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RSS订阅原创 （五）决策树
基本的分类与回归方法，可转化未为if-then规则的集合，可看作定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。的本质从训练数据集中归纳出一组分类规则；目的构建一个与训练数据拟合很好且复杂度小的决策树。决策树的生成对应于模型的局部选择；决策树的简直对应于模型的全局选择。-目标决策树与训练集数据矛盾较小，同时具有很好的泛化能力。-常用算法ID3、C4.5、CART。-优点模型具有可读性，分类速度快。...
2022-07-20 21:13:02
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原创 （四）朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯法是生成学习法，由训练数据学习联合概率分布P(X|Y)，然后求后验概率分布P（Y|X），其优点。估计方法极大似然估计（可能出现估计概率值为0的情况）、贝叶斯估计。缺点分类的特性不一定很高。...
2022-07-17 12:13:18
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原创 深度学习数学基础
线性代数张量：一般的，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中，我们称之为张量。矩阵与向量相加：在深度学习中，我们允许矩阵和向量相加，产生另一个矩阵：C=A+b，其中Ci,j=Ai,j+bj。换言之，向量b和矩阵A的每一行相加。（这里隐式地复制向量b到很多位置的方式，称为广播）元素对应乘积（Hadamard乘积）：两个矩阵中对应元素的乘积。矩阵乘积满足结合律，但是不满足交换律。标量可以看作只有一个元素的矩阵，标量的转置等于它本身。生成子空间：一组向量的生成子空间，是原始向量线性组合后所能抵达的点的集合。
2022-07-10 20:01:54
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原创 监督学习方法与无监督学习方法总结
（一）监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表：（二）无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA）、概率潜在语义分析（PLSA）、马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）、潜在狄利克雷分配（LDA）、PageRank算法 还有另外三种常用的统计机器学习方法，即非负矩阵分解（NMF）、变分推理、幂法 这些方法常用于无监督学习的聚类、降维、话题分析以及图分析矩阵分解基于不同假设：SVD基于正交假设，即分
2022-07-10 19:50:27
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原创 面向无人驾驶时空同步约束制导的安全强化学习Spatio-Clock Synchronous Constraint Guided Safe Reinforcement Learning for Aut
面向无人驾驶时空同步约束制导的安全强化学习Spatio-Clock Synchronous Constraint Guided Safe Reinforcement Learning for Autonomous Driving摘要：无人驾驶系统综合了软件和硬件复杂的交互过程，在系统设计阶段，形式化方法可以保证系统满足逻辑规约和安全需求；在系统运行阶段，深度强化学习被广泛应用于无人驾驶系统决策中.然而，在面对没有经验的场景和复杂决策任务时，基于黑盒的深度强化学习系统并不能保证系统的安全性和复杂任务奖励函数
2022-07-10 19:37:27
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原创 （二）感知机
感知机：根据输入实例的特征向量x对其进行二类分类的线性分类模型感知机的策略：极小化损失函数（损失函数对应于误分点到分离超平面的总距离）感知机学习算法：基于随机梯度下降的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式例题：...
2022-07-10 19:21:33
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原创 （一）概论
统计学习的定义：计算机通过运用数据及统计方法提高系统性能的学习统计学习的对象：数据统计学习的目标在于：从假设空间中选取最优模型训练集用来训练模型，验证集用来选择模型，测试集用于对学习方法的评估。统计学习的方法：基于数据构建概率统计模型从而对数据进行预测与分析实现方法的步骤：①得到一个有限的训练数据集合②确定包含所有可能模型的假设空间（学习模型的集合）③确定模型选择的准则（学习的策略）④实现求解最优模型的算法（学习的算法）⑤利用学习的最优模型对新数据进行预测和分析机器学习的分类：主要包括
2022-07-10 15:01:37
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原创 一种新的无监督前景目标检测方法 A New Unsupervised Foreground Object Detection Method
14.一种新的无监督前景目标检测方法A New Unsupervised Foreground Object Detection Method摘要：针对基于无监督特征提取的目标检测方法效率不高的问题,提出一种在无标记数据集中准确检测前景目标的方法.其基本出发点是:正确的特征聚类结果可以指导目标特征提取,同时准确提取的目标特征可以提高特征聚类的精度.该方法首先对无标记样本图像进行局部特征提取,然后根据最小化特征距离进行无监督特征聚类.将同一个聚类内的图像两两匹配,将特征匹配的重现程度作为特征权重,最后根据更
