回归测试的基本原理 假设研发对软件代码进行了一些更改，任何类型的更改。我们如何确信这些更改不会对我们的代码产生负面影响呢？实现信心的一种方式是进行彻底的回归测试。...综合平衡测试质量和执行成本,对回归测试套件进行持续优化,是保证高效测试的关键所在。 测试用例选择 选择正确的测试用例包括识别直接和间接受影响的测试用例。...分析提交历史记录 在版本控制系统中，我们可以检查提交历史，以查看对代码库进行了哪些更改。每个提交通常包括有关修改了哪些文件、添加、删除或修改了哪些代码行的信息，以及对所做更改的描述。...只有测试和开发团队形成高度默契的协同,回归测试的效率和质量才能达到最优水平。 文档更改 除了准确识别出代码修改点,我们还应当将其与相应的需求或用户故事建立可追溯的关联关系。...通过的测试 如果没有回归测试失败，那么我们应该能够自信地回答以下问题：我们的测试通过是出于正确的原因还是错误的原因？一个正确的原因是，测试可以通过正常运行的代码部分。
当进入建模阶段时，我们将对此选项进行扩展。 数据相关性： ? ? 从我们所看到的，一些特征对确定类标签有影响。有些与股票/季度报告是否值得买进、卖出或持有几乎没有关系。...方法2：基于树分类器选择前10个特征 下一种特征选择方法比我们刚才做的要复杂一些。通过使用sklearn，我们将实现一个基于决策树的分类器来确定哪些特征是最重要的。...当变量最初被更改以适应每个新的分类器时，clf早就应该被更改了。 1、网格搜索的参数 这些参数需要设置为适合我们自己的个人需求。正如我们所看到的，clf 和 params 已在上面处理。...如果我们的分类器能够以47%的准确率来决定一个股票是否值得投资，那么我们应该认为这是一个重大的突破！ 12 分类新数据 假设我们想用分类器来预测一个新的QR。我们怎么才能做到呢？...在处理新数据时，为了与配合分类器，我们必须对数据进行扩展，因为我们最初就是这样训练分类器的。必须对数据进行处理，以包含百分比修正、正确的特征列和与其他相关数据的缩放值。
正确合并 保留定义明确的 commit 日志 持续测试和集成 # 每次 commit 只能做一件事 Linux 的中心原则是，所有更改都必须分解为小步骤进行 —— 您的每个 commit 都只能做一件事...通过始终遵循此原则，项目维护者可以更轻松地识别和隔离任何有问题的更改，而不影响其他的功能。 # commit 不能破坏构建 不仅应该将所有更改分解为尽可能小的变量，而且还不能破坏内核。...一些维护者注意到了其中增加的工作量，但是对此仍然没有感到什么太大的压力或者导致倦怠 # 保留定义明确的 commit 日志 每个 commit 都必须是独立的，这也应该包括与该 commit 相应的日志...更改的代码越少，日志反而应该说明得更详细。 在一个 commit 过了几年之后，几乎没有人会记得当初为什么进行更改。Git 的 blame 功能就可以显示这些代码的修改记录。...Linux 社区还有一个名为 Linux-next 的镜像 ，它提取维护人员在其存储库的特定分支上进行的所有更改，并对其进行测试以确保它们能正确集成。
对于一棵二叉树而言，如果它是完美二叉树，每一层的元素都是满的。我们假设它的层数是k，那么它一共可以存放 个元素。反过来说，如果一个完美二叉树当中存在n个元素，那么它的层数应该是 。...正因为如此，所以我们才需要设置一些机制来保证二叉搜索树的平衡性。平衡性有了，二叉搜索树的查找效率才能得到保障。...这同样是不平衡的，但这种情况除非我们继续往下递归，否则很难识别。 所以这里换了一种方法，我们判断R和AB的size的关系，以及L和CD size的关系。...我们假设我们现在有了一个函数叫做maintain，它可以将一棵不平衡的子树旋转到平衡状态。我们先假设已经有了这个函数，再去看看它里面需要实现哪些逻辑。...reset的时候正确地修改。
作者 | Joseph Nelson 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 按照本教程，只需要更改两行代码即可将对象检测模型训练到自己的数据集中。 计算机视觉正在彻底改变医学成像。...算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。...检查数据集的健康状况，例如其类平衡，图像大小和长宽比，并确定这些数据可能如何影响要执行的预处理和扩充 可以改善模型性能的各种颜色校正，例如灰度和对比度调整 与表格数据类似，清理和扩充图像数据比模型中的体系结构更改更能改善最终模型的性能...https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-roboflow/ 创建TFRecords和标签图 将使用Faster R-CNN的TensorFlow实现（稍后对此进行更多说明...它包含TFRecord文件，但希望模型的原始（未标记）图像进行预测。 应该上传模型未见的测试图像。
但是，在被接受到主干之前，对每项提出的更改进行彻底的回归测试很重要（注：回归测试是指修改了旧代码后, 重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其他代码产生错误的一种测试方法）。...对此，该研究团队开发了一种更好的方法来执行这项回归测试：使用一个利用机器学习的新系统来创建一个为特定代码更改选择回归测试的概率模型。这种方法需要仅仅运行一个小的测试集，以确保检测到错误的更改。...为什么使用创建依赖项是低效的 回归测试的一种常用方法，就是使用从构建元数据中提取的信息来确定在特定代码更改上运行哪些测试。...每个新的代码更改总会与之前的情况略有不同，因此模型不能简单地将新的更改与历史更改进行比较，来确定哪些测试值得运行。然而，新更改的抽象可以类似于前一个或多个代码更改的对应的抽象。...由于代码库结构的不断演变，测试选择策略必须适应继续满足这些严格的正确性要求。然而，他们的系统让其变得简单，因为他们可以使用最近提交的代码更改的测试结果来定期地重新训练模型。 ?
