Kotest 的主要优点是它提供了丰富的测试风格来搭建测试套件，其中还有一套全面的匹配器，可以帮助你使用优雅的内部领域专用语言（DSL）编写表达式测试用例。...Kotest 除了支持基于属性的测试 之外，我们团队也看好它可靠的 IntelliJ 插件和支持社区。...我们的许多开发者将它列为首选并推荐那些仍在 Kotlin 中使用 JUnit 的开发者考虑切换到 Kotest。...React Query 提供了一种基于 hooks 的更直接的方式。它与现有的基于 promise 机制的异步数据获取库协同工作，如 axios、Fetch 和 GraphQL。...Camunda 提供的工作流和决策引擎可以作为库集成到用户的 Java 代码中。这使得测试、版本化和重构工作流变得更容易，缓解了其他低代码工作流引擎的一些缺点。
但我们注意到，在苹果提供的XCUITest自动化框架下，仍需使用模型-视图-视图模型（MVVM）模式编写大量的视图测试，并不是非常合理。这个缺陷已经被ViewInspector所弥补。...Kotest 的主要优点在于它提供了丰富的测试风格来构建测试套件，其中还有一套全面的匹配器，可以帮助你使用优雅的内部领域专用语言（DSL）编写表达式测试用例。...Kotest 除了支持基于属性的测试（一项我们在以前的技术雷达中提到过的技术）之外，我们团队还看好它可靠的 IntelliJ 插件以及来自于社区的持续支持。...Azure Bicep Azure Bicep 是一种使用声明式语法的领域特定语言 (DSL)，主要面向那些喜欢使用比 JSON 更自然的语言来编写基础设施代码的人。...然而它的语法，比起 C 更容易让人想到 JavaScript，这点会引起一些人的反对。Zig 的目标是为大家提供一种非常简单的语言，可以直接编译以减少副作用，并且程序执行是可预测和易于追踪的。
目前最先进的注释方法是使用从手工制作的序列排列和评分函数建立的隐马尔可夫模型（pHMMs），或使用在大型标记序列集上进行成对排列的算法，如BLASTp7。...图 1 ProtCNN 架构 3 结果分析 论文使用来自Pfam v.32.0的17,929个家族的种子序列来构建基准注释任务，其中每个家族的未配对种子序列被分成训练和测试集。...论文训练了一个神经网络（ProtCNN）来按Pfam家族对持有的测试序列进行分类，并表明它优于现有的方法，尽管没有使用序列比对，但显示了卓越的准确性。...为获得高精度，来自每个家族的表示必须紧密地聚集在一起，以便不同的族很好地相互分离。为了测试这种学习表示是否可用于准确分类最小家族的序列，作者构建了一种称为 ProtREP 的新方法。...这表明，ProtREP擅长于用迭代的方法来识别蛋白质家族。
与现有的IQA修复方法不同，今天要说的方法在修复图像间基于学习排序任务来解决这个问题。...这种方法使得引入自动生成的训练集进行更有效的学习成为可能，这对于现有的方法来说一直是困难的，因为修复质量的判断是相当主观的。...为了降低测量实际人类凝视的成本，许多度量方法使用计算视觉显着性而不是实际的凝视。计算视觉显著性图，是一种仅从图像中表示估计视觉显著性的排列图。...基于学习和排序的方法现在被认为是一种有希望的解决方案，也不是绝对分数，他们提供了一个学习框架，只是排序分数的目标样本。回到上面引用的例子，按照微笑的程度对图像进行排序要比给每个图像的微笑分数更容易。...Auto-generated training data 现有的基于学习的IQA修复方法学习图像特征与测试者提供的相应分数之间的关系。因此，它们需要用户注释的示例。
现有的显著性方法通常是以图像数据的视觉吸引作为指导的。本文提出了一种可行的方法来评估一个给定的方法能够/不能提供什么样的解释。研究发现，仅仅依赖于视觉的评估可能会产生一些误导性的结果。...当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。 本论文提出了一种基于随机化检验（randomization test）的可行方法来评估解释方法的性能。...我们对不同的数据集和模型架构上应用的解释方法进行了广泛的实验。并发现一些被检验的方法独立于模型参数和训练模型所使用的数据的标签。...目前研究人员提出的显著性方法通常是以图像数据的视觉吸引作为指导的。本文提出了一种可行的方法来评估一个给定的方法能够提供/不能提供什么样的解释。我们发现，仅仅依赖于视觉的评估可能会产生一些误导性的结果。...在所有的图中，y 坐标是原始解释和由直到该点所代表的层/块的随机性所推导出的随机解释之间的秩相关性，而 x 坐标则与 DNN 从输出层开始的层/块相对应。