2022-06-28 09:36:27
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原创 APP测试（四）弱网测试
1、为什么要做弱网测试当前APP网络环境比较复杂，网络制式有2G、3G、4G网络，还有越来越多的公共Wi-Fi。不同的网络环境和网络制式的差异，都会对用户使用app造成一定影响。另外，当前app使用场景多变，如进地铁、上公交、进电梯等，使得弱网测试显得尤为重要。2、如何做弱网测1、SIM卡的网络切换：手机-设置-移动网络设置-网络类型选择2、具体弱网场景测试，常见场景包括：地铁/巴士、电梯、楼梯间、停车场3、使用虚拟机模拟网络速度，如用树莓派搭建的弱网测试仪4、使用软件进行网络代理，模拟不同
2022-06-22 20:37:35
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原创 APP测试（二）测试过程
1、需求评审作用充分理解需求，未后续的测试用例编写打下基础基于对需求细节的了解，可以更准确地评估测试的要点和工作量发现需求中模糊不清的地方，预防缺陷的产生流程准备（需求文档、人员）-审批-预审-评审会议-修改-复审-总结2、测试计划1、5W1Hwhy:为什么进行这些测试what：测试哪些方面，不同阶段的工作内容when：测试不同阶段的起止时间where：相应文档，缺陷的存放位置，测试环境等who：项目有关人员组成，安排哪些测试人员进行测试how：如何去做，使用那些测试工具及测试方
2022-06-19 20:00:05
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原创 APP测试（一）测试基础
1、手机要关注的信息厂商/品牌系统和版本尺寸分辨率市场占有率2、安卓手机的架构Applications:日历、联系人等（Java编写）应用程序框架开发，开发人员可以访问框架API系统运行库，为开发者提供服务Linux内核.........
2022-06-07 22:10:35
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原创 接口测试（三）测试基础
概念接口：是一组定义、程序及协议的集合，通过API接口实现计算机软件之间的相互通信分类1、按对象分类程序内部接口程序外部接口2、按协议分类WebService接口：Webservice是系统对外的接口HTTP接口:基于HTTP协议的开发接口.接口测试：测试系统组件间接口的一种测试主要用于外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点，定义特定的交互点，然后通过这些交互点来，通过一些特殊的规则也就是协议，来进行数据之间的交互。重点检查数据的交换传递和控制管理过程、系统间的逻辑依赖关系
2022-05-29 21:15:39
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原创 接口测试（二）cookie、缓存、session、token
cookiecookie的概念Cookie是客户端保存用户信息的一种机制，用来记录用户的一些信息，也是实现Session的一种方式。Cookie存储的数据量有限，且都是保存在客户端浏览器中。不同的浏览器有不同的存储大小，但一般不超过4KB。（使用Cookie实际上只能存储一小段的文本信息）cookie的产生当用户第一次访问并登录一个网站的时候，cookie的设置以及发送会经历以下4个步骤：客户端发送一个请求到服务器；服务器发送一个HttpResponse响应到客户端，其中包含Set-Cook
2022-05-28 12:37:14
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原创 接口测试（一）网络基础
1、网络分层模型OSI七层模型第一层 (物理层)： 透明传输原始比特流第二层 (数据链路层)： 在相邻结点之间无差错传输帧第三层 (网络层)：在源节点和目的结点之间选择路由和控制拥塞第四层 (传输层)： 在端到端之间可靠传输报文第五层 (会话层)： 进行会话管理和会话同步第六层 (表示层)：数据格式转换、数据加密和解密第七层（应用层）:为用户提供网络接口TCP/IP模型2、协议HTTP协议作用：规定服务器和浏览器信息传递规范特点：一个请求只能有一个响应；响应是被动的，不能主动发
2022-05-25 23:15:17
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原创 一种新的无监督前景目标检测方法 A New Unsupervised Foreground Object Detection Method
14.一种新的无监督前景目标检测方法A New Unsupervised Foreground Object Detection Method摘要：针对基于无监督特征提取的目标检测方法效率不高的问题,提出一种在无标记数据集中准确检测前景目标的方法.其基本出发点是:正确的特征聚类结果可以指导目标特征提取,同时准确提取的目标特征可以提高特征聚类的精度.该方法首先对无标记样本图像进行局部特征提取,然后根据最小化特征距离进行无监督特征聚类.将同一个聚类内的图像两两匹配,将特征匹配的重现程度作为特征权重,最后根据
2022-05-08 23:56:16
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原创 深度神经网络压缩与加速综述 Deep Neural Network Compression and Acceleration: A Review
