概念：首先根据需求写成测试用例，设计好输入值和期望的输出，然后按照测试用例一个个操作，输入一些内容，做一些操作，观察是不是和期望的结果一致，一致就通过，不一致就不通过。自动化测试，就是把这些操作，用程序脚本来完成的，本质上还是要输入和操作，要检查输出是不是和期望值一致。不过，自动化测试有一个手工测试 ...
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2021-01-26 11:44:14
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简单介绍 ? DDT（Date Driver Test），所谓数据驱动测试，简单来说就是由数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。通过使用数据驱动测试的方法，可以在需要验证多组数据测试场景中，使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化，避免在测试中使用硬编码的数据，也就是测试数 ...
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2021-01-11 10:56:31
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微信公众号：Jerry的算法和NLP|题目掷骰子掷n个不同面数的骰子，以最大点数为结果，求点数的期望。一共有n个骰子第i个骰子面数为ni，点数为[1,ni]，每个面的概率相同同时掷这n个骰子，所有骰子中的最大点数为最终点数求骰子投出的期望值|examlple1输入222输出1.75|examlple2输入41234输出2.875|分析：这道题目主要考察的知识点为动态规划动态规划主要就是要找准它的转
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2020-12-19 13:28:54
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一、添加服务器监控的一个简单流程：1、添加服务器：是指你要监控的那台服务器或者设备。2、添加item：是指要监控服务器的哪一个制表，如服务器的CPU负载，CPU运行时间，内存大小。注意：在zabbix-agent.conf中的hostname的值必须一致，否则无法获取数据。3、添加触发器：是指一直持续观察我们的监控数据，如果不符合期望值，就触发（你看别人不顺眼，心里有意见）4、配置action：是
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2020-11-24 12:28:23
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阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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本文主要研究了分布式强化学习，利用价值分布(value distribution)的思想，求出回报$Z$的概率分布，从而取代期望值(即$Q$值)。 Q-Learning Q-Learning的目标是近似Q函数，即在策略$\pi$下回报$Z_t$的期望值： \(Q^{\pi}(s,a)=\mathbb ...
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2020-11-06 01:12:19
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一.什么是cas CAS的全称是Compare-And-Swap，他是一条CPU并发原语。 java中的CAS，都是通过unsafe类实现的，其主要的操作是，当一个线程从主内存拿到一个变量到自己工作内存，并经过计算处理，准备写回主内存的时候，会首先比对当前主内存的变量指向的内存地址里面的值，与期望值 ...
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2020-09-17 20:08:32
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想要有面试机会，首先要完成一份好的简历。但是在撰写简历的时候，往往有一些细节很容易被忽视，导致面试机会远远不如自己的期望值。一份经过优化的简历，面试的命中率可以达到70%。那Java开发面试简历到底应该怎么写，哪一些是我们经常犯的错呢？ IT类岗位，在简历撰写和优化方面是区别于其他行业的。除了一般的 ...
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2020-07-29 15:28:18
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Junit单元测试 测试分类 黑盒测试:不需要写代码,给输入值,看程序能否得到输出期望值. 白盒测试:需要些代码,关注程序具体的执行流程. Junit的使用 步骤 定义一个测试类(测试用例). 定义测试方法,可以独立运行. 给方法加@Test. 导入junit依赖环境. 判断结果 红色:失败 绿色: ...
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2020-07-11 10:03:49
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正态分布： 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布，记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图： #导入模块 import numpy as np import pandas ...
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2020-07-06 13:18:36
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