本文所描述的自动化生成单元测试用例的解决方案（我们称之为TU：Translate Unit，后文统称为TU）就是基于方法3来实现的，下面我们先来看看我们的自动化测试用例解决方案的效果展示。...，比较难于理解，没有clang生成的直观更容易阅读。...虽然不利于阅读，但是不影响通过编码来提取AST信息。 3.3 方案 如上图所示，我们通过使用不同的插件收集被测试源文件的AST信息、头文件信息、函数注解（属性），将这些重要信息保存起来。...GCC将用户注册插件事件保存到数组中： 然后在编译构建过程中到就会去查找对应的事件有没有设置回调方法如果设置则进行调用,TU主要使用以下几种插件： PLUGIN_INCLUDE_FILE 用于获取当前文件的所包含的头文件...五、使用TU的优点 接入简单、边界单元测试可以做到业务代码0修改 函数参数可边界值实现全排列，大大降低用例遗漏风险、减少大量重复性的工作 快速生成用户自定义用例、mock方法等 六、TU支持的功能
针对这个情况，小新一和测试分析小组负责人锅仔进行了一次深入的沟通，在听完小新一对于测试任务的描述后，锅仔提出了使用基于状态的测试方法来完成对于该app的测试。 那么什么是状态机呢？...什么又是基于状态的测试呢？怎么使用基于状态的测试呢？基于状态的测试适用于什么情况呢？在使用状态机的时候需要注意哪些事项呢？...基于状态的测试 2.1 定义 基于状态的测试是一种基于模型的测试方法，作为黑盒测试设计技术中的一种，常被用于事件驱动的系统中。...基于状态的测试核心思路是通过遍历系统所有的状态转换迁移，来保证整个系统功能的正常。 2.2 状态机 顾名思义，基于状态机的测试，其核心模型就是状态机，也叫状态图。...在基于状态的测试中，状态机的准确度直接决定了测试效果，所以状态机的绘制是非常重要的一环，我们可以通过以下三步来分析如何绘制状态机： 步骤一：列出研究对象拥有的各种状态 通过启发式的探索来发现系统的状态：
优点是简单直接，不需要依据其他用户对商品的评价，而是通过商品属性进行商品相似度度量，从而推荐给用户所感兴趣商品的相似商品；缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。...2、画像生成路径 用户行为日志收集和存储（离线数据和实时数据） 用户行为提取，特征加工，生成特征向量（静态特征和动态特征） 利用有用户属性标签的数据作为有标注数据来训练画像预测模型 对更多的有标签用户属性来进行预测...通常会通过以下两种方法来评估标签的准确率 在标注数据集里留一部分测试数据用于计算模型的准确率 在全量用户中抽一批用户，进行人工标注，评估准确率（数据更可信） 覆盖率指的是被打上标签的用户占全量用户的比例...拿视频推荐来举例，我们可以根据二八定律，将电影播放量降序排列，播放量占总播放量80%的前面的电影，算作热门电影，后面的当做长尾。...，是否满足用户的需求，能不能给用户带来惊喜，或者引发用户搜索更多产品等，可以从以下几个标准来衡量： 推荐命中率/准确度 推荐命中率/准确度就是所推荐的产品用户喜不喜欢的最直观的指标，比如推荐的商品，用户有没有加入购物车或者下单
类别组1 类别组2 类别组3 领域1 训练 测试 测试 领域2 测试 测试 训练 领域3 测试 训练 测试 表 1 问题假设的范例 为了更好地理解我们的问题，我们展示了一个简单的例子，其中只有一种类型的领域差异...在这种设定下，FML方法通常也是应用迁移学习方法来进行解决。 在本文中，我们同样考虑应用迁移学习方法来学习无偏的表示。...在第二阶段中，由于训练数据中仅见过有限的属性值的组合，我们采用了一种数据增广的方法来随机组合属性标签，以及拼接其对应的隐层特征向量来作为一个新的数据样本。...基于随机拼接的特征，我们提出一个加性对抗学习（additive adversarial learning, AAL）机制来进一步提升阶段1的解耦性能。 简单来讲，我们通过最小化负面的副作用来消除偏差。...假设属性数量图中，D网络分为两类：对于 （1）所有的 是用于学习第i个属性的特征，所有的 是用于消除第j个属性的特征； （2）所有的Dii的学习是用标准的监督学习， 的学习是用对抗学习。
