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c# - 为什么 if( !A && !B ) 不能优化为单个 TEST 指令?

if(!A&&!B)似乎应该编译为moveax,dwordptr[esp+A_offset]testeax,dwordptr[esp+B_offset]jne~~~~~~~~~~编译器实际生成moveax,dwordptr[esp+A_offset]testeax,eaxjne~~~~~~~~~~moveax,dwordptr[esp+B_offset]testeax,eaxjne~~~~~~~~~~看这里转储8B45F8moveax,dwordptr[b]837DFC00cmpdwordptr[a],07504jnemain+32h(0A71072h)85C0testeax,eax7

c++ - Google Test with CLion 未运行测试

我正在尝试使用googletest和CLion运行一个简单的测试。我认为我已经正确设置了cmake,并且能够“运行测试”。当我这样做时,它说没有找到测试。有任何想法吗?CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.7)project(expirement)find_package(ThreadsREQUIRED)set(CMAKE_CXX_STANDARD14)set(SOURCE_FILESmain.cppgetstring.cpptests.cpp)include(${CMAKE_ROOT}/Modules/ExternalProjec

(11-3-04 )检测以太坊区块链中的非法账户:Train-Test Split(拆分数据集)

11.3.4 Train-TestSplit(拆分数据集)"Train-TestSplit"是机器学习和数据分析中常用的一种数据集拆分方法,用于评估模型的性能和泛化能力。Train-TestSplit的主要目的是,将原始数据集划分为两个互斥的子集:训练集(TrainingSet)和测试集(TestSet)。(1)导入了sklearn(Scikit-Learn)库中的train_test_split函数,并展示了数据集的前几行。train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用工具。它可以将数据集按照一定的比例分割成训练集和测试集,以便进行机器学习模型的训练和评估。具体

c++ - std::generate_n 的并行执行可变 lambda 生成器

当使用在其捕获中具有初始化程序的可变lambda对std::generate_n使用并行执行时,并行访问初始化值是否线程安全?[MCVE]#include#include#includeintmain(){std::vectorv(1000);std::generate_n(std::execution::par,v.data(),v.size(),[i=0]()mutable{returni++;});return0;}访问捕获的i是线程安全的吗? 最佳答案 首先我们来看一下generate_n的签名:templateForwar

Kaggle 竞赛《LLM - Detect AI Generated Text》高分方案学习报告

比赛链接:LLM-DetectAIGeneratedText|Kaggle高分方案作者:SecretSauceArtRidge|Kaggle​​​​​​​高分方案源码:ModelsXRunV1DeepLearning|Kaggle​​​​​​​​​​​​​​目录前言一、实现步骤1.数据集处理1.1选择数据集1.2合并数据集2.特征选择与提取2.1 对 prompt_name分类2.2 筛选文本2.3 改正错误单词 ​​​​​​​2.4 文本数据标记化3.模型训练和调优3.1训练Distilroberta模型​​​​​​​3.2通过弱监督学习整合预测结果3.3通过强监督学习整合预测结果二、总结1

【论文笔记】An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion

Abstract本文提出了一种方法:仅使用用户给出的3-5张图像作为提供的参考,如物品或风格,通过学习冻结文本到图像模型的嵌入空间中的新“单词”(words)来表示它。这些"words"可以组成自然语言语句,直观地指导个性化创作。有证据表明,单个word的嵌入足以捕获独特且多样化的概念。图1:(左)在描述特定概念的预训练文本到图像模型的嵌入空间中发现了新的伪词(pseudo-words)。(右)这些pseudo-words可以组成新的句子,将目标置于新的场景,改变他们的风格或构成,或者直接融入到新的产品中。1Introduction将一个新的概念引入大规模扩散模型非常困难,使用扩展后的数据集为

c++ - 使用 Boost::Test 测试 DLL?

我正在用C++开发DLL,并希望使用Boost测试库对该DLL执行单元测试。我仔细阅读了Boost测试手册,但由于我是新手,所以我有以下问题:我应该在开发DLL的同一个VC项目中添加测试类吗?理想情况下我想这样做,但我很困惑DLL没有main()并且另一方面,Boost测试需要它自己的main()来执行.那么在这种情况下,Boost测试输出到哪里去了?(事实上​​,我实际上实现了这个并且没有看到任何输出:(我几乎花了两天时间找出问题,但没有成功)问候,詹姆。 最佳答案 您有3种方法可以做到这一点:您绝对可以按照其他回复的建议将您的库

vitest 单元测试配合@vue/test-utils 之 axios 篇

whatisvitest&VueTestUtils&axiosvitest是由vite提供支持的极速单元测试框架,VueTestUtils是Vue.js的官方测试实用程序库,Axios是一个基于promise的网络请求库,以上均为各自官网对其的描述demo项目中使用axios是非常常见的,所以我们可以对他做一个单元测试,在test-utils的文档中提到除了jest.mock()还可以使用axios-mock-adapter,其实我们可以使用vitest的vi.mock()来完成,但是翻看了axios-mock-adapter库的示例后,明白了官方的推荐并不是不无道理,所以此篇demo引入该库

c++ - boost::unit_test 案例失败,因为子进程以非零值退出

我有以下代码:boolf(){command="mkdir-p/\/\/";result=aSystemCall(command);if(result==...}BOOST_AUTO_TEST_CASE(BadDir){BOOST_CHECK_EQUAL(false,f());}如果我在命令行中执行command,我会收到权限被拒绝的错误。我知道这一点。这正是我想要测试的。aSystemCall将命令作为子进程执行。当child退出时出现此命令的非零错误,aSystemCall返回一个错误。它不会抛出。如果我在命令行中运行BadDir测试用例,aSystemCall之后的代码永远不会执

c++ - 如何在 Parasoft C++test 中将函数标记为不返回?

我们有一个die函数输出错误信息并退出,例如:voiddie(constchar*msg){fprintf(stderr,"Error:%s\n",msg);exit(1);}我们使用ParasoftC++test静态分析我们的代码,但它没有意识到die是一个非返回函数。所以当它看到如下代码时:voidfoo(Bar*bar){if(!bar){die("barisNULL");}Barbar2=*bar;}它警告*bar可能正在取消引用空指针,即使bar为NULL会阻止该行执行。有没有办法以Parasoft可以识别的方式将die标记为不返回?编辑:我需要在GCC和VS2003中都能工