13.深度神经网络压缩与加速综述Deep Neural Network Compression and Acceleration: A Review摘要：深度神经网络在人工智能的应用中，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面，取得了巨大成功.但这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存存储，阻碍了在资源有限环境下的使用，如移动或嵌入式设备端.为解决此问题，在近年来产生大量关于深度神经网络压缩与加速的研究工作.对现有代表性的深度神经网络压缩与加速方法进行回顾与总结，这些方法包括了参数剪枝、参数共享、低秩
2022-05-02 20:11:06
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原创 边云协同计算中基于预测的资源部署与任务调度优化 Resource Deployment with Prediction and Task Scheduling Optimization in Edge
12.边云协同计算中基于预测的资源部署与任务调度优化Resource Deployment with Prediction and Task Scheduling Optimization in Edge Cloud Collaborative Computing摘要：数据集中处理的云计算模式提供交互迅速、绿色高效的多样化应用服务面临新挑战.将云计算能力扩展到边缘设备，提出了边云协同计算框架；设计了基于任务预测的资源部署算法，在云服务中心通过二维时间序列对任务进行预测，结合分类聚合、延迟阈值判定等优化边
2022-05-01 23:14:22
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原创 基于深度强化学习的网约车动态路径规划 Dynamic Ride-Hailing Route Planning Based on Deep Reinforcement Learning
11.基于深度强化学习的网约车动态路径规划Dynamic Ride-Hailing Route Planning Based on Deep Reinforcement Learning摘要：随着移动互联网的快速发展，许多利用手机App打车的网约车平台也应运而生.这些网约车平台大大减少了网约车的空驶时间和乘客等待时间，从而提高了交通效率.作为平台核心模块，网约车路径规划问题致力于调度空闲的网约车以服务潜在的乘客，从而提升平台的运营效率，近年来受到广泛关注.现有研究主要采用基于值函数的深度强化学习算法(如
2022-04-29 16:47:38
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原创 概率生成模型变分推理方法综述 Survey of Variational Inferences in Probabilistic Generative Models
10.概率生成模型变分推理方法综述Survey of Variational Inferences in Probabilistic Generative Models摘要：概率生成模型是知识表示的重要方法，在该模型上计算似然函数的概率推理问题一般是难解的.变分推理是重要的确定性近似推理方法，具有较快的收敛速度、坚实的理论基础．尤其随着大数据时代的到来，概率生成模型变分推理方法受到工业界和学术界的极大关注.综述了多种概率生成模型变分推理框架及最新进展，具体包括：首先综述了概率生成模型变分推理一般框架及基
2022-04-28 18:24:38
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原创 低CPU开销的低延迟存储引擎 A Low-Latency Storage Engine with Low CPU Overhead
9.低CPU开销的低延迟存储引擎A Low-Latency Storage Engine with Low CPU Overhead摘要：近些年来，固态存储的硬件处理速率得到了极大改善.一块超低延迟的固态存储盘能在10 μs内处理4 KB大小的数据.加速I/O收割过程以构建低延迟的存储引擎是存储系统研究中的一个重要研究课题.传统存储系统通过硬件中断机制收割I/O，却引入了额外的上下文切换开销，延长了整体I/O处理时间.现有工作使用轮询机制以消除上下文切换，却要付出高昂的CPU开销.提出了一种低CPU开销
2022-04-27 18:06:58
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原创 基于深度学习的知识追踪研究进展 Research Advances in the Knowledge Tracing Based on Deep Learning
8.基于深度学习的知识追踪研究进展Research Advances in the Knowledge Tracing Based on Deep Learning摘要：知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向，其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型，来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律，从而提供个性化的指导，达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因其强大的特征提取能力，已被证明能显著提升知识追踪模型的性能而越来越受到各方重视.以最基本的深度知识追踪模型为起点，全面
2022-04-26 18:35:35
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原创 基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Inf
