去年，它已成为GitHub最受欢迎的机器学习开源项目，使用场景横跨从药物研发到自动音乐生成等各个领域。...为了让大众了解如何应用TensorFlow，谷歌还推出了通俗易懂的视频教学： TensorFlow应用：对图片进行分类 在日本已经有农业研发人员，使用TensorFlow工具开发出人工智慧拣选小黄瓜系统...；现在，电脑已经不只会选土豆，电脑也学会根据小黄瓜的大小颜色与形状自动挑选。...除了这些核心产品，谷歌也利用深度学习优化数据中心能源利用率，以及用于检测视网膜图像中的糖尿病视网膜病变。...正如谷歌深度学习项目的负责人之一Jeff Dean所言：“我们希望的是，整个研究领域和开发者将 TensorFlow 作为一种很好的手段来实现各种各样的机器学习算法，同时也为其在各种场景下的应用带来改进
今天要介绍的是一筐黄瓜。 ? 这可不是一筐普通的黄瓜。它们是由腾讯人工智能实验室AI Lab团队的成员协同国内外农业专家和学生，使用人工智能AI在荷兰一间温室里种植出来的黄瓜。...它们和我们平常在菜市场买的黄瓜有什么区别呢？ 放大了图片看看... ... 其实也没啥区别。依然是大家熟悉的黄瓜，可蒸煮，可煎炒。 这筐黄瓜的诞生，要从一个国际挑战赛说起。...最终，根据生产出的黄瓜产量、资源利用率和收益来评判获胜队伍。 如果挑战赛的规则理解起来费劲，可以回想一个熟悉的场景。 ? ? 限定场地，限定资源，限定种植规则。...作为主办方，它给获奖的腾讯参赛团队iGrow颁发的一尊“小黄瓜”奖杯，以鼓励该团队在AI+农业领域的技术探索。 ?...拿着主办方颁布的“小黄瓜”奖杯，iGrow团队的成员们开心地做出了一个重要的决定——把剩下的由人工智能种植的黄瓜做成了一碗刀拍黄瓜吃掉。 ?
Gherkin语言有时候又被称为小黄瓜语言，它是第一种有着类似自然语言可读性的业务语言，用来描述业务行为，而不必关心具体的实现细节。它也是一种领域特定的语言，用来定义Cucumber格式的测试。...且每一个动作对测试场景的覆盖率都不高，需要完成测试覆盖率要很多步骤一同拼凑起来。...使用场景：书写可测试的软件需求说明书 例子： When the admin creates a new user Then the user list should contain the newly...当然，长的场景可能包含了多于5个Gherkin步骤，此时便可能说明了这个场景需要拆分了，让更多更小的场景去覆盖每一个需要关注的点。 同时，前置条件也是可以隐式说明的。...这可以增加一个场景的重点，让它专注于某一个角色，以便更容易阅读理解。在后续步骤中，要么重复角色名称，要么使用代词They来代表这类角色。
摘要（1.0.0） 动作邮件程序（3.0.7） 动作包（3.0.7） 活动模型（3.0.7） 活动记录（3.0.7） activeresource（3.0.7） 主动支持（3.0.7） 可寻址的...factory_girl（2.0.0.beta2，1.3.3） factory_girl_rails（1.1.beta1，1.0.1） 法拉第（0.6.1） fcgi（0.8.8） ffi（1.0.9） 小黄瓜...创建一个新的Rails应用程序。...“ rails new my_app” 创建一个 新的应用程序名为MyApp的 在 “....-p，[--pretend]＃运行但不做任何更改 -f，[--force]＃覆盖已经存在的文件 -s，[--skip]＃跳过已经存在的文件 -q，[--quiet]＃禁止状态输出
