L1-043. 阅览室 天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序.当读者借书时,管理员输入书号并按下S键,程序开始计时:当读者还书时,管理员输入书号并按下E键,程序结束计时.书号为不超过1000的正整数.当管理员将0作为书号输入时,表示一天工作结束,你的程序应输出当天的读者借书次数和平均阅读时间. 注意:由于线路偶尔会有故障,可能出现不完整的纪录,即只有S没有E,或者只有E没有S的纪录,系统应能自动忽略这种无效纪录.另外,题目保证书号是书的唯一标识,同一本书在任何时间区间内只可能被一位读

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APP测试点总结(功能,交互,死机崩溃状态分析,容易出错的检查点) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近涉足APP端测试,常见检查点总结如下:   一.业务方面: 1.  注册(无效数据剔除),登录(语音和短信验证码),第三方登录(微信,微博,qq),忘记密码处理,注册   (登录后身份判断校验):账号互踢(同一时间一个账号只能在一台设备上登录) 2.tab切换,滑动,标题显示 3.项目列表显示:上下滑动加载(是不是会重复加载数据):显示的条数是否正确:格式,标签是否正确:

页面测试点整理(非逻辑测试点) 由于自己一年来一直在做页面测试,也看了很多测试理论的书和方法,但是方法并非也无法照搬,此处总结自己工作以来通过各种坑摸出来的一些方法点,希望一边靠上经典测试理论,一边形成自己的一套测试方法. h5页面介绍 HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML 标准版本,现在仍处于发展阶段,但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术.HTML 5有两大特点:首先,强化了 Web 网页的表现性能.其次,追加了本地数据库

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

做了几年的功能测试,也经手了好几个Web应用的项目,在做项目当中积累了一些经验.在这里我对通用一些功能模块的测试点做个记录,一来梳理一下测试用例设计的思路,以便加快相似项目的测试用例的设计,二来有利于设计出更加全面完善的测试用例.以后随着自己的测试技术的进步,也可以在这里对测试用例进行补充,查漏补缺. 1. 注册用户信息 (1)将某个必填项留空,检查系统是否对必填项为空的情况做了必要的处理: (2)在某个必填项中仅输入空格,检查系统是否能够正确处理: (3)按[Tab]键,光标是否能够按照从左到

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train

Android的功能测试点 安装\卸载 App具体功能点 联网(默认的联网方式是什么?Wifi orSim卡?网络切换是否有相应的提示说明?飞行模式) 程序进入输入功能时,是否正常弹出键盘;键盘是否遮挡了应用需要输入内容的对话框 home和程序间多次切换 返回上一级操作,退出程序后的提示 当离开测试应用一段时间后,在回到测试应用时不能丢失用户数据 衡屏竖屏切换时不能丢失用户数据 长按某一按钮是否会触发其他事件 注意PC端和APP的数据同步(比如某作者在PC端设置了禁止他人评论,那么在APP上也应

php大力力 [043节] 现在要做个删除前的提示功能

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate

The L1 Median (Weber 1909) 链接网址 Derived from a transportation cost minimization problem, the L1 median is defined to be any point which minimizes the sum of Euclidean distances to all points in the data set (fig.2). As with most median definitions, t

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化

先来一炮尝尝: var i = 10; function myFunc(){ var i = 20; function innerFunc(){ alert(i); } return innerFunc; } var func = myFunc(); func(); 此栗为什么弹出20,而不是10?为什么定义在 myFunc 内部的 innerFunc 返回了以后,还能访问到 myFunc 内部的变量 i ? 这是因为在 innerFunc 返回了以后,仍然保留着函数运行的实例.执行环境和作用域

[面试题043]n个骰子的点数 题目:     把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为s, 输入n,打印出s的所有可能的值出现的概率.   n个骰子的总点数,最小为n,最大为6n,根据排列组合的知识,那个骰子,所有点数的排列数为6^n. 我们先统计每一个点数出现的次数,然后把每一个点数出现的次数除以6^n,就能求出每个点数出现的概率.   思路一:     基于递归求骰子点数,时间效率不够高. 先把骰子分成两堆,第一堆只有一个,第二堆有n-1个, 单独的那一个可能出现1到6的点数,我们

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