利用SCORE法则来总结一次偷懒的单元测试过程

最近遇到一个单元测试的问题,本周正好学个了一个SCORE法则,这里正好练练手应用此法则将问题的前因后果分享给大家. S:背景代码要有单元测试,检测的标准就是统计代码的单元测试覆盖率,程序员需要达到指定的最低覆盖率要求. C:冲突,或者叫问题吧项目结构与代码扫描工具的特殊关系导致需要额外写更多的单元测试,因为目前开发管理部门的代码描述配置的是按JAVA工程来扫描,并不能将多个工程当成一个整体来扫描. 我的一个项目将接口以及实体对象单独成立为一个JAVA工程,整个项目分成两个JAVA工程:…

c#利用泛型集合，为自己偷偷懒。

有人说"越懒"的程序员进步的越快!其实还挺有道理.亲身体验,从刚出来工作到现在,自己变"懒"了许多,但感觉写出来的代码确有了不少提升.刚开始啊,同样的代码,赋值粘贴,可以说又丑又长,现在看来,不忍直视啊!变懒以后,就想着如何在同样能实现功能和需求的情况下让自己少出力,少写代码呢?渐渐的,开始学习如何利用c#关键字啊,特殊类型啊,封装公用方法,公用类等.好了废话不多说了,上星期刚好有个实习生问我关于ef的问题,就简单的写了个案例,利用泛型集合封装一个简单的"…

STAR法则的感想

STAR法则百度百科上被解释为,面试官用于收集面试者信息的工具,而我个人理解,它更像是一个表达技巧,叙述结构,我们先来看看什么是STAR法则: STAR法则,即为Situation Task Action Result的缩写: Situation: 事情是在什么情况下发生 Task: 你是如何明确你的任务的 Action: 针对这样的情况分析,你采用了什么行动方式 Result: 结果怎样,在这样的情况下你学习到了什么大致可以理解为,事情的由来,事情要做什么,事情该怎么做,事情的结果 /事…

Ng ML笔记

目录一.线性回归 1,假设函数.代价函数,梯度下降 2,特征处理 3,代价函数和学习速率 4,特征和多项式回归 5,正规方程二.逻辑回归(Logistic Regression,LR) 1,假设函数 2,代价函数 3,梯度下降算法 4,高级算法三.正则化 1,过拟合 2,正则化 3,正则化线性回归 4,正则化逻辑回归四.神经网络 1,正向传播算法 2,反向传播算法 3,梯度检验.随机初始化五.应用机器学习的建议六.支持向量机SVM 1,代价函数 2,核函数 3,参数的影响,其他核函数…

前端开发：css技巧，如何设置select、radio 、 checkbox 、file这些不可直接设置的样式。

前言: 都说程序员有三宝:人傻,钱多,死得早.博主身边的程序“猿”一大半应了这三宝,这从侧面说明了一个问题,只有理性是过不好日子的.朋友们应该把工作与生活分开,让生活变得感性,让工作变得理性,两者相提并行,岂不快哉.咳,话题扯得有点远,今天博主给大家写一篇关于css如何设置select.radio . checkbox .file样式的问题,这里不涉及模拟框,仅介绍原生情况下如何做到自定义样式,废话不多说,赖次够! 1.select与input file: 相信大家都遇到过这样的问题,大多数浏览…

String Reduction

问题出自这里问题描述: Given a string consisting of a,b and c's, we can perform the following operation: Take any two adjacent distinct characters and replace it with the third character. For example, if 'a' and 'c' are adjacent, they can replaced with 'b'. Wh…

『Tarjan算法无向图的割点与割边』

无向图的割点与割边定义:给定无相连通图\(G=(V,E)\) 若对于\(x \in V\),从图中删去节点\(x\)以及所有与\(x\)关联的边后,\(G\)分裂为两个或以上不连通的子图,则称\(x\)为\(G\)的割点. 若对于\(e \in E\),从图中删去边\(e\)之后,\(G\)分裂为两个不连通的子图,则称\(e\)为\(G\)的割边. 对于很多图上问题来说,这两个概念是很重要的.我们将探究如何求解无向图的割点与割边. 预备知识时间戳图在深度优先遍历的过程中,按照每一个节点第一…

(计算几何基础叉积) nyoj68-三点顺序

68-三点顺序内存限制:64MB 时间限制:1000ms 特判: No通过数:27 提交数:43 难度:3 题目描述: 现在给你不共线的三个点A,B,C的坐标,它们一定能组成一个三角形,现在让你判断A,B,C是顺时针给出的还是逆时针给出的? 如: 图1:顺时针给出图2:逆时针给出 <图1> <图2> 输入描述: 每行是一组测试数据,有6个整数x1,y1,x2,y2,x3,y3分别表示A,B,C三个点的横纵坐标.(坐标值都在0到10000之间)…

hihoCoder 1515 分数调查（带权并查集）

http://hihocoder.com/problemset/problem/1515 题意: 思路: 带权并查集的简单题,计算的时候利用向量法则即可. #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; +; int n,m,q; int p[maxn],r[maxn]; int finds(int x) { if(p[x]==x) return x; int tmp = p[x]; p[x] = finds(p[x…

Python教你找到最心仪的对象

规则单身妹妹到了适婚年龄,要选对象.候选男子100名,都是单身妹妹没有见过的.百人以随机顺序,从单身妹妹面前逐一经过.每当一位男子在单身妹妹面前经过时,单身妹妹要么选他为配偶,要么不选.如果选他,其余那些还没有登场的男子就都遣散回家,选配偶的活动也 over 了.如果不选,当下这名男子就离开,也就是 pass 掉此人,下一人登场.被pass 掉的,单身妹妹不可以反悔再从选.规则是,单身妹妹必须在这百人中选出一人做配偶,也就是说,如果前99人单身妹妹都看不中的话,她必须选择第100名男子为配偶,…