于是 Micronaut 框架诞生了，这是一个采用了不同做法的 Java 框架，它通过使用 Java 注释将框架的组装计算工作所转移到了编译阶段。...单元测试是 JUnit 5，但也支持其他测试框架，如 Spock 和 Kotest for Kotlin 等。一个新创建的项目提供了一些 Java 源代码来帮助你入门。...，那么还有什么比单元测试更好的方法来测试 API 呢？...JDBC 和 SQL——对于那些更喜欢原始 SQL 和简单的数据映射而不是对象关系映射 (ORM) 的人来说，Micronaut Data JDBC 提供了一个更简单的解决方案，可以用它向关系数据库写入或读取...这使得 GraalVM 原生镜像的提前编译 (AOT) 分析变得更加简单。 当然，如果你使用了依赖反射的第三方库，则需要声明。但是，你所使用的框架中的大多数东西都是无反射的。
创建一个简单的数据模型 我们使用 IDE 打开刚刚创建的项目，添加一个简单的数据模型类 OrderInfo : public class OrderInfo{ public int OrderId...我们通过 Newbe.ObjectVisitor 来一样实现上面的逻辑： 使用 V() 扩展方法来创建一个 Object Visitor 调用 Object Visitor 的 ForEach 方法来注册...可以使用丰富的方式来对需要访问的属性进行多种方式过滤，例如：基于 Attribute 的过滤。...使用反射来实现以上的效果也是可以的，但相较来说，Object Visitor 的实现方式在性能方面根据优势： 根据已有的基准测试，Object Visitor 基于表达式树实现，其运行效率要比直接使用反射相关的读写方法高出许多...Object Visitor 提供了基于泛型，在一些特定的场景可以完全避免装箱拆箱所带来的开销。
而将那些被认为“过时”或有功能缺失的浏览器下的测试工作安排在开发周期的最后阶段，并把测试对象限定为主流浏览器（如 IE、Mozilla 等）的前一个版本。...有的网站展示它，有的则收集它，有的寻求，有的操作，还有的网站甚至会包含以上的种种，但相同点是它们全都涉及到内容。这使得“渐进增强”成为一种更为合理的设计范例。这也是它立即被 Yahoo!...display:inline-block 简单来说就是将对象呈现为inline对象，但是对象的内容作为block对象呈现。之后的内联对象会被排列在同一行内。...css 5）IE下,可以使用获取常规属性的方法来获取自定义属性, 也可以使用getAttribute()获取自定义属性; Firefox下,只能使用getAttribute()获取自定义属性。...当媒体查询返回假， 标签上带有媒体查询的样式表 仍将被下载 （只不过不会被应用）。 包含了一个媒体类型和至少一个使用 宽度、高度和颜色等媒体属性来限制样式表范围的表达式。
Flexbox布局概念 Flexbox布局（ Flexible Box 或CSS3 弹性布局），是CSS3中的一种新的布局模式，是可以自动调整子元素的高和宽，来很好的填充任何不同屏幕大小的显示设备中的可用显示空间...使用Flexbox来布局更容易，可以使用更少的代码，更简单的方式实现更复杂的布局，例如对齐方式，排列方向，排列顺序（这也是Flexbox布局的核心能力所在），弹性盒中的子元素通过在各个方向放置就可以以弹性的尺寸适应父元素的显示区域...由于子元素的显示顺序和它们在代码中 的顺序是独立的，通过使用弹性盒，定位子元素变得更加简单，复杂的布局也能够使用更清晰的代码更简单的实现。...正因如此，我强烈建议你按照 flexbox 的最终规范编写代码，并且使用最新的浏览器进行测试，然后再去实现向前兼容。想要让你编写的代码同时兼容所有的浏览器是一件很头疼的事。...尽管 flexbox 可以和其它的 CSS 布局系统一同工作，但是在开始使用新的系统之前，丢掉以前在 web 布局中的假设和实践很重要。这是一种全新的工作方式，如果坚持以前的思维，你将受到阻碍。
同样有趣的是，基于 DWSNet 的探索，我们发现网络权重具有排列对称性 —— 这意味着可以更改神经元的顺序而不更改输出。...权重空间的对称性 那么，哪些变换可以应用于 MLP 的权重，使得 MLP 所表征的底层函数不会改变？ 这就涉及到一种特定类型的变换 —— 神经元排列。...这是因为两个置换矩阵 P 和 P^t 相互抵消（假设有像 ReLU 这样的元素激活函数）。 更普遍的，如前所述，不同的排列可以独立地应用于 MLP 的每一层。...因此，研究人员开发了一种新的方法来表征线性等变层，该方法基于如下观察：权重空间 V 是表示每个权重矩阵 V=⊕Wi 的更简单空间的串联。（为简洁起见，省略了偏差术语）。...重要的是，将 INR 分类到它们所代表的图像类别比对底层图像进行分类更具挑战性。在 MNIST 图像上训练的 MLP 可以实现近乎完美的测试精度。