7.基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Information Enhanced Transmission摘要：交通问题不仅影响人们的出行，同时也会带来环境污染以及安全等问题，准确的交通流预测是构建智能交通系统、预防和缓解交通问题的关键.目前的预测方法大多没有考虑到交通流动态的时空相关性、周期性以及线性与非线性等特点.在充分考虑上述因素的基础上，提出
2022-04-25 16:26:05
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原创 面向自然语言处理的对抗攻防与鲁棒性分析综述 Survey of Adversarial Attack, Defense and Robustness Analysis for Natural Lang
6.面向自然语言处理的对抗攻防与鲁棒性分析综述Survey of Adversarial Attack, Defense and Robustness Analysis for Natural Language Processing摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度神经网络在计算机视觉、信号分析和自然语言处理等领域中都得到了广泛应用.自然语言处理通过语法分析、语义分析、篇章理解等功能帮助机器处理、理解及运用人类语言.但是，已有研究表明深度神经网络容易受到对抗文本的攻击，通过产生不可察觉的扰动添加到正
2022-04-24 23:51:14
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原创 功能测试（一）软件测试基础
1、什么是软件测试在理解需求的情况下，通过运行系统，验证实际结果和预期结果是否一致，判断系统是否满足需求，从而提高软件质量。2、如何进行高效的软件测试首先要有一套完善测试流程，齐次是测试工程师有良好的测试思维并能熟练使用测试工具进行测试3、为什么软件缺陷无法完全消除因为软件运行的环境多种多样、系统的逻辑关系复杂、数据结构类型多种多样所以软件测试活动不能通过遍历所有功能和使用环境来发现软件系统中所有缺陷4、软件测试的流程需求评审->制定测试计划->设计测试用例->执行测试-&g
2022-04-24 16:15:06
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原创 基于联邦学习的多源异构数据融合算法 Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Based on Federated Learning
5.基于联邦学习的多源异构数据融合算法Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Based on Federated Learning摘要：随着科技的迅猛发展，具有计算和存储能力的边缘设备数量不断增加，产生的数据流量更是呈指数式增长，这使得以云计算为核心的集中式处理模式难以高效处理边缘设备产生的数据.另外，由于边缘网络设备的多样性以及数据表示手段的不断丰富，多模态数据广泛存在.为充分利用边缘设备上的异构数据，解决边缘计算中由于数据隐私引起的“数据通信壁垒”问题，提出了
2022-04-22 22:44:33
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原创 新未来简史
范式理论与“大筛”选理论为我们提供或强调了辨别未来论断的一种思想和方法。范式理论由美国科学哲学家托马斯·库恩（Thomas Kuhn）于1962年提出，有两大重要的特点：一是范式牢笼，二是范式转换。所谓范式牢笼，是指在同一范式内，事物很难获得突破，量的积累几乎不可能引发质变。例如，最早的电子管计算机，不论如何增加设备、改进技术，都难以改变体积大、耗电多、价格昂贵、运算速度慢和可靠性低的特点，好像被关进了一间不能突破的牢笼一样。所谓范式转换，是指事物革命性的变化。例如，当计算机的电子管被晶体管
2022-04-20 21:32:48
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原创 前沿趋势预测系列阅读
智能转型：从锈带到智带的经济奇迹20世纪60年代，我们经历过一场太空竞赛。如今，我们面对的则是一场机器人竞赛。——丹麦技术研究院
2022-04-20 21:12:04
97
原创 基于区块链的数据透明化：问题与挑战 Blockchain-Based Data Transparency: Issues and Challenges
4.基于区块链的数据透明化：问题与挑战Blockchain-Based Data Transparency: Issues and Challenges摘要：物联网、穿戴设备和移动通信等技术的高速发展促使数据源源不断地产生并汇聚至多方数据收集者，由此带来更严峻的隐私泄露问题, 然而传统的差分隐私、加密和匿名等隐私保护技术还不足以应对.更进一步，数据的自主汇聚导致数据垄断问题，严重影响了大数据价值实现.此外，大数据决策过程中，数据非真实产生、被篡改和质量管理过程中的单点失败等问题导致数据决策不可信.如何使
2022-04-20 17:37:27
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原创 功能测试（二）测试用例设计
测试用例：测试执行过程的所有记录（执行大纲）测试用例的作用能够覆盖系统要求功能给执行人员指导方向测试用例的内容 excel表格书写1、ID2、测试标题（测试点）例：正确用户名和错误密码登录3、优先级需求中明确规定的功能常用功能基础功能特色功能4、前置条件（执行用例关键步骤的客观条件或前提条件）5、步骤（不要超过10步）6、预期结果（1）描述出界面的跳转：如登录成功后界面跳转（2）界面显示：如跳转后显示无异常（ui检测）7、测试结果：设计用例时不需要写，执行的时候填写pa
2022-04-19 21:32:16
