来源｜TesterHome社区作者｜孙高飞前言这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这8年里一直在AI领域里做测试，涉及到的场景有些多，我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在AI领域内做测试的人，每天都在做什么事情。当然AI领域很庞杂，我涉及到的可能也仅仅是一小部分，这篇帖子算是抛砖引玉，欢迎大家一起来讨论。我打算先简单讲解一下人工智能的原理，毕竟后面要围绕这些去做测试，并且包括了在测试大模型以及其他一些场景的时候，需要自己构建模型来辅助测试，所以我觉得至少先讲明白迁移学习的原理，这样我们后面做模型微调定制自己的模型的时候才有据可依。PS：由于是科

先看几道比较简单的题：直接f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1]即可（注意有马的地方赋值为0）下面是递推循环方式实现的AC代码：#includeusingnamespacestd;#defineintlonglonginta[30][30];intn,m,x,y;signedmain(){cin>>n>>m>>x>>y;x++;y++;m++;n++;a[1][1]=1;for(inti=1;i下面是记忆化数组实现的AC代码：#includeusingnamespacestd;#defineintlonglonginta[30][30];intn,m,x,y;intdir[8]

我有一个类，在接口(interface)方面，就这么简单:structFoo{inlineFoo&operator然后我可以按以下方式使用它:Foofoo;foo现在我想限制这个运算符的使用。例如，我希望它在序列点之间被调用偶数次。我目前使用内部代理类来解决这个问题。创建一个临时对象，在控制序列的末尾销毁它并检查该运算符被调用了多少次:structFoo{inlineFoo():m_count(0){}private:structFooProxy{friendstructFoo;inline~FooProxy();inlinestructFoo&operator有一些注意事项，但它主要

目录（零）这篇博客在干什么（一）内生安全与香农信道编码定理（二）基本定义（三）编码信道存在定理（三.壹）编码信道存在第一定理（三.贰）编码信道存在第二定理（三.叁）编码信道存在第三定理（四）总结（零）这篇博客在干什么由于本篇博客可能会涉及到较多数学方面的东西，所以我们在一开始先确定一下本文究竟想要做一个什么事情，以便于大家（以及我自己）对整体有一个较强的把握，而不至于被淹没在不知所云的符号之海之中。从一个highlevel的角度来讲，《网络空间内生安全：拟态防御与广义鲁棒控制》一书中所提到的所谓编码信道数学模型就干了这么一个事儿：从理论上证明了DHR架构可以作为实现内生安全的一种方法。那么具体

我用来快速确定派生到基础的转换是否合法的规则是检查在转换的上下文中，derived是否是一个base(即，derived提供对base的公共(public)API的访问)。它在C++Primer(第5版)中更好地表述为:Foranygivenpointinyourcode,ifapublicmemberofthebaseclasswouldbeaccessible,thenthederived-to-baseconversionisalsoaccessible,andnototherwise.现在让我们想象一个类层次结构如下:classBase{public:intmem;};clas

我已经完成了相当多的线程级和进程级并行性，现在我正尝试使用英特尔C++编译器进入指令级并行性，这是一个相当大的挑战。在对循环进行一些自动矢量化和分析编译器日志时，我发现了一些我不太明白的“估计循环的最大行程数”。例子:doublea[100],x[100],y[100]...for(i=0;i此循环输出12次行程的最大行程计数的估计值。我在某处读到，矢量化过程每次旅行总共可以处理8个元素，只要每个循环过程的成本少于6个u操作，据我所知，这个示例循环的成本为1存储，2次读取和1次算术运算。所以理论上，我的行程数应该是100/8=12.5次，因此是13次。这是编译器做的汇总吗？或者是否有任

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我们无法区分图像是猫还是狗，那么我们可以说两者出现的概率相等，即P(y=“猫”)=P(y=“狗”)=0.5P(y=“猫”)=P(y=“狗”)=0.5P(y=“猫”)=P(y=“狗”)=0.5;如果我们对

 个人名片：🦁作者简介：学生🐯个人主页：妄北y🐧个人QQ：2061314755🐻个人邮箱：2061314755@qq.com🦉个人WeChat：Vir2021GKBS🐼本文由妄北y原创，首发CSDN🎊🎊🎊🐨座右铭：大多数人想要改造这个世界，但却罕有人想改造自己。专栏导航：妄北y系列专栏导航:C/C++的基础算法：C/C++是一种常用的编程语言，可以用于实现各种算法，这里我们对一些基础算法进行了详细的介绍与分享。🎇🎇🎇QT基础入门学习：对QT的基础图形化页面设计进行了一个简单的学习与认识，利用QT的基础知识进行了翻金币小游戏的制作🤹🤹🤹Linux基础编程：初步认识什么是Linux，为什么学Lin

目录1.色彩空间基础2.色彩空间类型2.1GRAY色彩空间2.2BGR色彩空间2.3CMY(K)色彩空间2.4XYZ色彩空间2.5HSV色彩空间2.6HLS色彩空间2.7CIEL*a*b*色彩空间2.8CIEL*u*v*色彩空间2.9YCrCb色彩空间3.类型转换函数3.1cv2.cvtColor3.2cv2.inRange1.色彩空间基础RGB图像是一种比较常见的色彩空间类型，除此之外，比较常见的还有以下类型：GRAY色彩空间（即灰度图像）、XYZ色彩空间、YCrCb色彩空间、HSV色彩空间、HLS色彩空间、CIELab色彩空间、CIELuv色彩空间等，这些不同的色彩空间，是根据不同角度进行

文章目录1前言1.数据集说明2.数据处理2.1数据清洗2.2数据导入3.数据分析可视化3.1整体情况（招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资）3.2企业主题行业情况公司类型最缺人的公司TOP平均薪资最高的公司TOP工作时间工作地点福利词云3.3岗位主题工作经验要求学历要求性别要求年龄要求语言要求编程语言要求4.模型预测1前言这里是毕设分享系列，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据人才岗位数据分析项目运行效果：毕业设计基于大数据人才岗位数据分析项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1.数据集说明这是一份来自厦门人才网的企