2.0版本只修改几个指标的值，没有修改其他指标，上线前回归测试需要覆盖其他指标有没有受到影响。手工测试的方式是将两个、或者多个报表导出来，一一比差异字段值，那会非常的低效并且出错率很高。...下面使用腾讯混元大模型在辅助测试，看看能不能对我们有所帮助。一、提示词NO1："你最近接到了报表测试的任务，有两份报表。如何对这两份报表进行比较，并使用红色标记出不同点，需要哪些步骤？"...1、我在本地电脑创建了两个文件，分别是文件ExcelA.xlsx，ExcelB.xlsx，两个文件的值不同，来试用这段代码能否正常比较截图是两个文件的内容2、将这段代码拷贝到Visual Studio...四、在Visual Studio Code尝试运行代码1、尝试运行助手生成的代码，检查是否有语法错误，能否正确生成我需要的效果。控制台输出的结果显示，可以正常比对两个Excel的差异，不错！！...2、我又修改了Excel文件，将一个单元格值修改成多个单元格值有差异，做执行比对。期望尝试多值不同时，是否可以正常执行比对。控制台输出的结果显示，多个差异值也可以输出比对结果。
通过算法模型，提升营销准确率 ——以某个面包店为例 1.业务目标 根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略...、分布情况、异常值校验、列与列之间的相关性等，如某些列的数据缺失较大，需要进行缺失值填充或删除；标签列分布不均匀，需要通过采样方法进行数据采用；若两个特征之间的相关性过大则不适合作为模型的输入。...我们以“user_id（用户id）”这个特征列来看一下数据分布情况： 数据基本特征 可看到用户id列的ID-ness（数据差异性：字段中不同取值的数量/总行数）、Stability（数据稳定性...：字段中出现频率最高且非空值的单元格数/总行数）、Missing(数据缺失率：该段中缺失的单元格数/总行数)指标都比较正常，反映出此分数据集用户数量足够、没有同一个用户的大量交易记录、数据分析均匀、无缺失数据...8)模型周期性运行 若该模型正式投入线上使用，可每天定时跑批，输出最新的RFM分群用户，以及该用户在明天是否会购买的信息，从而提供给业务人员进行差异化的营销。
根据输出字段实现相应逻辑：代码具体实现已无法具体了解，用接口最终输出信息，依据相对有限的数据字段反查具体实现，客户端依赖的展示字段可以明确的。...根据请求场景，文章类型加载配置，实现根据不同需求返回不同数据响应，实现差异化配置，分为四层配置体系： 全场景统一生效的配置：一些全场景全文章类型核心的字段控制需要统一进行管理。...子场景的不同文章类型配置：与父级场景公用核心的配置，但是需要针对父场景作进一步差异化处理，例如落地页场景的字段需要在不同层级字段下发。...、转换类、工具类、数据类、常量类： CASE 1：根据多个字段是否存在或者等于1，输出相应的结果。...06、底层页服务设计的思考 6.1 逻辑流表达与设计 底层页服务，底层页面向各上游数据集：读取数据并聚合下发，文章关联信息获取的模型表达。
通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型。...为每个分割构建模型：给指定为分割字段的输入字段的每个可能值构建一个单独模型。 输出类型：在此指定希望结果模型块是决策树还是规则集。...组符号：如果选中此选项，C5.0 将试图组合输出字段中具有相似样式的符号值。如果未选中此选项，C5.0 将为用于分割父节点的符号字段的每个值创建一个子节点。...分析节点中我们勾选重合矩阵选项，因此除了分析节点原本就提供的正确错误率比较，可进一步了解实际值与预测值的比较矩阵，如图 11。分析结果将于下一小节详述。 图 10. 决策树串流 ? 图 11....评估结果 比较决策树模型分析结果 正确率 由于各决策树的演算法不同，最后的分枝结果以及预测的准确性亦不同，本文使用 C5.0 及 CHAID 两种决策树节点，其预测正确率如图 11 和图 12 所示。
一旦 ML 系统接受了数据及其标记的训练，系统就可以输入新的图像并输出其（假定的）标记！在分配正确的标记时衡量系统 “技能” 的指标是多种多样的，将在不同的指南中进行更详细的检查。...预测输出标记（而不是连续值）的问题称为分类。 典型的例子是在数千只狗和猫的图像数据集上训练的模型，并学习如何分类在这两个类别之一中提供的新照片。...基于实例的系统不会从看不见的输入中推理，而是将其与所有先前的数据（保存在存储器中）进行比较，并在它们中找到其 “理想排列”，即它们试图将数据放置在正确的点上。一个例子对于理解这种差异非常有用。...策略可以是将点的 X 值与已知点的值进行比较，根据距离获取最近的已知点，并将其 Y 指定给新点。...预处理数据包括清理数据并为我们必须训练的机器学习模型做好准备：我们删除单个损坏的示例，我们调整字符串的格式并管理缺失的字段（缺失值）。预处理阶段完全依赖于上下文，可以采用非常不同的形式。
