一：按开发阶段划分单元测试；集成测试；系统测试；验收测试。单元测试： 又称模块测试，是针对软件设计的最小单位-程序模块进行正确ing检验的测试工作。其目的在于检查每个程序单元是否能正确实现详细设计说明中的模块功能、性能、接口和设计约束等要求，发现各模块内部可能存在的各种错误。单元测试需要从程序的内部结构出发设计测试用例。多个模块可以平行地独立进行单元测试。一般要读程序和代码。大多时候，单元测试都是由开发人员自己去完成。 集成测试：又称组装测试。通常在单元测试的基础上，将所有的程序模块进行有序的、递增的测试。集成测试是检验程序单元或部件的接口关系，逐步集成为符合概要设计要求的程序部件或整个系统
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档有需要源码参考的可以点赞在评论区留邮箱K210识别垃圾k210识别2文章目录前言一、垃圾分类识别+舵机控制（K210）二、语音控制（K210+ld3320）（UART通信）三、满溢度距离传感器数据获取（STM32MP157）四、图像获取以及传输（STM32MP157）（UDP）总结前言最近做了一个多功能智能垃圾桶，主要用了k210开发板来做识别和控制以及用stm32mp157来做传感器数据采集以及图像传输。主要功能如下垃圾分类识别+舵机控制语音控制垃圾桶开关检测垃圾桶的满溢程度摄像头读取图像信息并通过UDP传输至客户端一、垃圾分类
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目录专题一：深度卷积网络知识详解专题二：PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）专题三：卷积神经网络实践与目标检测专题四：卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】专题五：Transformer与遥感影像目标检测专题六：Transformer的遥感影像目标检测任务案例【DETR】专题七：深度学习与遥感影像分割任务专题八：深度学习下的ASL（机载激光扫描仪）点云数据语义分类任务的基本知识专题九：遥感影像问题探讨与深度学习优化技巧更多学习我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为
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《华为数据之道》系列丛书 第1章数据驱动的企业数字化转型 第2章建立企业级数据综合治理体系 第3章差异化的企业数据分类管理框架 第4章面向“业务交易”的信息架构建设 第5章面向“联接共享”的数据底座建设 第6章面向“自助消费”的数据服务建设 第7章打造“数字孪生”的数据全量感知能力 第8章打造“清洁数据”的质量综合管理能力 第9章打造“安全合规”的数据可控共享能力
《华为数据之道》系列丛书 第1章数据驱动的企业数字化转型 第2章建立企业级数据综合治理体系 第3章差异化的企业数据分类管理框架 第4章面向“业务交易”的信息架构建设 第5章面向“联接共享”的数据底座建设 第6章面向“自助消费”的数据服务建设 第7章打造“数字孪生”的数据全量感知能力 第8章打造“清洁数据”的质量综合管理能力 第9章打造“安全合规”的数据可控共享能力
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。今天给大家讲解的内容为HTTP报文数据检测与分类方案总结，希望对大家有所帮助。文章目录1.背景介绍2.机器学习方案2.1方案概览2.2特征构建2.2.1统计特征2.2.2文本特征2.2.3业务特征2.2.4新特征构建2.3特征筛选2.4模型构建2.5实验效果3.深度学习方案3.1神经网络架
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。今天给大家讲解的内容为HTTP报文数据检测与分类方案总结，希望对大家有所帮助。文章目录1.背景介绍2.机器学习方案2.1方案概览2.2特征构建2.2.1统计特征2.2.2文本特征2.2.3业务特征2.2.4新特征构建2.3特征筛选2.4模型构建2.5实验效果3.深度学习方案3.1神经网络架
文章目录💎Flink窗口的概念⚽窗口的分类🪩窗口API概览⚾窗口分配器（WindowAssigners）😃😃😃😃😃更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master💎Flink窗口的概念 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 所以在Flink中，窗口其实并不是一个“框”，流进来的数据被框住了就只能进这一个窗
