
等价类划分法是把程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。每一类的代表性数据在测试中的作用等价于这一类中的其他值。
DMU是一个数量遗传学工具包,主要功能包括估计方差组分和固定效应,预测育种值。DMU的开发历史可以追溯到25年前,大部分功能基于数量遗传学研究的需求而开发。在丹麦动物育种研究中,DMU是一个主要的统计研究工具(估计和预测)。此外,DMU也应用于丹麦牛,羊,貂和马等常规遗传评估研究。因此,DMU不但在一些特定的项目中具备高性能优势,也适用于常规数量遗传学研究。“DMU”名称最初来自于程序包中用来进行初始化的过程名字缩写。这些过程利用约束最大似然法(REML),通过Derivative-free方式执行MUltivariate analysis,因此得名DMU。但是,在当前的DMU版本中,并不包括DF-REML模块,现在D仅代表DJF(丹麦农业科学学院的缩写)。
获得探针ID与序列——> //读取gtf文件
统一测试用例编写的规范,为测试设计人员提供测试用例编写的指导,提高编写的测试用例的可读性,可执行性、合理性。为测试执行人员更好执行测试,提高测试效率,最终提高公司整个产品的质量。
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让我们开始用 Python 探索数学与科学的世界。本章将从一些简单的问题开始,这样你就可以逐渐了解如何使用 Python。首先是基础的数学运算,随后编写简单的程序来操作和理解数字。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
linux上进程有5种状态: 1. 运行(正在运行或在运行队列中等待) 2. 中断(休眠中, 受阻, 在等待某个条件的形成或接受到信号) 3. 不可中断(收到信号不唤醒和不可运行, 进程必须等待直到有中断发生) 4. 僵死(进程已终止, 但进程描述符存在, 直到父进程调用wait4()系统调用后释放) 5. 停止(进程收到SIGSTOP, SIGSTP, SIGTIN, SIGTOU信号后停止运行运行) ps工具标识进程的5种状态码: D 不可中断 uninterruptible sleep (
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
最近思考了一些关于因子合成的东西。多因子的体系里,我们希望通过多个因子的叠加来提高模型整体对于未来收益率的预测能力。如何确定叠加后的因子一定会效果更好?
做生物信息分析,少不了的就是数据,比如转录组的数据,无论是下载的还是测序的,用R进行分析,就必须将这些数据读入,分析的结果,比如一些图,就少不了输出,因此,文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然,R除了可以读入文件数据外,也提供了键盘和显示器的接口,比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据,可以通过print()函数将结果打印到显示器上,print()在之前的章节中都有用到。
容斥原理 对容斥原理的描述 容斥原理是一种重要的组合数学方法,可以让你求解任意大小的集合,或者计算复合事件的概率。 描述 容斥原理可以描述如下: 要计算几个集合并集的大小,我们要先将所有单个集合的
R的数据结构是数据类型的封装方式,就是怎么把各种数据类型的数据组合起来,储存相同类型的数据的(同质的),储存不同类型的数据的(异质的),
勒索软件(Ransomware)攻击、身份盗窃,以及在线信用卡欺诈,这些都可能是具有毁灭性的,然而它们只是众多类型的恶意软件与网络攻击中的冰山一角。如果你从来没有成为破坏活动的受害者,那算你走运,但不要因此自鸣得意。
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径
该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。”
大家好,很高兴可以和大家一起来继续学习机器学习,这几天时间,我着重研究了下主成分分析法,不过因为其数学推理实在有些过于繁琐和复杂,我也没太搞得太清楚,如果在文章当中出现了什么错误,也请各位多多指教.
今天我们讲解JASPAR 数据库(http://jaspar.genereg.net/)的使用!
为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹,加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在:TCGA知识图谱视频教程(B站和YouTube直达)
因子(Factors)在R语言中通过将变量转换成因子就可以使之成为R里的名义变量,关于名义变量的概念大家可以自行百度,这里就不赘述。对于因子的理解,我们可以将其简单地看成一种建立了映射关系的分类变量,举个简单的例子,比如性别简单地可以分为两类(‘男性’和‘女性’),如果将性别这个变量转换成因子,那么在R中‘男’就可以变成2,‘女’就变成1,同时建立了一个1à‘男’和2à‘女‘这样的映射关系,这样的好处是可以使R的运行更加高效。
plink进行GWAS分析时,协变量都要是数字协变量,因子协变量需要转化为dummy变量(哑变量)然后与数字协变量合并,通过--covar进行合并。
[ 导读 ]无论数据分析的目的是什么,将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入,而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能,但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
使用rbind(),操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
>,<,>=,<=,==,!=。 (大于,小于,大于等于,小于等于,等于,不等于。)
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