针对这个情况，小新一和测试分析小组负责人锅仔进行了一次深入的沟通，在听完小新一对于测试任务的描述后，锅仔提出了使用基于状态的测试方法来完成对于该app的测试。 那么什么是状态机呢？...什么又是基于状态的测试呢？怎么使用基于状态的测试呢？基于状态的测试适用于什么情况呢？在使用状态机的时候需要注意哪些事项呢？...2.基于状态的测试 2.1 定义 基于状态的测试是一种基于模型的测试方法，作为黑盒测试设计技术中的一种，常被用于事件驱动的系统中。...基于状态的测试核心思路是通过遍历系统所有的状态转换迁移，来保证整个系统功能的正常。 2.2 状态机 顾名思义，基于状态机的测试，其核心模型就是状态机，也叫状态图。...在基于状态的测试中，状态机的准确度直接决定了测试效果，所以状态机的绘制是非常重要的一环，我们可以通过以下四步来分析如何绘制状态机： 步骤一：列出研究对象拥有的各种状态 通过启发式的探索来发现系统的状态：
class 是创建对象的模版，由一系列属性和方法构成，用于表示对同一概念的数据和操作。 有的属性和方法是对外的，但也有的是只想内部用的，也就是私有的，那怎么实现私有属性和方法呢？...但是这种方式只是一种命名规范，告诉开发者这个属性、方法是私有的，不要调用，但终究不是强制的，如果别人要用也阻止不了。 不过这种方式用的还是挺多的，历史比较悠久。...这样外面因为拿不到属性名，就没法取到对应的属性值： 这种方式比 Proxy 的方式更简单一些，也是用的很多的一种实现私有属性的方式。...那不用 Proxy 的方式，还比有没有 Symbol 更完善的呢？...确实，包一层的目的是为了可以加一些额外的逻辑，这里也可以直接从 weakMap 取。 但这样写起来也很麻烦呀，有没有更简单的方式呢？ 能不能设计一种语法糖，它自动编译成这种方式呢？
“serval就像一只美洲豹”是一种相似性语句，它根据现有的类别定义一个新的类别。在本文中，我们利用这种基于分类的相似度语句来学习目标模型，并且很少甚至没有训练实例。...AP是一个不太有用的测量方法，因为正样本很少，大约有20,000个负样本，因此，所有的分数都非常小且不稳定。图4也给出了一些定性结果。我们的方法获得了更好的AUC值，并将更敏感的区域排列在顶部。...为了测试我们的方法在训练过程中训练实例很少的情况下如何提供帮助，我们只使用一个子集(例如，20个正例)来训练检测器，而不是使用所有的训练集。注意，训练集上的所有负面图像都被使用了。...一种解决方案是从其他更大的数据集(如Labelme[30])获得类似的类别。在本文中，我们简单地忽略了这八个类别，只测试了剩下的12个类别，它们有足够的类别来评估我们的方法的性能。...一种解决方案是如上所述指定共享属性;然后我们可以使用其他属性来消除歧义。另一个可能的解决方案是使用分类法[2]、[33]或使用场景来划分类别:对象是在厨房还是在公园中找到的?
虽然需要很大程度的技术和数学复杂性，但我们构建的系统也需要健壮和可维护。我们实现这一目标的一个原则是总是使用最简单的方法来达到预期的结果。...作者并没有声称这种非常简单的方法足以解决所有的控制问题， 但这些结果表明，如果我们希望将结果推广到其他场景，学术研究中常用的基准可能不具备我们希望它们具有的所有属性（请参阅下面的“一般性”了解更多关于这个主题的信息...本文还表明，当可能有更简单的方法可用时，我们在使用复杂的尖端方法之前应该有所犹豫。 可复制性 “简单”方法的一个好处是它们通常更容易复现。...与此同时，运行这些RL实验的计算成本非常高，特别是对于计算资源有限的学术机构来说，而且没有标准化的方法来报告指标（这与我们内部运行“回溯测试”的标准化方法不同）。...此外，模型运行的细微差异可以完全颠倒结果。例如，他们发现在基于雅达利游戏的基准测试中，一种算法报告的结果很可能比另一种算法更好，这正是由于这种可变性。
连接任务：如图1b，智能体必须将矩形块堆叠到三个不同的位置，以便与地面连接，同时避免与障碍物在同层内排列。当所有的目标块都连接地面时，认为该任务完成。...编码器 (encoder) 使用两种类型的内部表征：固定长度向量和定向带有属性的图表来计算输入策略。...策略 (policy) MLP policy：基于给定的矢量表征，得到一个多层感知器 MLP 的策略，输出动作或 Q 值，这取决于所使用的算法。...其中，silhouette 和连接任务的训练成本和测试成本分别采用0和50，遮挡任务的训练和测试成本分别使用0和5，而遮挡困难任务中的智能体所使用的训练和测试成本都为10。...在未来的研究中，可以寻求目标检测和分割的整合方法来学习计算机视觉目标之间的推理关系，可以继续探索模型学习和更复杂的搜索策略等。
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