事实上，CPU是用来进行更通用的运算，需要协调硬软件资源；而GPU计算是用于增大计算的吞吐量。...基于深度学习方法，Facebook的DeepFace项目的人脸识别技术的识别率已经达到了97.25%，接近人类的97.5%的识别率，几乎可媲美人类。...农场并不大，然而小黄瓜分类的工作却让他吃了不少苦头。 小池诚不懂深度学习的数学模型，但透过TensorFlow平台、他成功利用深度学习来为自家的小黄瓜进行图像辨识和自动化分类。...资料清整仍是机器学习的关键环节 还记得我们提过，机器要能从海量资料中挖掘出规律，必须经过资料清整 (Data Cleaning)的过程吗？资料科学家得为系统输入规整化的训练资料，格式要求相当严格。...这也意味着即使把人工智能程序连到网上，它也不能直接对于网络上格式不一的「肮脏」资料进行学习。 问题2. 机器学习和深度学习是不是没有达不到的事？
支持传统非重复扫描与重复扫描两种扫描模式。非重复扫描用于提高静态扫描效果和飞行测绘中对于竖直面的扫描效果；重复扫描用于提高点云密度均匀性。...两种扫描方式 非重复扫描模式：Avia视场覆盖率将随时间推移而显著提高，70度的大FOV可一次性获取更大场景的点云数据，最终形成照片般清晰的高密度点云。适用于智慧城市、移动测绘等场景。...重复线性扫描模式：针对精度及点云均匀度要求更高的电力巡检, 林业测绘等场景，Avia的重复扫描模式可显著提升作业效率。...在⾮ 重复扫描⽅式中，视场中被激光照射到的区域⾯积会随时间增⼤，这意味着视场覆盖率随时间推移⽽显著提⾼，可减⼩视场内物 体被漏检的概率，有助于探测视场中的更多细节。图中给出了⼀个直观的例⼦。...适应性强：在动态或复杂场景中表现更好，能够覆盖更多细节。 时间累积建图：需要多个时刻的点云叠加，才能获得完整的场景描述。 应用场景 动态环境感知：如自动驾驶、机器人导航等需要实时更新环境信息的场景。
使用场景 测试场景 不论是前端、后端还是测试同学，为了调试某个功能，很多时候都会进行不断地重复，特别是填写长表单的场景，这就非常有用了，可以先将前面重复的部分录制下来，然后进行重播就可一键完成重复部分。...导出可以选择 json 等格式，导入的时候会直接进行识别的 重复步骤场景 要执行某个重复步骤时，比如要重复填写内容，大部分信息都是相同的，只有少部分不同，而一般提交后就需要重新填写了，那么就可以将相同的这部分进行录制...使用场景 跨域调试 在开发过程中，可能会遇到跨域资源请求的问题。通过覆盖服务器返回的 Access-Control-Allow-Origin 响应头，可以在本地环境中模拟跨域请求的行为。...调试第三方库 此功能可实现任何请求的响应修改，比如资源，当页面中引用了第三方库（如 jQuery、React 等），并且需要调试这些库的源代码时，可以使用覆盖文件内容的功能，在本地环境中修改和调试第三方库的源代码...调试辅助工具 可以编写一些调试辅助的 JavaScript 代码片段，用于在调试过程中提供额外的信息或功能。
缺点：MD5碰撞问题，只用于向后兼容，后续不再使用 版本4 - 基于随机数的UUID： 优点：实现简单 缺点：重复几率可计算 版本5 - 基于名字空间的UUID（SHA1版）： 优点：不同名字空间或名字下的...缺点：SHA1计算相对耗时 总得来说： 版本 1/2 适用于需要高度唯一性且无需重复的场景； 版本 3/5 适用于一定范围内唯一且需要或可能会重复生成UUID的环境下； 版本 4 适用于对唯一性要求不太严格且追求简单的场景...主要用于避免因时间值向未来设置或节点值改变可能导致的UUID重复问题。 节点值：在基于时间的UUID中，节点值占据了05~00的48-bit，由机器的MAC地址构成。...ID，具有名称不可变性，可重复生成 —— 使用基于名称哈希的UUID（如基于不可变信息生成的用户ID，若不小心删除，仍可根据信息重新生成同一ID） 要求生成有序且自然增长的ID —— 使用数据库自增ID...（如各业务操作流水ID，高并发下可参考优化方案） 要求生成数值型无序定长ID —— 使用雪花算法（如对存储空间、查询效率、传输数据量等有较高要求的场景） 对于最初我们定义的唯一ID特性，各方案的对比如下