模式识别就是一个例子: 视觉、声音、化学成分等。 如果创建一个光学字符识别算法 (OCR),该算法可以被任意数量的样品进行训练并尝试把图像分类为字母A, B,……等。...分类器对发病率的极端依赖可能足以使一些研究人员总是使用概率估计，如logistic回归进行代替。人们甚至可以说，当结果变量的变化很小时，根本不应该使用分类器，而应该只对概率建模。...选择一种方法的关键因素之一是它应该具有正确统计属性的敏感的准确性评分规则。机器分类的专家很少有了解这一极其重要问题的背景，选择一个不正确的准确性得分，如正确分类的比例，将导致一个虚假的模型。...这里对此进行了详细讨论。...一图感受各种机器学习算法 机器学习算法 - 随机森林之决策树初探（1） 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（2） 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（3） 机器学习算法-
构成风险的关键因素有哪些？ A. 人，财，物 B. 技术，管理和操作 C.资产，威胁和弱点 D. 资产，可能性和严重性 10. 以下哪些不是应该识别的信息资产？ A. 网络设备 B.客户资料 C....在实施保护所需的成本与风险可能造成的影响之间进行技术平衡； B.在实施保护所需的成本与风险可能造成的影响之间进行运作平衡； C. 在实施保护所需的成本与风险可能造成的影响之间进行经济平衡； D....在实施保护所需的成本与风险可能造成的影响之间进行法律平衡； 15. 对于信息安全风险的描述不正确的是？ A. 企业信息安全风险管理就是要做到零风险 B....重要或敏感岗位的人员入职之前，需要做好人员的背景检查 C.企业人员预算受限的情况下，职责分离难以实施，企业对此无能为力，也无需做任何工作 D....对于在ISMS内审中所发现的问题，在审核之后应该实施必要的改进措施并进行跟踪和评价，以下描述不正确的是？ A. 改进措施包括纠正和预防措施 B.
单纯根据数字来判断一个社区的健康状况可能会导致错误的结论和不恰当的后续行动，那么我们如何才能做得更好呢?...案例研究:代码审查 在企业环境和开放源码项目中，都强烈建议进行代码评审，以便在问题出现之前识别并修复它们。代码评审人员对代码和软件中的更改了解最多，而项目维护者在合并新更改之前依赖稳定的贡献者的意见。...当我们查看度量标准时，比如代码评审的数量，我们必须始终超越数量本身，并理解如何使用数据来增长和反映我们是否在朝着正确的方向前进。...我们需要提出关键的问题，以确定我们应该研究哪些指标，以及如何将它们组合起来以获得有意义的信息。例如: 为什么数据点对我们(或我们的经理)很重要? 更高或更低的数字是什么意思?...相反，你应该更深入地挖掘，看看背后的数字。
我所知道的唯一讨论发生在 security-alert@ 邮件列表中，共识是该错误应该作为普通错误进行修复。...这一发展的背景复杂，涉及地缘政治紧张局势、企业收购以及在商业利益与开源理念之间寻求平衡的固有挑战。Nginx 的历史一直很动荡。...Freenginx 的第一个代码版本 freenginx-1.25.4 已于 2022 年 2 月 20 日发布。这是一个旧代码库的克隆，只做了几项较小的更改。其中一项是修复导致分叉的错误。...那么 F5 对此作何反应呢?一位公司代表说:“F5 致力于提供成功的开源项目，这需要大量不同的贡献者社区，以及运用严格的行业标准来分配和评分已识别的漏洞。...我们认为这是为客户和社区开发高度安全软件的正确方法，我们鼓励开源社区加入我们的努力。” 在我看来，他们对这个分支并不担心。
有些人认为应该衡量开发人员可以编写多少行代码、他们可以多快地发布新功能以及他们可以多快地找到错误修复。...相反，提出更开放式的问题，例如“从 1 到 10 对 [任务 X] 进行评分，其中 10 代表良好的体验”。 主要要点：使用适合获得更好答案的格式；排名或评分是一个不错的选择。 应该询问哪些主题？...开放式问题有助于识别您尚未考虑的问题，尤其是在许多开发人员都遇到相同问题时。 在您开始使用门户并实施功能后，重新运行痛点调查。这将告诉您您的更改是否产生了明显的影响。...如果部署（开发）、提升（阶段）或发布（生产）失败，我可以快速识别失败的位置。 其他问题可能包括： 在正常工作时间内，您平均等待多长时间才能从工程团队那里获得帮助以解决部署或发布问题？...下一步是使用结果进行更改，以解决最大的痛点和生产力和满意度的障碍。我将在本系列的第 2 部分中详细介绍这一点。
