在软件工程领域，对于复杂的软件系统通常采用「行为测试」的方法，通过验证输入输出行为来测试一个系统的不同的能力。...本研究借鉴了这一思想，提出了 「CheckList」，一种用于全面测试 NLP 模型行为的评估方法及配套工具。...CheckList 通过提供一个「语言学能力」列表告诉用户要测试的内容，其适用于大部分的任务，同时还给出了三种不同的「测试类型」，来满足不同能力的特定行为需求。...2 CheckList 详解 CheckList 遵循行为测试中的“「将实现与测试分离」” 的原则，将模型看作一个黑盒子，从而提升评估方法的通用性。...5 总结 传统的基于准确率的评估并不足以完全评估 NLP 模型的真实表现，本文借鉴软件工程中行为测试的思想，提出了 「CheckList」，一种模型无关和任务无关的测试方法，其通过三种不同的「测试类型」
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一个组织想要预测谁是消费贷款产品的潜在违约者。他们有基于他们所观察到的顾客历史行为的数据。...因此，当他们获得新客户时，他们希望预测谁的风险更大，谁没有。此数据集为基于用户行为的贷款预测测试集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4.
本文是前文[4]提出基于行为事件的客户画像的理论探讨。...；但这些都不是系统的理论基础。在寻找模型的理论基础过程中，读到了汪丁丁教授“哈耶克《感觉的秩序》导读”[3],终于找到基于行为事件的客户画像的理论基础,那就是哈耶克的基于事件的统一意识表达框架！...◆ ◆ ◆ 实践：大数据场景下的个体行为事件 如何将哈耶克所描述的有意识无意识个体行为事件与当下大数据中个体行为事件相结合呢？...如果我们不再特意区分线上场景事件、线下场景事件、有意识行为事件、无意识行为事件，那么在哈耶克意识事件统一表达框架下的行为主体未来事件后果预测，也可以应用为在基于行为事件的客户画像体系下场景事件的预测。...◆ ◆ ◆ 结论 本文简单的介绍了哈耶克的统一意识事件框架，并将其视为基于行为事件的客户画像体系下跨领域统一推荐模型理论基础。
随着智能手机的普及和APP形态的愈发丰富，移动设备的应用安装量急剧上升。用户在每天使用这些APP的过程中，也会产生大量的线上和线下行为数据。...若能提前预测用户下一步的行为，甚至提前得知用户卸载、流失的可能性，则能更好地指导产品的优化以及用户的精细化运营。...除了基础统计、渠道统计、埋点统计等功能外，个数的一大特色能力是——可基于大数据进行用户行为预测，帮助运营者预测用户流失、卸载、付费的可能性，从而助力APP的精细化运营以及全生命周期管理。...---- 开发者在实践的过程中，基于大数据进行用户行为预测会有两大难点：第一，开发者需要使用多种手段对目标问题进行分解；第二，数据在特定的问题上会有不同的表现。...---- 以上就是“个数”对用户行为进行预测的整体流程。总的来说，分析和建模的关键在于大数据的收集和对大数据细节的处理。
基于Spark的用户行为分析系统源码下载 一、项目介绍 本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析...重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting以及数据倾斜等知识和技术，涵盖了项目开发全流程，包括需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、测试以及性能调优等环节，全面还原真实大数据项目的开发流程...对于Scala仅仅会在部分重要技术点的使用，比如自定义Accumulator、二次排序等，用Scala辅助讲解一下如何实现。 ...task表，其实是用来保存平台的使用者，通过J2EE系统，提交的基于特定筛选参数的分析任务的信息，就会通过J2EE系统保存到task表中来。...数据分析师，可以基于此数据，做更深一步的计算和分析。 企业管理层，可以看到整个公司的网站，各个页面的之间的跳转的表现如何，做到心里有数，可以适当调整公司的经营战略或策略。 ? ? ?