大家在训练深度学习模型的时候，有没有遇到这样的场景：分类任务的准确率比较高，但是模型输出的预测概率和实际预测准确率存在比较大的差异？这就是现代深度学习模型面临的校准问题。...因为根据交叉熵损失的公式可以看出，即使模型已经在正确类别上的输出概率值最大（也就是分类已经正确了），继续增大对应的概率值仍然能使交叉熵进一步减小。...如何解决校准性差的问题，让模型输出可信的概率值呢？业内的主要方法包括后处理和在模型中联合优化校准损失两个方向，下面给大家分别进行介绍。...本文定义的MMCE原理来自评估模型校准度的指标，即模型输出类别概率值与模型正确预测该类别样本占比的差异。...文中也对比了Mixup和CutMix的效果，Mixup由于每个位置都进行插值，容易造成区域信息的混淆，而CutMix直接进行替换，不同区域的差异更加明确。
前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...为了了解预测的准确性，每个输出都会与其对应的真实值进行比较。 真实值已经过独热编码，这意味着在对应正确类别的列中会出现1，否则会出现0。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。
Comparator结构体：用于比较两个配置文件的不同之处。它包含了两个配置文件的内容和一些可选的配置参数，如是否忽略某些字段等。Comparator通过调用Diff方法来计算配置文件的差异。...Diff函数：比较两个配置文件的不同之处，并将结果以Diff对象的形式返回。Diff对象可以用于进一步处理和显示配置文件之间的差异，比如输出差异的行号和详细差异信息。...yamlFileFilter函数：用于过滤文件，根据后缀名筛选出YAML文件。 compareManifestsFromDirs函数：用于递归比较两个目录中的清单文件，输出差异，并返回差异数量。...函数profileDiff是实际进行配置文件比较的函数，它接收两个配置文件路径作为输入，并根据输出格式参数调用不同的差异显示函数。...这些函数的整体流程是：首先通过命令行工具传递两个配置文件路径和其他参数；然后使用profileDiff函数读取配置文件内容并进行比较；最后，根据不同的输出格式，使用第三方库对比较结果进行格式化输出。
如何将两个分类器的预测结果转换为列联表，以及如何使用它来计算McNemar检验中的统计量。 如何用Python计算McNemar检验并解释和报告结果。 ?...p <= alpha：拒绝H0，分歧的显着差异（例如，治疗有效）。 使用McNemar检验解释分类器 花点时间去理解，如何在两个机器学习分类器模型的上下文中解释检验结果是很重要的。...将模型拟合到多个不同的训练数据集并评估技能（如重采样方法所做的那样），提供了一种度量模型差异的方法。 如果可变性的来源很小，则该检验是合适的。...根据数据量，有两种方法可以使用统计信息。如果表中有一个单元用于计算计数小于25的测试统计量，则使用检验的修改版本，使用二项分布计算精确的p值。...p值并打印结果。
前几天，一位好友投稿前让我帮看一下他的稿件，发现他对两个统计方法的概念未厘清。细聊之下，感觉这两个问题很多人未曾重视。 ? 今天，借此推文，详细说明。 1 — 如何理解单因素方差分析？...模型组、药物治疗组之间只有1个不同因素，即是否治疗。 假手术组和药物治疗组之间存在2个不同因素，即造模和治疗。采用单因素方差比较假手术组和药物治疗组之间的差异是不正确的，更不该标注。 第2个问题。...我们评价药物疗效的前提是判断模型是否成功建立，此时应该首先采用两个独立样本t检验比较假手术组和模型组，判定模型成功之后，再使用单因素方差检验模型组、X药组、阳性药组的数据差异。...简言之，就是观察心梗造模后，不同作用强度的药物对该靶点或靶器官的治疗差异。 因此可以使用单因素方差结果比较阳性药和X药之间的治疗差异。 2 — 如何理解多组间非参数检验？...在弹出的对话框中选择“字段”，将检验指标放入“检验字段”，组别放入“组”，点击运行，输出如下对话框。若存在组间差异，则会标记为黄色；若无组间差异，则无黄色标记。 ? 3.
