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试用例_因果_测试用

因果法 一、应用场合 ​ 界面中有多个控件,控件之间有组合或者限制关系,为了弄清楚不同的输入组合会对应怎样不同的输出结果,可以使用因果或判定表法。...【说明】因果/判定表法比较适合测试组合数量少(一般指20种以下)的情况(如果组合数量大可以选择使用正交排列法效率会更高) 二、因果法 2.1 解析因果法 ​ 因(原因):输入条件 ​ 果(结果):...步骤4:明确不同的输入组合会产生的不同的输出结果,画因果,填判定表(在实际工作中可以只填判定表,不画因果) 步骤5:编写测试用例 判定表中每一列是一个组合,编写一条测试用例。...【说明】 (1)画因果只是一种辅助工具,通过分析最终得到判定表,再通过判定表,再通过判定表编写测试用例。但是有时画因果非常麻烦,影响效率,所以在实际应用中,可以直接写判定表,不画因果。...编写测试用例能参考什么?

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计算 on nLive:Nebula 的计算实践

计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及...计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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通过因果法来写测试用例的步骤_通过因果写测试用例的步骤

一、应用场合 在一个界面中,有多个控件,测试的时候要考虑控件的组合关系,不同的控件组合会产生不同的输出结果的组合,为了弄清什么样的输入组合会产生什么样的输出组合,使用因果法。...二、因果核心 1、因——原因,输入条件 2、果——结果,输出结果 使用图形的方式,分析软件输入和输出的对应关系 三、图形符号 1、基本图形 表示输入和输出的对应关系 (1)恒等(=)...1,2就是初步分析需求 3.在步骤1的基础上,找到输入的限制关系和组合关系 (1)限制关系(哪些输入不能组合) 1.输入(1)和(2)不能(互斥) 2.输入(3)和(4)不能(互斥) 画出限制关系因果...(2)组合关系(决定测试用例的数量) 1.输入(1)和(3)组合 2.输入(1)和(4)组合 3.输入(2)和(3)组合 4.输入(2)和(4)组合 5.输入(1)单独组合 6.输入(2)单独组合 7....输入(3)单独组合 8.输入(4)单独组合 4.在步骤2的基础上,找到输出的限制关系和组合关系 (1)限制关系 1.输出A和D不能(互斥) 2.输出B和D不能(互斥) 画出限制关系因果 (2)组合关系

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动态计算

Pytorch底层最核心的概念是张量,动态计算以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算。...包括: 动态计算简介 计算图中的Function 计算和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算在TensorBoard中的可视化 一,动态计算简介 ?...Pytorch的计算由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是:计算的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算

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编写测试用例方法—-因果&判定表

因果: 一、应用场合 在一个界面中,有多个控件,测试的时候要考虑控件的组合关系,不同的控件组合会产生不同的输出结果的组合,为了弄清什么样的输入组合会产生什么样的输出组合,使用因果法。...二、因果核心 1、因—-原因,输入条件 2、果—-结果,输出结果 使用图形的方式,分析软件输入和输出的对应关系。...因 (2)、组合关系(决定测试用例的数量) 1)输入(1)和(3)组合 2)输入(1)和(4)组合 3)输入(2)和(3)组合 4)输入...========================== 情况8: 输入(4)单独 会产生: 输出D 画出因果: 6、根据因果,画出判定表 7、根据判定表编写用例 把判定表的一列转换成一条用例 五...、因果法的局限性 每个控件的条件(或取值)最好为2个或3个,比如:按钮按下或不按下;复选框选择还是不选择;单选按钮选还是不选;有三个选项的下拉列表。

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黑盒测试用例设计方法之因果

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、因果法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能法、场景法等。...(四)因果法 定义:因果法是一种利用图解法分析输入的各种组合情况,从而设计测试用例的方法,它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。...如果在测试时必须考虑输入条件的各种组合,则可能的组合数目将是天文数字,因此必须考虑采用一种适合于描述多种条件的组合、相应产生多个动作的形式来进行测试用例的设计,这就需要利用因果(逻辑模型)。...采用因果法设计测试用例的步骤: 1) 分析软件规格说明描述中,那些是原因(即输入条件或输入条件的等价类),那些是结果(即输出条件),并给每个原因和结果赋予一个标识符。...4) 把因果转换为判定表。 5) 把判定表的每一列拿出来作为依据,设计测试用例。

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回炉重造:计算

有的,那就是我们需要说的计算 计算 我们借用「」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域,而蓝色区块,则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度,以此类推,我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层,而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态 在tf1时代,其运行机制是静态,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态的主要区别。

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的排序计算和传播计算

图片的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法,具体步骤如下:统计每个顶点的入度(即有多少个顶点指向该顶点)。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环的拓扑排序问题:如果一个图存在环,那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中,如果最后还存在入度不为0的顶点,那么说明图中存在环。...的传播计算一种常见的传播模型是SIR模型,该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍:SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络,网络中的节点代表个体,边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的算法:广度优先搜索 (BFS):该算法从某个指定的节点出发,在图中逐级扩展搜索,以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索的整个结构,而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法:PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。