当然这个要结合业务场景来看，比如我们用户经常同时使用多个软件，他们一般先从其他系统中导出库存，再导入进我们系统，那这种情况肯定是要覆盖前次记录了，因为他们每次导入的都是当前的实际库存，而不是变动的库存。...但是像下单时快捷导入产品，考虑到我们的下单场景是用户可能有多个产品清单需要一起下单，多次导入的时候就适合不覆盖，相同产品数量累加。...我向开发问了下具体实现方法，一种是先把数据放在临时表里，这样可以判断数据格式是否正确，另一种是先上传到云端。 直接导入优点是更快捷，适用于数据量较小的情况。...这条其实很容易和上面覆盖、不覆盖弄混，前面说的是当前导入批次和原先导入批次之间的事，这里说的是同一导入批次里行与行的情况，可以分为以下几种情况： 重复数据以最后一条为准 重复明细的数量相加 重复数据导入失败...具体使用场景大家可以想想，在评论里留言~~~ 六、如何确定导入条数 支持导入的最大条数可以结合业务场景与系统能力确定，比如导入客户，如果是SaaS产品，那一般用于用户首次使用系统时，需要将客户数据从之前使用的其他系统迁移过来
工欲善其事必先利其器 1sambamba sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具，主要用于处理大规模的测序数据，尤其是针对SAM/BAM格式的文件。...这可以确保了抽样的可重复性 merge —合并 主要用途是将多个排序过的 BAM 文件合并成一个单一的 BAM 文件。...BED 文件是一种常用的格式，用于指定一系列的基因组区域。...统计信息 depth — 覆盖度统计 用于计算 BAM 文件中指定区域覆盖深度 其有三种模式：base、region和window，每种模式都有其特定的应用场景和参数 共同参数 -F, --filter...通常用于比较多个样本的覆盖深度 -a, --annotate: 添加额外的列来标记是否满足给定的标准，而不是跳过不满足条件的记录 -m, --fix-mate-overlaps: 检测配对读取的重叠部分
使用查询缓存：如果MySQL的查询缓存功能已启用且适用于您的应用场景，它可以缓存SELECT查询的结果，从而提高重复查询的性能。但请注意，在高更新频率的场景中，查询缓存可能会成为性能瓶颈。...REPEATABLE READ（可重复读）：MySQL的默认隔离级别。在这个级别下，事务在整个过程中可以多次读取同一行数据并总是看到相同的数据（因为行级锁的存在）。...这种锁机制是InnoDB实现可重复读（REPEATABLE READ）和串行化（SERIALIZABLE）隔离级别的重要组成部分。...REPEATABLE READ（可重复读）： MySQL的默认隔离级别。在这个级别下，事务在整个过程中可以多次读取同一数据并返回相同的结果，即使其他事务对该数据进行了修改并提交。...例如，对于需要频繁进行范围查询的表，使用适当的索引和行格式可以显著提高查询性能。 总的来说，选择适合的行格式需要综合考虑多个因素，并根据具体的应用场景和需求进行权衡。
缺点：SHA1计算相对耗时 总得来说： 版本 1/2 适用于需要高度唯一性且无需重复的场景； 版本 3/5 适用于一定范围内唯一且需要或可能会重复生成UUID的环境下； 版本 4 适用于对唯一性要求不太严格且追求简单的场景...在此，如果前一时钟序列已知，则可以通过自增来实现时钟序列值的改变；否则，通过（伪）随机数来设置。主要用于避免因时间值向未来设置或节点值改变可能导致的UUID重复问题。...