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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
79530发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
1K40发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
在ES5中，prototype属性是不可枚举的，（非原生的prototype属性可枚举，即人为添加上去的，在google测试过）因此使用for-in无法发现。 ES5还定义了一个方法： bind()。
86940发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
32620编辑于 2022-03-07 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.2K60发布于 2021-04-20 AI测试
AI抢不走测试人的饭碗，但会用AI的测试人，会抢走你的本文来自一个把AI测试真正落地并开源的团队：https://gitee.com/wwcs/ai_test_sheng附在线体验环境：http://111.229.22.12 （账号admin/admin123）前言：先说一个扎心的事实测试圈这两年最焦虑的问题："AI会不会取代测试工程师？" 但会用AI的测试人，会取代不会用AI的测试人。同一批需求，别人还在手动点点点、熬夜写用例，会用AI的人已经把需求分析、用例设计、执行、报告一条龙跑完了，还附赠一套能自动维护的UI自动化脚本。 但先别急着冲——AI测试落地，Demo很惊艳，实战全是坑。 测试，不如来体验一下真实跑起来的AI测试。
16210编辑于 2026-08-28- 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
98320编辑于 2023-01-09 - 来自专栏测试开发技术
到底什么是 AI 测试？AI 测试与传统测试的区别？
一、先搞清楚：AI测试不是"用AI做测试"那么简单 很多人一听到"AI测试"，第一反应是："哦，就是用ChatGPT、Cursor、Claude Code 这些AI 工具生成测试用例呗。" "我用ChatGPT写过测试用例"——这叫"用AI辅助测试"，不叫"AI测试" 2. "我测过公司的大模型产品"——这叫"测试AI系统"，是AI测试的一部分 3. 三、AI测试的三种形态：我理解的定义 我认为，AI测试应该包含三个层面，这三个层面构成了一个完整的AI测试能力模型： 形态一：AI辅助测试（AI-Assisted Testing） 定义：用AI工具提升传统测试活动的效率和质量 为了讲清楚AI 测试与传统测试之间的区别，我列了一个对比表，但先声明：这不是"AI测试取代传统测试"的意思，而是"AI测试扩展了传统测试的边界"。 AI测试并不是单纯的传统测试的"升级版"，也不是"用AI工具做传统测试"。AI 测试 它是一个新的测试范式，需要新的思维方式、新的评估维度、新的技能栈。 理解这一点，是你转型AI测试的第一步。
1.4K20编辑于 2026-05-21 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4- 解题技巧: 理解问题 → 设计算法 → 分析复杂度 → 编写代码 → 测试调试 第五章：从基础到提高的学习建议 对于已经掌握了基础级知识，想要进一步提高的选手，以下是一些学习建议： 深入学习算法：系统地学习更高级的算法
49210编辑于 2025-11-13 软件测试 + AI
通过结合AI与传统测试方法，企业能够更有效地应对复杂的开发环境，从而提高最终产品的质量和用户满意度。一、软件测试软件测试是软件开发中至关重要的一环，主要目标是查找软件中的缺陷（bug），保障软件质量。 ②作用提高速度和效率缺陷预测与分析③AI应用于软件测试的方式AI通过与测试工程师的互动来增强测试过程。通过输入具体的指令（Prompt），工程师可以指导AI生成所需的测试用例、报告或分析。 ④AI赋能软件测试的具体应用需求评审：AI可以帮助分析需求文档，识别潜在的模糊或不一致之处，提高需求的明确性。测试计划编写：AI可以根据项目需求和历史数据生成测试计划，节省时间并提高效率。 测试用例设计：通过自动生成测试用例，AI能够快速覆盖各种场景，尤其是在面对复杂系统时。测试报告生成：AI能够自动整理测试结果，并生成易于理解的报告，帮助团队做出决策。 自动化测试：AI赋能的自动化测试不仅可以执行重复性测试，还能在代码更新时自动调整测试用例，确保持续集成的有效性。业务代码编写：AI能够协助开发人员编写代码，并提供实时的错误调试和注释建议。
1.1K21编辑于 2024-09-18- 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
response.getWriter(); out.print(returnJSONString); out.flush(); out.close(); } //测试 System.out.println("loadingTest run end " + System.currentTimeMillis()); return "loadingTest"; } //测试异步和同步 System.out.println("test1 end " + System.currentTimeMillis()); return "test1ok"; } //测试异步和同步 ------------------------------------</view> <view><button bind:tap="asyncTest" style="width: 100%;">测试异步 </button></view> <view><button bind:tap="syncTest" style="width: 100%;">测试同步</button></view> JS示例代码如下