为了更改数据，数据库必须在进行更改的行上施加行独占锁定，insert、update、delete和select for update语句都会隐式采用必要的行锁定。...平衡多叉树； B+树：有序数组链表+平衡多叉树； B+树(叶节点保存数据，其他的节点 全部存放索引)，数据库索引采用B+树的主要原因是B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。...平衡二叉树：通过旋转解决了平衡的问题，但是旋转操作效率太低。 红黑树：通过舍弃严格的平衡和引入红黑节点，解决了 AVL旋转效率过低的问题，但是在磁盘等场景下，树仍然太高，IO次数太多。...因此，查找过程中要进行许多次的磁盘读取操作。 而适合作为索引的结构应该是尽可能少的执行磁盘IO操作，因为执行磁盘IO操作非常的耗时。因此，平衡二叉树并不适合作为索引结构。...子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引
疑惑一 【答疑解惑】初学必须掌握的数据结构有哪些？ 数据结构有很多，难以程度也不相同，初学者应该掌握哪些基本的数据结构呢？...5）树，包括基本的二叉树，普通树。能进行树节点的增加、删除、遍历和查询。 以上作为初学必须掌握的一些基本数据结构，也是最为常用和通用的内容。...等到这些内容能熟练掌握之后，可以进一步学习相对复杂一些的其他内容，比如平衡树、红黑树、B数、图以及一些对应的算法。...只是学习书本上的东西会让你心里觉得不踏实，可以说综合水平的提高只有通过大量的项目练习才能做到。...5，能看到常用的算法代码，比如常用排序，查找。阅读代码也是一种重要的能力，因为很多情况下是你在别人的基础上去修改代码而不是重新开始。所以你需要在看懂别人的代码基础之上进行修改。
Mongo有丰富的查询语言，横跨多个文档，因此人们一直在寻找多文档事务来使用他们的SQL代码。...不过这些地方仍然会保留标识，所以应用知道哪些进程需要重新进行。因此，你需要后台进程在指定的时间（如1小时）检查“syncing”文件是否有未完成的地方。...一些事务需要执行特定变化，这些变化稍后很难识别。...如果不是VALID，即使是“COMMITTED”，平衡计算也会忽略事务。 seqId：这是账户的独有的seqId，这个seqId给账户更改一个确定的顺序。 cachedBal：账户的缓存平衡。...关键是确保即使事务没有按顺序发生，缓存平衡也可以安全的计算/取消，还有就是事务状态可能改变。因此我们每个账户使用一个seqId，这确保了账户更改按确定的顺序发生，可以避免复杂的锁。
在我们的无服务器系列的这一期中，我们将通过概述无服务器的缺点以及在哪些情况下它可能不是你的下一个应用的最佳方法来增加更多的平衡。 当然，没有任何技术或架构是适用于所有情况的完美解决方案。...这将说明在何种情况下，serverless的优点和缺点的平衡使得它成为技术堆栈的最佳选择，而在哪些情况下它可能不是最佳选择。...除此之外，只有应用程序的“核心”才能被认为是“独特的”。 传统的web开发需要对用户标识、数据存储、通知和支付进行自定义配置和编码。...上面列出的AWS工具(Cognito、DynamoDB等)只需要配置，然后就可以在测试和生产环境之间快速、轻松地进行更改。...但是，如果他们有相同的代码，他们如何有效地扩展以满足需求? 如果您使用硬件连接服务器容量，如何知道峰值需求可能需要哪些资源?您的服务器很少接近最佳容量。
为了开发新产品特性并且及时更新，我们使用基于主干的开发模型来更改代码库。一旦工程师的代码改动被主分支（主干）接受，我们就尽量让这些改动对其他从事该产品或服务开发工作的工程师快速可见。...一种常见的回归测试方法是使用从编译元数据中提取的信息，来确定在特定代码改动上应该运行哪些测试。通过分析代码单元之间构建的依赖项，可以确定某次代码改动中传递性地依赖于源的修改的所有测试。...每次新的代码改动总是和以前的情况略有不同，因此模型不能简单地将新的改动与历史改动进行比较，以确定哪些测试值得运行。然而，对于新改动的抽象化结果可以与对应的一个或多个历史代码改动的抽象化结果类似。 ...为此，系统使用了标准机器学习算法的变体——梯度增强决策树模型。...由于代码库结构不断演变，测试选择策略必须自适应地更改，才能持续满足对正确性的严格要求。然而，对于我们的系统，这很简单，因为我们可以使用最近提交的代码改动的测试结果定期重新训练模型。 ?