转：从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器

http://blog.csdn.net/guixunlong/article/details/8925990 从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇首先感谢52nlp的系列博文(http://www.52nlp.cn/),提供了自然语言处理的系列学习文章,让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器. 在编写一个中文分词器前,第一步是需要找到一些基础的词典库等资源,用以训练模型参数,并进行后续的结果评测,这里直接转述52nlp介绍的“中文分词入门…

关于Mongodb的全面总结

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.…

xgboost gbdt特征点分烈点

lightGBM与XGBoost的区别:(来源于:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588002707760744935&wfr=spider&for=pc) 切分算法(切分点的选取) 占用的内存更低,只保存特征离散化后的值,而这个值一般用8位整型存储就足够了,内存消耗可以降低为原来的1/8. 降低了计算的代价:预排序算法每遍历一个特征值就需要计算一次分裂的增益,而直方图算法只需要计算k次(k可以认为是常数),时间复杂度从O(#data#feature)优化…

zset类型以及其操作

sorted set类型 sorted sets类型以及其操作zset是set的一格升级版本,它在set的基础上增加了一格顺序属性,这一属性在添加元素的同时可以指定,每次指定后,zset会自动重新按照新的值调整顺序.可以理解为有两列的mysql表,一列存储value,一列存储顺序.操作中key理解成zset的名字. zadd向名称为key的zset中添加元素member,score用于排序,如果该元素存在,则更新其顺序 > zadd key [NX|XX] [CH] [INCR] score m…

matching书页匹配例子

detect_brochure_pages.hdev *这个例子主要描述了从图片库中寻找有相应页面的那一页 *第一步中,不同的纸张页面用来做训练,最后创建好model *第二步,在未知的页面图片中来搜索,找出正确的那一页 dev_update_off() dev_close_window() read_image(Image, '...') get_image_size(Image, Width, Height) ... clear_all_descriptor_models() 把存储器中…

（数据科学学习手札11）K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类…

设置input的样式

css中的 ” 七层重叠法 ” :即网页内容先后顺序分别为:背景边框,负值z-index,display:block,浮动,display:inline-block,z-index:auto,正值z-index,越往后在网页中的层级越靠前,也就是说如果一个z-index值为1或者更高的话,它就会遮挡掉他之前的所有元素. 利用这个法则以及opacity设置透明度,可以模拟一个样式: <style> *{ margin:; padding:; } .uploadbox{ width:150px;…

Robin-Karp algorithm 字符串的匹配

有关字符串的匹配问题,有很好的算法,即KMP算法,但是还有一种其实经常使用到的算法是Rabin-Karp算法,它是使用hash的原理来进行字符串匹配的.具体的做法如下. Rabin-Karp算法是由Rabin和Karp提出的一个在实际中有比较好应用的字符串匹配算法,此算法的预处理时间为O(m),但它的在最坏情况下的时间复杂度为O((2n-m+1)m),而平均复杂度接近O(m+n),此算法的主要思想就是通过对字符串进行哈稀运算,使得算法可以容易的排除大量的不相同的字符串,假设模式字符串的长度为m,…

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2

Linear Classification 在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较消耗存储空间:第二就是要遍历所有的训练样本,这种逐一比较的方式比较耗时而低效. 现在,我们要介绍一种更加强大的图像分类模型,这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Networks(CNN),这个模型有两个重要的组成部分,一个是score function,将原始…

nyoj_68_三点顺序_201404152013

三点顺序时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述现在给你不共线的三个点A,B,C的坐标,它们一定能组成一个三角形,现在让你判断A,B,C是顺时针给出的还是逆时针给出的? 如: 图1:顺时针给出图2:逆时针给出输入每行是一组测试数据,有6个整数x1,y1,x2,y2,x3,y3分别表示A,B,C三个点的横纵坐标.(坐标值都在0到10000之间) 输入0 0 0 0 0 0表示输入结束测试数据不超过10000组输出如果这三个点是顺时针给出的,请…

题解：2018级算法第二次上机 Zexal的竞赛

题目描述: 样例: 实现解释: 一道需要一点思考的动态规划题目知识点:动态规划,数据记录首先将题目描述调整:分别输入不同分数的题目总分(便于后续计算),当获得了i分数的总分后无法获得i-1和i+1的总分. 于是便可先利用score[i]储存i分数的总分数,用dp[i]储存以前i个分数为范围进行题目选择时的最大可获得分数.dp便是动态规划所用的数组. 于是可得状态转移方程如下: dp[0] = score[0]; dp[1] = score[1]; dp[i] = max(dp[i-2]+sc…

【algo&ds】1.时间复杂度和空间复杂度分析

1.时间复杂度分析O(f(n)) 分析方法只关注循环执行次数最多的一段代码加法原则乘法原则高优先级原则常见时间复杂度量级多项式量级和非多项式量级.其中,非多项式量级只有两个:O(2^n) 和 O(n!). 我们把时间复杂度为非多项式量级的算法问题叫作 NP(Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式)问题. 当数据规模 n 越来越大时,非多项式量级算法的执行时间会急剧增加,求解问题的执行时间会无限增长. 2.O(1) O(1) 只是常量级时间复杂度的一种表…

《数据结构与算法之美》 <01>复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在…