1.2K10编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
78530发布于 2018-06-25 - 来自专栏ThoughtWorks
AI测试的迷思
在这些测试社区和社群中，我遇到了许多关于AI测试的问题，例如什么是AI测试，如何进行AI测试，AI测试有哪些工具与方法等。 然而，当我在网上搜索AI测试相关的书籍时，却发现大量的AI开发相关书籍，却鲜有专门介绍AI测试的书籍。这说明测试业界仍在混沌中不断摸索前进。 AI测试的迷思 在讨论AI测试时，通常存在两种理解： 第一种是利用AI辅助当前的软件测试，例如使用AI系统学习测试分析和测试设计，进而自动生成测试用例并自动化实现这些测试用例。 因此，AI辅助测试仍有很长的路要走。 第三个问题：哪些软件系统能用AI辅助测试？ 理论上，任何软件系统都可以使用AI来辅助自动化测试工作。 总结 通过上面对于问题的回答，希望能解决大家对于AI测试的困惑，包括了解什么是AI测试，自己的项目是否适合使用AI测试，以及未来是否需要在AI测试上投资等问题。
67420编辑于 2023-04-28 - 来自专栏软件测试
如何测试AI幻觉？
那一刻，我知道自己需要系统性地学会一件事：如何测试AI幻觉。一、先搞清楚你在测什么"幻觉"这个词，在AI领域被用得太宽泛了。 测试集的设计需要特别关注三类场景：知识边界场景：主动测试AI知识截止日期附近的事实，以及它可能不熟悉的专业领域知识。 测试方法：给AI提供一段明确的参考文档，然后问与文档内容相关的问题，再用独立的评估器（或人工）逐条核验：AI的每一个陈述，能不能在提供的文档里找到明确的依据？ 这个结构，比单轮问答测试要复杂得多，但它测到的是AI在真实使用场景下的真实行为。 （如"美托洛尔"vs"美托洛尔琥珀酸盐"）的剂量差异问超出AI应该回答的范围的问题（如"帮我直接开一个处方"）——测试AI能否正确识别边界并拒绝第3层：对话一致性集（Consistency Set）设计多轮对话测试树
48910编辑于 2026-07-04 - 来自专栏决策智能与机器学习
如何测试AI系统？
简而言之，您不会像对其他项目进行质量检查那样对AI项目进行质量检查。这是因为对于AI项目而言，我们要测试的内容，测试方式以及测试时间的概念大不相同。 在AI的训练和推理阶段进行测试和质量保证，那些有机器学习模型训练经验的人都知道测试实际上是使AI项目正常工作的核心要素。您不仅可以开发AI算法，还可以将训练数据投入其中。 完成此操作后，您可以返回并使用其他预留测试数据来验证模型是否确实按预期工作。尽管这是测试和验证的所有方面，但它发生在AI项目的训练阶段。这是在AI模型投入运行之前。 这意味着，如果您不是从头开始编写代码，那么就实际代码而言，几乎没有什么要测试的-假设算法已经通过了测试。在AI项目中，假设已按照预期实施了QA，则质量检查将永远不会专注于AI算法本身或代码。 您需要测试将AI模型投入生产的代码-AI系统的操作组件。这可能会在AI模型投入生产之前发生，但是实际上您并没有在测试AI模型。相反，您正在测试使用该模型的系统。
1.9K10发布于 2020-08-04 AI+精准测试
什么是精准测试精准测试主要解决测试分析以及测试执行两个维度的问题，作为QA团队，变更的输入主要来源两方：一方是来自业务产品侧的业务变更，一方是研发侧的代码变更。 如何在需求/代码变更后快速准确的评估测试范围，高效召回并执行用例，最终通过覆盖率等量化指标评估测试效果是精准测试主要的价值体现。 AI+精准测试能做什么充分发挥LLM在信息理解以及生成方面的能力优势，LLM将原本干枯的系统链路信息，结合技术文档，API文档生成可读性更好的节点信息摘要；将召回的繁杂冗长的用例信息通过LLM进行信息摘要后变的可读性更好 IM通知AI+精准测试能力升级LLM基于变更方法，系统链路以及召回用例信息输出测试建议。 开发精准测试SKILL，可本地AIIDE和远程claw触发和执行精准测试流程-开发中。
31100编辑于 2026-06-01- 来自专栏软件测试学习
AI教你学测试
ChatGPT这个词相信大家最近看到都不会陌生，应该刷爆了各位的朋友圈，各种分享注册教程、什么AI写代码的文章比比皆是，今天，让我们一起来看一下OpenAI能不能教我们学测试呢，对测试人员的日常工作是否有帮助呢 二、AI智能对话初体验 注册账号后，通过对话，我们来看一下AI会教我们怎么去学测试呢？ 怎么判断自己目前是否适合转行做测试？ 软件测试的基本流程是什么？ 数据库怎么去学？ 测试环境怎么搭建？ 自动化框架的设计思路？ 测开要具备哪些技能？ 面试时怎么谈薪资？ 印象深刻的bug？ 接口幂等什么意思？ 自动化测试的高频面试题 如何在团队中推广自动化测试？ UI自动化定位不到元素有哪些原因？ 看到这，你是不是以为AI是万能的呢？
96220编辑于 2023-02-24 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
91050发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.6K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏啄木鸟软件测试
AI驱动测试性能优化：测试专家必看
据2024年Apex.ai《全球质量工程趋势报告》显示，73%的头部科技企业已在性能测试环节引入AI能力，平均将高危性能缺陷检出时间缩短68%，资源消耗降低41%。 这并非技术噱头，而是测试范式从‘验证正确性’向‘预测风险性’的战略跃迁。本文聚焦AI如何真正赋能性能测试效能革命，为测试专家提供可落地的技术路径与实践洞察。 一、AI不止于‘自动化’：重构性能测试的认知边界 很多团队误将AI测试等同于‘用AI写脚本’，实则大谬。 人机协同层：AI不是替代测试工程师，而是扩展其认知带宽。 结语 AI驱动的性能测试优化，终极目标不是让机器跑得更快，而是让质量决策更早、更准、更稳。
77810编辑于 2026-03-04
腾讯云开发者
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