各种方案都有其优缺点，技术的使用没有绝对的好坏之分，主要在于是否适合使用场景： 要求生成全局唯一且不会重复ID，不关心顺序 —— 使用基于时间的UUID 如游戏聊天室中不同用户的身份ID 要求生成唯一...ID，具有名称不可变性，可重复生成 —— 使用基于名称哈希的UUID 如基于不可变信息生成的用户ID，若不小心删除，仍可根据信息重新生成同一ID 要求生成有序且自然增长的ID —— 使用数据库自增ID...如各业务操作流水ID，高并发下可参考优化方案 要求生成数值型无序定长ID —— 使用雪花算法 如对存储空间、查询效率、传输数据量等有较高要求的场景 对于最初我们定义的唯一ID特性，各方案的对比如下
一段时间后，第一批自动化运维脚本产生了，这些脚本覆盖了日常运维的巡检、故障排查、信息查询的多个场景，并且也达到了预期的效果。...这些信息暴露在脚本中有一定的风险； 脚本的格式千差万别、调用关系较为混乱。 基于以上两点，网络组决定基于forward研发一个适用于移动云网络自动化运维的工具。...目前smartnet已使用于故障处理、巡检、查询、配置等多个场景，节省了不少的运维工作量。...网络自动化方面，目前自动化已经覆盖移动云网络运维的多个场景，但仍有部分较为复杂的场景没有覆盖。希望通过进一步的自动化开发，使得自动化在日常运维中的占比越来越大。...目前smartnet已经应用于移动云网络运维的多个场景。
当修改样式后，不勾选的部分为不作用于单元格，若原单元格有通过手动设置过的格式时，更新样式时不会覆盖手动设置的样式。若打勾后，对应的打勾项会对原有对应的手动设置过的格式进行覆盖处理。...保护部分：若是手动输入的数据，想在后续进行工作表保护后，其对应的区域可以在保护状态下进行编辑，可以使用样式进行设置，无需重复后期对可编辑的单元格区域进行重复设置。...输入的样式取消锁定设置 功能2：根据不同的格式进行搜索相关单元格 此功能对已经在使用的表格进行格式重新标准化特别管用，如前面所提及的场景，搜索所有黄色底色的单元格，并将其搜索到的所有单元格进行设置对应的样式...类似于查找替换中的格式搜索，先根据指定单元格的格式来设置搜索的格式，如下图所示的所有常用格式中，都是并且的关系，若需要搜索多种格式，可勾选对应的复选框，以多个条件并且的方式来搜索。...重新设置样式名称 如上所提及的样式包括的勾选部分，若未进行勾选的部分，是否覆盖原单元格的手动设置格式，分为清除原格式和不清除原格式两种操作。
； Flare 动画的优势是有效减少文件体积且获取极好的动画效果，适用于与场景交互不大的场景； 初识 Flare 和尚刚开始学习 Flare，官网注册账号成功后，便可以访问 Nima 和...Flare 文件，Flare 动画包括两种；官网对于不同类型的资源有不同图标区分； Nima 为较旧格式，仅支持光栅图；主要是为游戏引擎和应用构建 2D 动画； Flare 为较新格式，支持矢量图与光栅图...集成方式 和尚尝试的是 Flare 格式的动画，将 .flr 动画资源添加到本地资源库 images 中；若使用的是 Nima 格式的动画资源，可以尝试 nima 插件； 1. pubspec.yaml...，否则会覆盖其他设计颜色； controller 控制器，可以通过 controller 控制动画的播放暂停或到具体的动画结点等，灵活方便； callback 动画播放完成的回调；当动画设置的是循环播放则无法监听...；当动画为非循环模式时，播放完成第一遍后可监听结果；和尚测试若再次 play('animation') 时动画会重新播放一次，不会一直循环重复，该监听方法只有一次； class _FlareStatePage
