回归测试（Regression testing）是指代码在发生修改之后重新测试之前的测试以保证修改的正确性。...理论上，软件产生新版本，都需要进行回归测试，验证以前发现和修复的缺陷是否在软件新版本上再次出现 关于如何做好回归测试，大体上的人都是认为是先验证bug，然后回归和本次修改相关的地方。...但如何评估和此次修改相关的风险，这是一个相对重要且严肃的问题。 在我们平时的回归测试中，是如何做这一点呢？ 一、和项目中的DEV以及项目负责人沟通确认。...因为这是客户最关心的地方点，也是盈利的所在。 三、对开发人员能力的评估。 好的开发人员，修改缺陷时，会修改过程中注意对其它地方的修改。但能力不足的开发人员可能考虑较少。...导致修改后，引起的2次bug较多，这个时候就需要加大测试力度，可能的话要整个模块基本功能进行回归。 四、项目初期对测试用例的维护。
在对服务端进行测试的时候，经常会遇到这类情况：单个接口的功能就是修改数据库中某一条数据某个字段的值。...在对这类接口进行压测的过程中，遇到一个难点，如何每次都设置不同的值，当然可以通过获取一类的随机数的形式规避掉重复的概率，但是在特定场景下依然无法解决，比如字段值范围偏小。...伪代码如下： int i; //循环开始 doRequest(i); i++; i=i%4; //循环结束 //单线程执行完成 通过这样的方法即可解决请求参数可能跟原有值重复问题，如果还需要对每一次结果进行验证...，可继续在接口方法中进行拓展。...下面是我用Java写的一个demo，如果是Groovy写脚本的话会更简单一些。
pytorch版本0.4.0 import torch from torch.autograd import Variable # train data x_...
如何进行回归测试？ by:授客 QQ：1033553122 如何进行回归性测试？这个问题似乎很简单，不就是新功能测试，对未关闭的旧bug验证，对bug可能影响模块进行测试么？...答案确实是这样的，关键是怎么做？...正确的做法应该是这样的： 1、首先对该条bug进行验证，查看是否通过，通过了可关闭，否则重新激活 2、别着急着验证下一条，先想想与该bug关联的功能有哪些，该bug的修改会不会影响到其它功能？...举个简单的例子：在线教育系统中，有个课程查询功能，该查询功能中，某个按条件“状态”查询结果不准确的bug，开发进行了修改，测试的时候，我们第一件事情是验证是否修复，第二件事情是验证该条件“状态”查询与其他条件的组合查询是否正常...注：对于新功能的测试也要考虑类似的问题 这里虽然只是多了一步，但是要知道这一步的重要性，bug数少点还好办，但是bug数要是多点，你会一条一条的倒回来看，它可能影响了哪些功能、模块么？
数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。...本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。...拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。...下面以岭回归为例看看100次多项式的拟合是否有效。...另外值得注意的是，使用岭回归之类的惩罚模型后，1次和2次多项式回归的R2值可能会稍微低于基本线性回归。
一、什么是逻辑回归？ 逻辑回归又称对数几率回归是离散选择法模型之一，逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法，进行逻辑回归的目的是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。...logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。...三、为了进行广告推荐对目标人群简单分类 1.逻辑回归步骤 收集数据 读取数据，处理数据，查看各数据的缺失情况（如果缺失需要借助于删除法、替换法、插值法等 完成缺失值的处理）对定性变量数值化，剔除无关变量...1.优点 形式简单，模型的可解释性强。...可以很方便的得到最后的分类结果。 2.缺点： 准确率不是很高。形式简单，很难去拟合数据的真实分布。 很难处理数据不平衡的问题。
在本教程中，您将了解如何在Python中从头开始实现简单的线性回归算法。 完成本教程后，您将知道： 如何从训练数据中估计统计量。 如何从数据估计线性回归系数。 如何使用线性回归预测新数据。...如何使用Python实现简单的线性回归 Photo by Kamyar Adl，部分权利保留。 描述 本节分为两部分，第一部分介绍简单的线性回归技术，第二部分介绍稍后将应用到的数据集。...当有一个输入变量时，该方法被称为简单线性回归。 在简单线性回归中，我们可以使用训练数据的统计数据来估计模型所需的系数，以便对新数据进行预测。...用简单的线性回归模型进行预测的方程如下： y = b0 + b1 * x 下面是一个名为simple_linear_regression（）的函数，它实现了对测试数据集进行预测的预测方程。...简单线性回归的小型数据集预测 5.预测保险 我们现在知道如何实现一个简单的线性回归模型。 让我们将其应用于瑞典保险数据集。