也就是对这个人的行为进行识别。 一个人的行为可以有很多种，可以跑、跳、走、跌倒、打架……有一些我们可以看第一眼就知道他在干嘛，有些我们必须看一段才知道他在干嘛。...原始的openpose需要很好的显卡参与计算,也就是说需要很好的硬件支持才能够跑起来，因此就有了个轻量级版本的openpose（基于mobileNetV2） 轻量级版本 lightweight openpose...，最后对连续帧或者单帧的骨架进行行为识别。...然后说下提取骨架后，行为识别的方法。以前做的时候想了很多方法，当然也研究了很多论文和博客，能够做个总结。 基于单帧图像的骨架： 人体骨架的数据，（坐标点或者向量）进行训练。...（就跟手写数字识别一样） 基于连续帧图像的骨架： ST-GCN：解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型），也可以直接去看官方论文啊，因为我之前没用这个，暂时也没去了解。
产品经理的核心工作就是研究用户，根据用户需求研发产品。而研究用户的核心是研究用户行为，研究用户行为背后的原理。 什么是用户？ 用户不是自然人，而是需求的集合。怎么理解这句话呢？...异质性是指用户是唯一的，世界上没有完全一样的用户。 情境性是指用户的行为受情境的影响，没有情境就没有用户，同一个用户在不同情境下会有不同的反应和行为。...可塑性是指用户是可变的，其偏好和认知会随着外界不同的信息刺激发生变化而演化。 自利性是指用户追求个人利益最大化。 有限理性是指用户追求理性，但由于能力有限，只存在有限理性。 如何理解用户的行为？...最终形成的期望效用会影响人的行为，并根据实际使用体验形成经验，反馈给用户偏好，对其进行修正或强化，形成新的偏好。 理解了用户行为，有什么用？ 产品的目的，最终是促进用户的某种行为（使用、交易等）。...跟1相反，我们可以找到一个个具体的人，在某个具体情境下的用户使用行为进行分析（使用、反馈、投诉等），当获得足够多的数据，我们就可以根据数据，形成用户分布模型，然后基于这个模型去设计产品。
关于RTA RTA是一款专为蓝队研究人员设计的威胁行为能力检测框架。RTA提供了一套脚本框架，旨在让蓝队针对恶意行为测试其检测能力，该框架是基于MITRE ATT＆CK模型设计的。...在可能的情况下，RTA 将尝试执行策略所描述的实际恶意活动。在其他情况下，RTA 将模拟所有或部分活动。例如，某些横向移动操作默认会针对本地主机（尽管参数通常允许进行多主机测试）。...工具要求 由于该工具基于Python 2.7开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 2.7环境。...需要注意的是，Windows Defender或其他防病毒产品可能会在RTA运行时阻止或以其他方式干扰RTA。在根据测试目标运行RTA之前，请考虑如何在测试主机上配置安全产品。...自定义配置 广大研究人员可以通过修改common.py来自定义RTA脚本在我们环境中的工作方式。我们甚至可以编写一个全新的函数，用于一个或多个新的RTA。
今天给大家介绍一款行为驱动开发测试框架：Cucumber。 1、介绍 Cucumber是一个行为驱动开发（BDD）工具，它结合了文本描述和自动化测试脚本。...它使用一种名为Gherkin的特定语言来描述应用程序的行为，这种语言非常接近自然语言，使得非技术人员也能够理解和参与测试。...下面是一个简单的示例，演示了如何使用Cucumber和Selenium WebDriver来编写自动化测试用例。...下面是一个简单的示例，演示了如何使用Behave和Selenium WebDriver来编写自动化测试用例。 首先，我们需要安装必要的库。...下面是一个简单的示例，演示了如何使用Behave和requests库来编写自动化测试用例。 首先，我们需要安装必要的库。
现代推荐系统不仅仅依赖于简单的协同过滤或基于内容的推荐算法，而是更加注重如何综合利用多种数据源和算法来提供更准确的推荐。...在本博客中，我们将深入探讨如何基于用户行为构建个性化推荐系统，结合实际案例分析，并提供完整的代码实现和部署过程。 基于用户行为的推荐系统原理 A....推荐生成与评价 在模型训练完成后，系统可以根据用户的当前行为和历史行为生成推荐列表。推荐的效果可以通过离线评估（如精确率、召回率）或在线测试（如A/B测试）来进行评价和优化。...基于用户行为的个性化推荐案例分析 A. 问题定义 在本案例中，我们将基于用户的浏览和点击行为，构建一个电影推荐系统。...在本博客中，我们详细介绍了如何基于用户行为构建个性化推荐系统，从数据收集与预处理、模型构建与评估、到系统部署与优化，提供了完整的流程和代码实现。