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原创 机器学习的隐私保护研究综述 Survey on Privacy-Preserving Machine Learning
3.机器学习的隐私保护研究综述Survey on Privacy-Preserving Machine Learning摘要：大规模数据收集大幅提升了机器学习算法的性能，实现了经济效益和社会效益的共赢，但也令个人隐私保护面临更大的风险与挑战.机器学习的训练模式主要分为集中学习和联邦学习2类，前者在模型训练前需统一收集各方数据，尽管易于部署，却存在极大数据隐私与安全隐患；后者实现了将各方数据保留在本地的同时进行模型训练，但该方式目前正处于研究的起步阶段，无论在技术还是部署中仍面临诸多问题与挑战.现有的隐私
2022-04-19 16:25:24
905
原创 软件测试面试
必问问题：自我介绍A：考察表达能力，所以自我介绍需要自己准备一下。B.抓到点：面试官接下来问的问题基本都是从你自我介绍中找点去问，所以自我介绍中讲到自己会的东西，并把面试官往你会的上面去引导。例子：转行的如何自我介绍？（文员、销售）淡化背景，没有问就不要主动说。问到就说，我在网上查了些资料你们公司做什么产品的，我对这块很感兴趣，也具备这块的能力，以前在工作中做过类似项目，结合自己学的项目去说，所以相信我能够胜任这个岗位。C.充满自信，自信也许是一块敲门砖，遇到不会的大方面对，不要说不会，可以说之前
2022-04-18 22:48:07
101
原创 linux相关问题
（一）1、打开虚拟机vmare进入linux 的shell终端的步骤开启虚拟机软件VMware,选择centos操作系统运行，输入用户名密码登陆系统,点击左上角菜单application-system tools-terminal2、 什么是shellshell就是系统内核的一层壳,它是Linux系统的一个工具（程序）,作用是用来保护内核的同时，并且解决用户与操作系统通信的问题，linux中的命令都是在shell中输入，经过shell的解释翻译之后再传达至内核执行。3、 什么是linux内核Li
2022-04-18 22:47:21
1213
原创 一种基于差分隐私保护的协同过滤推荐方法 A Collaborative Filtering Recommendation Method Based on Differential Privacy
2、一种基于差分隐私保护的协同过滤推荐方法A Collaborative Filtering Recommendation Method Based on Differential Privacy摘要：由于推荐系统需要利用大量用户数据进行协同过滤，会给用户的个人隐私带来相当大的风险，如何保护隐私数据成为推荐系统当前面临的重大挑战.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架，能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护.针对推荐系统中的隐私保护问题，提出一种满足差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先，构
2022-04-17 10:43:08
1562
原创 阅读文献相关
文献的检索和下载中文中国知网英文SCI–Web of science/xmol科学知识平台Web of science校外使用方法：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1707304231744668186&wfr=spider&for=pcxmol科学知识平台https://www.x-mol.com/文献管理和插入文献...
2022-04-16 21:30:32
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原创 认识软件测试工程师
技能要求1、业务方向：掌握项目业务流程、用户使用场景、用户使用环境2、技能方向：熟悉应用计算机相关技能：数据库、操作系统、计算机网络掌握被测软件的设计和实现一定的编码能力、善于运用工具提高测试效率发展方向1、系统测试工程师根据系统功能点进行测试根据用户场景进行测试创造、引导用户和行业发展，制定标准2、自动化测试工程师单纯的使用工具工具+脚本开发根据公司业务需求和流程规范设计自动化框架3、性能测试工程师熟悉系统、数据库、网络、编码、被测软件对上述系统进行问题定位、分析对系
2022-04-16 15:42:48
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原创 图神经网络综述 Survey on Graph Neural Network
图神经网络综述Survey on Graph Neural Network摘要：近几年来，将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破，比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用.图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题，对节点之间的依赖关系进行建模，从而能够很好地处理图结构数据.鉴于此，系统综述了图神经网络模型以及应用.首先从谱域、空间域和池化3方面对图卷积神经网络进行了阐述.
2022-04-16 14:50:37
1045
原创 测试应用和测试报告
1、测试应用APP测试-APP专项测试（安装/卸载、消息推送、更新、弱网测试【2G\3\WiFi】、场景交换测试【来电话了、真在听音乐、调用相机、前后端切换】、权限测试、离线测试）Web测试2、软件结构B/S-浏览器&服务器【网站】C/S-客户端&服务器...
2022-04-02 12:06:09
58
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