一、有效地在web客户端采用一定机制去防止重复点击提交，将大大减轻服务器端压力 浅谈一下如何避免用户多次点击造成的多次请求 一、有效地在web客户端采用一定机制去防止重复点击提交，将大大减轻服务器端压力...二、请求频度 相信大家碰到过这样的业务，我们允许它重复点击（或者其他用户事件），但是不允许在一定的时间内超过次数XX次。这从用户友好体验及服务器承受压力选取了一个折中方案。...最合适不过的例子，莫过于关键字搜索匹配了。...function () { var value = $(this).val(); clearTimeout(timer); //如果键盘敲击速度太快，小于100毫秒的话就不会向后台发请求，但是最后总会进行一次请求的...//...... } }); }, 100); }); 三、总结 从宏观意义上来讲，我们需要对每一个按钮去做”防止重复点击提交“，面对这种情况，我们便可以采用一定策略来对其进行封装实现
使用robots.txt和sitemap.xml提升博客网站的SEO效果最近，我花了很多时间为我的博客的SEO进行优化，但随后我意识到一个大问题，我的大部分页面甚至还没有在百度上索引。...这确实是一个非常严重的问题。后来我意识到我的网站需要sitemap.xml，这样百度才能更快地对其进行索引，还需要一个robots.txt。这可以使发现和索引过程更快、更有效。...我首先想到的是在Sveltekit中不能将TXT文件或XML文件作为路由，结果我想错了，解决方案要简单得多。我觉得将这种方法分享给其他像我一样的人会很酷，以提升你的SEO水平。...站点地图;站点地图使搜索引擎爬虫能够找到您网站中存在的页面，以及它们的更改时间，以便相应地对您的网站进行索引。...Response(xml, { headers: { 'Content-Type': 'application/xml' } });}这就是一个简单的站点地图的样子
在进行数据挖掘过程中，我们往往会有对于所筛选出来的目标基因判断他们与预后之间的关系，这是我们就需要进行COX回归分析。下面以GEO数据库GSE62254这部分胃癌数据为例，分析其基本过程。...对于预后信息我们只需关注与生存死亡以及生存时间相关的两列OS及OS.time,所以我们需要整理预后信息对样本信息及其对应的OS及OS.time进行保留，并且读入我们的工作环境。...继而通过merge函数，通过GSM_ID将目标基因表达矩阵以及预后信息进行融合，得到可以进行回归分析的目标矩阵data survival_file <-survival_file[row.names(survival_file...STEP2 COX 回归分析及森林图绘制 通过一个for循环对所有目标基因进行回归分析，并且以dataframe的形式对结果进行输出： for(i in colnames(data[,4:ncol(data...通过P值以及HR对有预后意义的基因进行筛选 table(result$pvalue<0.05) ?
题意： 给你3个数，判断其中2个数进行+-*/%运算后的结果是不是剩余的那个数。 注意几点： 1.数据类型要用long型，不然数据会溢出。...2.除法是真实的除法，是计算机的3/2=1.5；不是计算机的1； 3.求模判断不为0； 4.其他两个数是和本身不同的两个数，不包括本身。...a*b=c也就是c/b=a.c/a=b(实际上) //因为这里的判断除法是：3/2=1.5的。...计算机中的int，long进行除法：3/2=1; //如果我们写除法判断，还要判断结果是不是整数、 if((a*b)==c||(a*c)==b||(b*c
今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...最后plot画出回归图。 ? 好了，该吃饭去了。
单变量是规划求解的简化版，顾名思义就是一元函数的求解，而规划求解不管是一元一次，还是一元多次都可以运算。 (一) 求解一元一次方程式 例子： Y=35x+60，当y=564的时候，x等于多少？...随后我们就可以进行单变量求解了。根据实际情况进行设置并进行运算。 ? 运算后的结果。 ? (二) 求解一元多次方程式 例子： ? 当y=2210时，x为多少？...根据所需要的条件来设置，其中尤其要注意的是，之前我们使用的是一元一次方程式求解，这个是单纯线性规划。而一元多次方程式则需要选择非线性GRG选项来进行求解。 ?...规划求解中还可以制作报告大纲以及保存方案，对于结果非单一的情况下，方案的保存还是很有必要的。 (三) 求解多元多次方程式 例：对于三角函数的勾股定理，我相信大部分人应该还会记得。 ?...先把c固定住值，然后C2这里写上a2+b2的求和公式。最后通过规划求解进行求值。 ? ? 最终在c=10的情况下，返回结果a=8,b=6。 注意事项：目标值必须是公式，如果是常数则无法进行计算。
Rally 的美妙之处在于它不仅可以充当负载生成器，还可以为构建、设置Elasticsearch 集群，从而帮助我们进行性能测试。...重建索引测试：重建索引，修改分片数，并进行dsl查询测试。 使用challengs方式进行压测。...其中查询的dsl为： {"query":{"term":{"meta.cloud.instance_id":{"value":"1983702708814995873"}}}} 3.1 自定义简单查询压测...总结 在使用 track进行测试内容定义的时候，如果仅仅是对查询内容的qps测试，则不需要create-track这个命令项创建track，直接创建track.json文件来减少测试的时间和存储成本。...面对比较复杂的测试场景，比如有多次bulk和search的流程，建议定义不同的challenges进行区分。