（3）模式发现相关的数据挖掘，主要在移动对象微观和宏观分析的基础上，研究对象活动的时间和空间特点来发现对象的活动规律，从庞杂琐碎的移动对象轨迹数据中分析出对象的活动规律和行为模式。...基于结构特征的轨迹微观数据分析技术主要以从轨迹数据入手，深入研究轨迹数据的特征，从而完成对轨迹结构的抽取、计算和分析。 （2）基于协同过滤的对象宏观活动分析技术。...基于结构特征的轨迹分析方法 基于结构特征的轨迹数据分析方法主要可以分为 5 个步骤： （1）轨迹数据的加载、重构。对数据的降噪处理，构建索引结构，然后进行重构。 （2）轨迹数据的转角计算与划分。...基于wifi的用户生活模式挖掘 （1）数据预处理。从wifi扫描列表提取数据，发现访问地点。 （2）构建移动图模型。基于用户在地点间的轨迹来构建移动图。...（3）基于地点时间特征的聚类质也叠加方法来识别所有用户的家和工作地点，通过分析用户在家和工作地的行为来理解用户作息规律 移动图模型构建 访问地点发现。
如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务 TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org.../tfx） 它可以很方便的把已经保存了的TensorFlow有其实TF2的模型，转变为可用的服务，并提供一定的性能保障。...下文以如何将官方的中文BERT模型部署为RESTFul服务为例 下载官方bert分词器 $ wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models...8500:8501 \ -v ${PWD}/bert:/models/bert \ -e MODEL_NAME=bert \ -it tensorflow/serving 用CURL进行预测测试...": [1, 1, 1], "input_mask": [1, 1, 1], "input_type_ids": [0, 0, 0] } ] }' Python的测试
2.用户行为建模 基于用户历史行为的进行挖掘分析，得到刻画用户本质需求的一组属性集合，即得到用户模型，个性化推荐的准确性很大程度上依赖于对用户属性刻画的准确性。...借助机器学习中的分类（如SVM）和聚类（如k-means）算法可有效解决用户群体的划分问题，牵涉到的训练和测试数据需要先根据一些规则粗略得到候选集，在结合人工标记的进行筛选。...相似度计算方法对推荐效果的影响 相似度的计算很多种方法，如余弦相似度、皮尔逊相关度等，曾经使用mahout做过的一个不同相似度度量方法下的对比测试结果，测试中score的计算使用的是绝对差值的平均，越小越好...本次测试结果表明，在基于用户的协同过滤中，使用皮尔逊相关度的计算方法，推荐效果最好。 其实不同的相似度计算方法有各自的优缺点，适用不同的应用场景，可以通过对比测试进行选取。...3）基于知识的推荐 当用户的行为数据较少同时又有明确的需求时，协同过滤和基于内容的推荐效果不尽人意，但是基于知识的推荐可以帮助我们解决这类问题。
留存分析留存分析主要结合用户的初始行为和留存行为进行统计分析，可以计算指定时间范围内发生了初始行为的用户最终产生留存行为的占比。...除了注册行为，活跃留存分析的初始行为可以指定任意普通行为，以此来验证该行为对留存的影响。...图片流程转化流程转化是基于用户行为序列的分析，找到行为序列中满足特定行为模式的数据并进行转化统计，本节主要介绍漏斗分析和行为跨度分析。1....行为跨度分析行为跨度分析统计的是先后发生的两个行为之间的时间间隔。两个行为之间有时间上的先后关系，但并不需要像漏斗分析一样隶属于同一个流程。...此时的初始行为都是注册行为，目标行为有所不同，通过分析结果可以了解新用户第一次发生指定行为的时间跨度。当初始行为和目标行为选定为某个操作的首尾两个动作时，时间跨度分析还可以用于分析用户的操作效率。
在第九期美图技术沙龙中，来自美图公司的白杨介绍了基于用户行为的视频聚类方案，并探讨视频聚类在美拍推荐系统中的一些实践。...那么 TopicModel 是通过统计各个文档里面的词频、单词的共现，来推测出文档及单词的主题分布。 那么它如何应用在美拍的推荐呢？...如何得到更细粒度的聚类呢？可以引入第二个方案 Item2vec。...基于用户行为来做存在一些低频的视频，所以准确率较差。 那如何解决以上两个问题呢？我们引入文本信息，利用文本总结聚类的含义、提升低频视频的准确度。...然后判断传播过程后整个图的标签变化情况，如果整张图的变化情况比较少（小）可以认为已经收敛。 那如何利用用户行为来解决呢？