左单旋转 当node.left.left被进行了一次插入操作，导致这棵树不平衡时，需要进行左单旋转，过程如下： 分析： 由于插入了节点x，使得原本以k1为根节点的AVL树不再平衡。...那么B树放到哪里？根据二叉搜索树的定义，我们知道，对于任意B树中的节点m，都有m > k2 && m < k1，所以它应该被放置在k2之右、k1之左，所以就放到了图示的位置。...右单旋转 当node.right.right被进行了一次插入操作，导致这棵树不平衡时，需要进行右单旋转，过程如下： 基本和左单旋转相同，这里不多做解释，直接贴上代码： function rotateWithRightChild...，导致这棵树不平衡时，需要进行左双旋转，过程如下 分析： 由于插入了节点x，使得原以k3为根节点的AVL树不再平衡。...我们先将k1进行右单旋转，得到中间的图，从而使得整个树有一种斜向上的形状。 所以再将k3进行左单旋转，得到最后的图，实现重新平衡。
如果没有具有大量自定义代码的适当框架，则将Salesforce自动化是正确的噩梦。 不过，不用担心，因为我找到了内置了Salesforce自动化支持的免费工具。...您可以使用IFrame从外部源（如此播客播放器）将内容插入网页： IFrame棘手，因为Selenium需要识别框架下的元素，这并不总是一件容易的事。 并非每个人都具备针对这种情况进行编码的技能。...TestProject会自动对此进行跟踪，并负责将命令发送到正确的上下文，而无需自己编写代码。 记录器将在使用IFrame的应用程序中记录每个步骤。...在运行期间，记录器使用AI处理元素ID的任何更改，以识别与之交互的正确字段而不会失败。 为什么要使用TestProject？ 如果您知道如何编码，则可以编写任何代码。你想做什么，就可以做什么。...而且，如果您自己进行编码，则可能需要花费更多时间才能实现自动化所需的功能。
找到正确的权力下放战略是一个进化过程，需要您进行调整，分析和调整。为了帮助您开始正确的方向，以下是您应该考虑的三个最重要的问题： 我们应该针对哪些决策？ 我们所有这一切的目标是增强您平台的可变性。...服务实施 - 我们应该在每项服务中使用哪些工具，语言和架构？ 系统架构 - 服务如何与其他人交谈？开发人员如何了解它们？ 数据架构 - 如何在服务之间共享数据？ 变更流程 - 何时可以更改服务？...需要做些什么才能提高整个系统的安全性？ 采购 - 可以购买哪些软件？使用开源软件需要哪些保护措施？ 分析这些空间中的决策是如何制定的，这是值得的。它们如何影响系统的更改方式？哪些决策过程阻碍了你？...哪些阻止人们进行创新？最后，在哪些情况下，更多的自由和自治会有益吗？ Netflix是一家能够以创新方式下放权力的公司的典范。...例如，集中式企业团队可以识别所有微服务团队应该使用的三种数据库。由各个团队决定选择，但他们可以从提供的菜单中进行选择。
近年来，机器学习系统已经发展到模仿人类大脑模式进行思考的模式。开发机器学习的算法目的是教授计算机如何识别对象的特征。...刚开始，电脑会认为有四条腿和一条尾巴的东西都是猫，然而随着鹿的信息被插入进来，它可能更改认为猫是一种小体积的宠物动物。随着更多的动物被添加进来，这些特征会越来越准确，精确。...多亏了这种机器学习算法，电脑才能够给每一个模型定义提供一个预测性的值，用来判定他对此物体的判别有多大把握。例如，黄色会增加对判定香蕉的把握值；绿色会提高对绿叶的判定值。...机器学习算法2：决策树 决策树是一种主要用于分类问题的监督学习算法。它可以用于分类和连续因变量。在该算法中，样本群被分为两个或多个均匀集合。...上述算法将帮助您进行复杂的决策，从而提供正确的解决方案。
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