首先，要创建一组数据，随机选取一组x数据，然后计算出它在2x-1这条线附近对应的数据，画出其散点图： # 演示简单的线性回归 import matplotlib.pyplot as plt import...对应的值 plt.scatter(x, y) 接下来，就按照步骤一步步实现： 1、选择模型类： 在这个例子中，我们想要计算一个简单的线性回归模型，可以直接导入线性回归模型类： from sklearn.linear_model...比如下面的： 拟合偏移量（直线的截距） 对模型进行归一化处理 对特征进行预处理以提高模型灵活性 在模型中使用哪两种正则化类型 使用多少模型组件 对于这个线性回归实例，可以实例化 LinearRegression...5、预测新数据的标签 模型训练出来以后，有监督学习的主要任务变成了对不属于训练集的新数据进行预测。用 predict() 方法进行预测。...) 二、鸢尾花数据分类 问题示例：如何为鸢尾花数据集建立模型，先用一部分数据进行训练，再用模型预测出其他样本的标签？
让大家整理汇总，但是一直都是丢问题，但是没有整理，今天，抽空把之前的问题做些汇总。 正文 问题：服务端服务器进行迁移，需要如何回归测试？...---- 前提：为什么有这次迁移，这次迁移的目的是什么?为了什么？迁移的机器的范围？迁移的时间？重大问题如何处理？提前预案？测试服演练等，都是要讨论确定的。...可以将服务端分几个维度进行考虑 1.内部服务 一般指自己部门的人使用的服务 2.二方服务 一般指集团内其他部门作为调用方 3.三方服务 外部客户作为调用方...3.数据库一致性校验脚本 简单的回答 1.确定影响范围 2.多维度回归测试验证 3.整体验收线上 4.实时监控 5.做好预案随时处理故障 整体的目标是迁移过程不影响正常业务，尽量把用户影响降低到最小...最后 上面呢，只是在不同的方面去做了一些思考，或者考虑，但是真正的使用，还是要结合自己的项目，进行评估。
最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...在咱们的回归案例中，一个序列中包含若干点，而每个点的所代表的函数值（Y）作为一个样本，则咱们案例中的input_size为1。这个参数需要根据自己的实际问题确定。...表示的是RNN隐藏层第一层的权重U，weight_hh_l0表示的隐藏层第一层的权重V，类似的bias开头的表示偏置或者叫增益（我不知道中文如何翻译），以l数字结尾的表示第几层的权重或者偏置。...代码实现与结果分析 好了，搞清楚了RNN的基本原理以及PyTorch中RNN类的输入输出参数要求，我们下面实现我们的回归案例。
一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法，提到“回归”，很多人可能觉得与分类没什么关系，Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。...而“回归”也就意味着最佳拟合。要进行最佳拟合，则需要寻找到最佳的拟合参数，一些最优化方法就可以用于最佳回归系数的确定。...二、最优化方法确定最佳回归系数 最优化方法有基于梯度的梯度下降法、梯度上升发，改进的随机梯度下降法等等。基于梯度的优化方法在求解问题时，本身对要求解的问题有要求：即问题本身必须是可导的。...其次，基于梯度的方法会使得待优化问题陷入局部最优。此时，一些启发式优化方法可以很好的解决这样的问题，但是启发式算法的求解速度较慢，占用内存较大。 对于确定回归系数这样的问题 ?...不存在多峰，也就是说不存在除最优值之外的局部最优值。其次，这样的问题是可求导的，所以基于梯度的方法是可以用来求解回归系数的问题的。优化算法见optimal algorithm类别。
前言casbin是目前流行的身份鉴定工具之一，笔者在近期写的一个项目中也使用到了casbin对于项目的权限进行鉴定，于是在此分享一下笔者是如何使用casbin进行权限判定的。...，则可以使用对应的Adapter，在此给出Adapter官网网址:https://casbin.org/docs/adapters如笔者使用的是go+Gorm，选择对应的Adapter即可模型选择因为要进行权限验证以及动态修改用户权限.../ inactive UserStatusInactiveUser = "inactive"// Suspend UserStatusSuspendUser = "suspend")后续直接在启动服务的时候进行初始化即可.../api/v1/ 过滤object := strings.TrimPrefix(path, "/api/v1/") // 使用casbin提供的函数进行权限验证if ok, _ := auth.Casbin.Enforce...如果想要在initPolicy进行修改，请删除数据库中casbin自动创建的casbin_rule表。结尾如果有更多疑问，可以在评论区留言
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