意义：基于Hadoop的学生校园网行为分析具有以下意义： 提供个性化的教育服务：通过分析学生的校园网行为，学校可以了解学生的学习兴趣、学习习惯和学习需求，从而提供个性化的教育服务。...二、国内外研究现状 国内外在基于Hadoop的学生校园网行为分析方面已经有一些相关研究和应用。 国内方面：一些高校和研究机构已经开始探索基于Hadoop的学生校园网行为分析。...尽管国内外已经有一些相关研究和应用，但是在基于Hadoop的学生校园网行为分析方面仍存在一些挑战和待解决的问题。例如，如何处理大规模的校园网行为数据、如何提取有效的特征和模式、如何保护学生的隐私等。...三、设计目标 本课题的设计目标是开发一个基于大数据技术的学生校园网行为分析系统，旨在通过收集、处理和分析学生在校园网上的行为数据，提供有关学生行为的深入洞察和决策支持。...学习成绩预测：基于学生的校园网行为数据和历史学习成绩数据，设计一个学习成绩预测模型，能够预测学生未来的学习成绩。
在基于风险的测试中，在干系人参与的产品质量风险分析的过程中对质量风险进行识别和评估。测试团队设计、实施和执行测试来缓解质量风险。质量包括影响客户、用户和干系人满意度的全部功能、行为、特征和属性。...基于风险的测试使用产品质量风险来选择测试条件，为这些条件分配测试工作，并为生成的测试用例设定优先级。基于风险的测试有各种各样的技术，这些技术在采集的文档的类型和级别，以及运用的形式方面大相径庭。...基于风险的测试明确指出的或隐含的目的就是用测试来降低整体的质量风险水平，具体而言是把风险水平降低到可接受的范围。...风险分析获得了充足的信息，考虑到了相关的工作活动、系统行为分析、基于成本的风险评估、产品风险分析、最终用户风险分析和责任风险分析。...无论基于风险的测试是深度优先还是广度优先，分配给测试的时间都有可能不足。
她和Lisa Crispin一起合著了《更敏捷的测试：整个团队的学习之旅》和《敏捷测试：测试人员和敏捷团队实践指南》 如果开发团队采用了敏捷方法，那就意味着程序员需要做更多的测试。...DragonFire 公司的顾问珍妮特·格雷戈里（Janet Gregory）讨论了“新晋敏捷测试员的危险行为与陷阱”，并解释了敏捷测试员所应做的工作。 1....等待第二天的版本 格雷戈里认为，敏捷开发需要不断地进行测试。不能等版本开发到最后阶段才开始测试，最重要的是要采取主动。 敏捷测试者需要做的是，从“版本主管”那里定期拿到各版本，并规划测试的基本架构。...所有测试都想手工进行 如果所有测试都想手工进行，那么必然赶不上程序员的进度。不对测试进行自动化会导致越来越多的 bug，并且无法及时响应新的需求。...欢迎分享敏捷测试的优点和遇到的问题 : )
用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。...本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路，通过本文，你可以了解到： 基于discuz搭建一个论坛平台 Flume日志收集系统使用方式 Apache日志格式分析 Flume与Kafka集成 日志分析处理流程...架构设计与完整的代码实现 项目简介 本文分享会从0到1基于Flink实现一个实时的用户行为日志分析系统，基本架构图如下： ?...本文主要实现以下三个指标计算： 统计热门板块，即访问量最高的板块 统计热门文章，即访问量最高的帖子文章 统计不同客户端对版块和文章的总访问量 基于discuz搭建一个论坛平台 安装XAMPP 下载 wget...总结 本文主要分享了从0到1构建一个用户行为日志分析系统。
故事的背景是我在给 Avalonia 加上触摸尺寸的支持时，代码审查过程中大佬提出了在多屏上的 X11 行为问题，为此我找了两个触摸屏进行测试 X11 的多屏触摸行为。...由于我的设备有限，本文只记录我所测试到的行为 给 Avalonia 加上触摸尺寸支持的功能的代码： https://github.com/AvaloniaUI/Avalonia/pull/16498 基础环境...本次测试是我在麒麟 Kylin 系统搭配 CVT 厂商的双屏进行测试 在我的设备上使用 cat /etc/.kyinfo 获取麒麟系统的版本的输出信息如下 [dist] name=Kylin milestone...文档，所获取的是椭圆长轴，将其当成触摸宽度是不准确的 校准屏幕 在我的设备上，发现触摸屏的触摸输入和对应的屏幕显示没有对齐，需要根据以下大佬们的博客进行修复 Linux处理多触屏的终极解决方案 香风家的火柴盒...【图形显示】扩展屏模式，触摸点较准不准确_90-touchscreen-map-CSDN博客 具体输入行为测试 我使用了相同的物理面积的物体触摸屏幕，两个屏幕分别是 3840x2160 和 2400x2160
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