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的社区计算和嵌入计算

图片的社区计算社区发现是指在一个图中,将节点分割成若干个互不相交的子集,使得子集内节点之间的连接更加密集,而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法,但并不是唯一的方法,还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和结构。的嵌入计算嵌入是将一个映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入(LLE):LLE是一种非线性降维方法,它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络(GCN):GCN是一种基于深度学习的嵌入方法,它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...注意力网络(GAT):GAT是一种使用注意力机制的嵌入方法,它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。

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PyTorch: 计算与动态机制

文章目录 计算 PyTorch的动态机制 计算 计算是用来描述运算的有向无环 计算有两个主要元素: 结点 Node 边 Edge 结点表示数据:如向量,矩阵,张量 边表示运算:如加减乘除卷积等...用计算图表示:y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w...计算与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点 :用户创建的结点称为叶子结点,如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度,而清除在反向传播过程中的变量的梯度...根据计算搭建方式,可将计算分为动态和静态 动态 运算与搭建同时进行 灵活 易调节 例如动态 PyTorch: 静态 先搭建, 后运算 高效 不灵活。...静态 TensorFlow

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的度计算和相似度计算

图片的度计算对于一个无向,节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数:度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向,节点的出度表示从该节点出发的边的数量,入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度:出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先,将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来,构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j,分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小,记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小,记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小,记为C。

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AI框架跟计算什么关系?PyTorch如何表达计算

目前主流的深度学习框架都选择使用计算来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。...本节将会以AI概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算计算的基本构成来深入了解诶计算。...因此派生出了目前主流的深度学习框架都选择使用计算来抽象神经网络计算。图片计算的定义我们会经常遇到有些 AI 框架把统一的描述称为数据流,有些称为计算,这里可以统称为计算。...计算(Computation Graph):被定义为有向,其中节点对应于数学运算,计算是表达和评估数学表达式的一种方式。...PyTorch计算动态计算在Pytorch的计算图中,同样由节点和边组成,节点表示张量或者函数,边表示张量和函数之间的依赖关系。其中Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。

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计算演算:反向传播

计算 谈及计算,有人可能又要为烦人的计算公式头疼了,所以本文用了一种思考数学表达式的轻松方法——计算。以非常简单的e=(a+b)×(b+1)为例,从计算角度看它一共有3步操作:两次求和和一次乘积。...为了让大家对计算有更清晰的理解,这里我们把它分开计算,并绘制图像。 我们可以把这个等式分成3个函数: ? 在计算图中,我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。...为了计算图中的偏导数,我们先来复习这两个求和规则和乘积规则: ? 已知a=2,b=1,那么相应的计算就是: ?...通过分解路径,这个式子能更高效地计算总和,虽然长得和求和等式有一定差异,但对于每条边它确实只计算了一次。 前向模式求导从计算的输入开始,到最后结束。...虽然你以前可能没想过从计算的角度来进行理解,但这样一看,其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触的内容差不多。 另一方面,反向模式求导则是从计算的最后开始,到输入结束。

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TensorFlow中的计算

计算图表现为有向无环,定义了数据的流转方式,数据的计算方式,以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算的基本组成 TensorFlow的计算粒度比较细,由节点和有向边组成(后来也加入了层)。相比之下,腾讯的开源机器学习平台Angel,其计算的粒度较粗,由层(Layer)组成。...3 计算的运行 TensorFlow中可以定义多个计算,不同计算图上的张量和运算相互独立,因此每一个计算都是一个独立的计算逻辑。...3.1 的启动 启动计算的第一步是创建一个会话(Session)对象,如果没有任何的创建参数,会话构造器将启动默认。...一个Session可以运行多个计算,一个计算也可以在多个Session中运行。

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娓娓道来模型、查询、计算学习知识

计算可以作为对查询的一个补充,查询是直接获取关联的信息,而计算的目标则是计算出基于关联结构蕴藏在点边中的信息,而且,计算结果本身可以再存储到数据库中作为查询的查询目标。...对于希望借力图计算提升业务效果的同行来说,重点要关注两个方面,首先是计算的结果怎么用,其次是如何高效算出计算的结果。 对于计算能起到多大作用问题,难以一概而论。...鉴于计算任务大都是计算和资源均密集型的,明确计算对业务助力的效果应该优于计算计算效率上的提升。计算算法可达数十种,每种有各自适用的场景。...已有的计算工作的宣传也侧重计算效率的提升,并没有很全面地解答计算对业务的提升效果如何。例如,对于连通分量来说,作为经典的计算的问题,在各大公司内部什么场景,起到多大的业务提升作用?...值得注意的是,目前计算对异构图的支持有限,针对异构图的计算优化与实际数据的构图形式有较大的关联,因此难以有通用的计算系统或算法,但实际业务中的计算往往更关注异构图。

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