Key和Value（用冒号分隔） 键值对之间使用逗号分隔 Key和Value可以是任意类型的数据（key不可为字典） Key不可重复，重复会对原有数据覆盖 前文中记录学生成绩的需求，可以如下记录...重复添加等同于覆盖原有数据 字典不可用下标索引，而是通过Key检索Value 字典的常用操作 新增元素 语法：字典[Key] = Value，结果：字典被修改，新增了元素 更新元素...可以通过Key获取到Value，Key不可重复（重复会覆盖） 不支持下标索引 可以修改（增加或删除更新元素等） 支持for循环，不支持while循环 列表 元组 字符串 集合 字典 元素数量...支持 支持 支持 不支持 不支持 可修改性 支持 不支持 不支持 支持 支持 数据有序 是 是 是 否 否 使用场景 可修改、可重复的一批数据记录场景 不可修改、可重复的一批数据记录场景 一串字符的记录场景...不可重复的数据记录场景 以Key检索Value的数据记录场景
· mock可以指定返回结果 · 当mock指定任何参数都返回固定的结果时，它等于stub 只不过，go的mock工具gomock只基于接口生效，不适合新闻、企鹅号项目，而gomonkey的stub覆盖了大部分的使用场景...白盒&黑盒设计 白盒法： · 逻辑覆盖（语句、分支、条件、条件组合等） · 路径（全路径、最小线性无关路径） · 循环：结合5种场景（跳过循环、循环一次，循环最大次，循环m次命中、循环m次未命中） 黑盒法...case实际上是通过与开发的沟通后，了解输入数据的结构，输出的格式，数据校验和计算的过程，去设计输入输出的。 十一....底部的函数可测性通常很好 2. 核心逻辑比较多，尤其涉及计算、拼接，分支的。 十二. 可测性问题的解决——重构 导致无法写单测的重要原因是，代码可测性不好。...· 断言的意图明显，可以考虑将魔法数字变为变量，命名通俗易通 · 一个case，不要做过多的assert，要专一 · 和业务代码的要求一致，都要可读 用例可维护性 · 重复：文本字符串重复、结构重复、语义重复
除非我们达到期望的覆盖率目标以确保质量验证，否则将重复该过程。 ?...该环境由顶层UVM测试控制，该测试一方面调用虚拟序列来控制UVC的操作，另一方面又利用PLI或DPI格式与基于便携式激励生成的格式交互系统调用。...较高的覆盖率和较少的运行次数表明，与基于UVM的随机测试相比，基于PS的方法生成的测试涵盖了更多的场景。...这本身就表明测试质量更好，与传统模拟相比，PS在较少的模拟周期内即可覆盖更多场景。...当我们为未覆盖的点创建定向测试时，这对于可视化中可能会丢失或需要更多迭代的场景非常有帮助。表4（上文）还指出基于PS的验证更好的覆盖范围，这表明覆盖范围的目标更容易实现。
（包括正常、异常场景是否实现） b)业务规则（覆盖度是否全面） c)参数验证（边界、业务规则是否达到要求） d)异常场景（重复提交、并发提交、事务中断、多机环境、大数据量测试） e)性能测试（响应时间、...5 测试原则 基础原则： •自动化：接口测试是非交互式的自动化执行，不需要人参与。 •独立性：接口测试之间不应该相互依赖。 •可重复：接口测试可重复执行，不受环境影响。...•可测性：对于不可测的代码需要进行重构成合理的结构。 •覆盖性：接口测试需要覆盖所有UC，同时代码覆盖率和分支覆盖率应达到一定标准，新增代码必须被覆盖。...•依赖mock：在基本原则中，有可重复这个原则，即接口测试不能受环境依赖，需要mock掉对外依赖。但对于db依赖，不建议完全mock掉，一方面mock成本高，另外可能覆盖不到sql和表约束逻辑。...具备良好的可扩展性，支持关键字驱动，可以同时测试多种类型的客户端或者接口，可以进行分布式测试执行。常用于轮次很多的验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）。
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