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VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGG)

在这项工作中,我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。我们的主要贡献是使用一个非常小的(3×3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了全面的评估,这表明通过将深度提升到16-19个权重层,可以显著改善先前的配置。这些发现是我们提交的ImageNet挑战赛的基础,我们的团队在定位和分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明,我们的表现可以很好地推广到其他数据集,在这些数据集上,他们可以获得最先进的结果。我们已经公开了两个性能最好的ConvNet模型,以便进一步研究如何在计算机视觉中使用深度视觉表示。

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Go:基于BDD的测试框架 Ginkgo 简介及实践

在如何有效地测试Go代码一文中,我们谈论了单元测试,针对它的两大难点:解耦、依赖,提出了面向接口、mock 依赖的解决方案。同时,该文还讨论了一些 Go 领域内的实用测试工具,欢迎读者阅读。单元测试关注点是代码逻辑单元,一般是一个对象或者一个具体函数。我们可以编写足够的单元测试来确保代码的质量,当功能修改或代码重构时,充分的单元测试案例能够给予我们足够的信心。单元测试之上是开发规范。在敏捷软件开发中,有两位常客:测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)和行为驱动开发(Behavior-driven development,BDD)。它们是实践与技术,同时也是设计方法论。

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