今天针对如何快速审核接口返回值全部字段问题，分享一些解答思路，希望能帮到大家~ 其实解决上述之类问题，市面上常见的解决方案有两类： 根据业务校验需求，自定义开发校验规则库 借助现有的第三方库 今天，我们先来聊聊...一、认识一下，DeepDiff 介绍 Deepdiff模块常用来校验两个对象是否一致，并找出其中差异之处。...DeepSearch：在对象中搜索其他对象 DeepHash：根据对象的内容进行哈希处理 DeepDiff 的初衷是用来找出不同数据的差别，可以比较JSON、XML文本类的，也可以比较图片，在使用了一下之后...使用之前，先安装： pip install deepdiff 2.1 案例一：比较两个JSON 利用Deepdiff 比较 JSON 的差异： import pytest import requests...a和b两者的差异，result 差异的输出结果是： .
今天针对如何快速审核接口返回值全部字段问题，分享一些解答思路，希望能帮到大家~ 其实解决上述之类问题，市面上常见的解决方案有两类： 根据业务校验需求，自定义开发校验规则库 借助现有的第三方库 今天，我们先来聊聊...一、认识一下，DeepDiff 介绍 Deepdiff模块常用来校验两个对象是否一致，并找出其中差异之处。...主要组成部分： DeepDiff：比较两个对象，对象可以是字段、字符串等可迭代的对象，针对对象的深层差异，递归查找所有更改。...DeepSearch：在对象中搜索其他对象 DeepHash：根据对象的内容进行哈希处理 DeepDiff 的初衷是用来找出不同数据的差别，可以比较JSON、XML文本类的，也可以比较图片，在使用了一下之后...a和b两者的差异，result 差异的输出结果是： .
Ck|，则样本D的基尼系数表达式： 对于样本D，个数为|D|，根据特征A的某个值a，把D分成|D1|和|D2|，则在特征A的条件下，样本D的基尼系数表达式为： 比较基尼系数和熵模型的表达式，二次运算比对数简单很多...输出结果如下： 模型正确率和召回率严重下降，ROI降低为209100。 因此simpleCART算法中，ROI最大为327900。...优缺点： 优点 朴素贝叶斯算法假设了数据集属性之间是相互独立的，因此算法的逻辑性十分简单，并且算法较为稳定，当数据呈现不同的特点时，朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。...换句话说就是朴素贝叶斯算法的健壮性比较好，对于不同类型的数据集不会呈现出太大的差异性。当数据集属性之间的关系相对比较独立时，朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果。...输出结果如下： 模型正确率和召回率严重下降，ROI降低为0。 因此naivebayes算法中，ROI最大为317400。
又根据 ? KL散度表示两个分布的差值，当KL散度值越大时，表示两个分布的差异越大；KL散度值越小，分布的差异越小，对所有样本，计算KL散度求平均，本质上来讲，指标还是通过信息增益来评价。...每次D2选择不同的样本，将上述过程循环2n次，计算总体的分类正确率，并将总体正确率作为GAN的评价指标。 如果x1,x2,...,xn和y1,y2,......但是根据实际情况，其评价效果并不理想，主要有如下问题：面临高维分布，非参数难以得到比较准确的概率密度函数的估计，另外对数似然函数与样本的质量并不存在明显的相关关系，有些不好的GAN可以给出很高的对数似然值但样本质量依旧很差...故在选择GAN的评价指标时，应根据实际场景要求选择指标，或者组合选择几个指标从不同角度考察GAN的生成效果。 [1]Bissoto A , Valle E , Avila S ....如何系统性学习GAN 有三AI公众号输出了大量的GAN相关的内容，关于如何系统性学习GAN，请大家参考往期文章。
3.3相对熵 相对熵，也称为KL 散度（Kullback-Leibler Divergence），是一种用于比较两个概率分布差异的度量。...KL散度=交叉熵-信息熵 相对熵在机器学习、信息论和统计学中有广泛的应用。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。...例如，在机器学习中，相对熵常用于比较真实数据的分布和模型预测的分布之间的差异，以评估模型的性能。较小的相对熵值表示模型预测的分布与真实分布更接近。...假设我们训练了两个分类模型，其预测结果如下: 模型1: 预测值标签值是否正确0.3 0.3 0.40 0 1（猪）正确0.3 0.4 0.40 1 0（狗）正确0.1 0.2 0.71 0 0（猫）...所以，使用逻辑函数得到概率，并结合交叉熵当损失函数时，在模型效果差的时候学习速度比较快，在模型效果好的时候学习速度变慢。
s调查（Investigation）：对即将执行的测试任务进行仔细的分析并确定测试输入和预期输出 s实验（Experimentation）：实际地去测试，验证我们的预测是否正确，检查我们在整理阶段获取到的信息是否正确...根据实验结果，测试人员将收集更多的信息，并调整测试任务的优先级。 2.2....三、 探索性测试的典型技术 在项目测试过程中，根据不同产品的特性，将产品功能测试分成三个层次，下面分别关注探索性测试在各层次上的测试设计，并介绍能够快速对不同特性进行测试和分析的方法。 ?...图3.6系统输出的分解 3.1.2互联网测试模型 将业界非常好的测试经验总结成测试模型，并将测试模型分成三个层次。 ? 图3.7互联网测试模型的三个层次 下面描述一些比较经典的互联网测试模型。...针对键字段，多次插入或更新数据，来检验字段唯一性约束。 （2）在数据库设计中，对于同一个字段在不同的表中的属性是否相同进行校验重点检查“是否为空”和“限制性”。
现在的方法，要么是直接通过打分对比输出答案，要么也会对不同LLM答案进行融合，但整个过程仍会保留有害、或不正确的信息，输出结果相应也会大打折扣。...首先，它会收集N个模型对每个输入的输出，并创建所有可能的输出对。 然后，使用特殊的编码器来比较这些输出对，以确定哪个候选输出更好，捕捉到微小的差异。...在推理阶段，计算一个矩阵，其中包含了所有输出对的比较结果。再根据矩阵确定给定输入的所有输出排名顺序。 最后，选择每个输入中排名最高的候选输出作为最终结果。...按照论文解释，通过这个运作流程，就能有效筛选并集合生成优质答案。 那么到底效果如何，下面是团队的评估过程。...根据对多个LLM模型在MixInstruct数据集上的表现，可以看到不同模型在表现上存在显著差异，各有优劣。
前言： 获取单个configmap并忽略特定字段的操作可参照：kubectl获取ConfigMap导出YAML时如何忽略某些字段。...（ConfigMap），并输出成一个单一的YAML文件，其中已经删去了所有制定的字段。...注：请确保你安装了 yq 版本 4 或以上，因为 yq 的语法在不同版本间有较大差异。上述示例是基于 yq 版本 4 的语法。如果你的 yq 版本与此不同，请根据你的版本调整语法。...注意，模板语法可能根据你想要显示的确切内容和格式有所不同。...记住，某些字段，特别是涉及多行值的，可能需要更复杂的处理技巧，如使用yq或者自定义Go模板，以确保正确地解析和编辑YAML。
为了了解ChatGPT不确定性输出的影响，我们分析了在不同提示下，在30次独立实验中开发集上正确计数的分布，如图4所示。...无论使用哪种方法，只有不到65%的SQL语句能够一致地被正确撰写。这意味着通过提高输出的一致性，模型有很大潜力正确地撰写大多数查询。...Self-consistency的动机是，在复杂的推理问题中，存在多个不同的推理路径可以得出唯一正确的答案。它首先对多个不同的推理路径进行抽样，然后选择最一致的答案，显著提高输出的质量。...我们将其包括在内，以检查其在即时工程和监督微调场景中的有效性和效率。如表 1 所示，不同的表示用不同的 LLM 进行实验，并集成在不同的框架中，这使得很难公平有效地进行比较。...对于每个表达，APEL 会主动搜索一个简单的输入，在此输入上候选程序倾向于产生不同的输出。然后，我们仅要求非程序员选择合适的输出，从而推断出哪个程序是正确的，并可以用来微调解析器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
