分割数据监督式机器学习的通常做法是：将数据集分成各个子集进行训练、验证和测试。其中的一种工作方式是：将80%的数据分配给训练数据集，而将其他的10%分配给验证和测试数据集。目前，大部分训练都是针对数据集进行的。在每一个epoch结束时，我们将针对验证数据集进行预测。那些验证数据集中的错误，不但可以被用于识别停止的条件，并驱动超级参数的调优，而且可以帮助您确定目标模型是否对训练数据进行了过度的拟合。对于测试数据集的预测通常是在最终模型上完成的。如果某个测试数据集从未被用于训练，我们有时则称之为holdout... 查看更多

引言：虽说机器学习和深度学习都能发现数据中的模式与特征，但是它们所涉及到的技术和具体的应用场景却截然不同。 众所周知，虽然同属于人工智能的范畴，但是深度学习是一种特殊的机器学习形式。从流程上说，机器学习和深度学习都是从运用测试数据来训练某个模型开始，通过一系列的优化过程，进而找到最适合模型的数据权重。显然，这两种方法都可以处理数值(回归)和非数值(分类)的问题，只是在对象识别和语言翻译等应用领域，深度学习模型往往比机器学习模型更加适用。细说机器学习机器学习算法通常分为：监督(用各种答案来标注训练... 查看更多

软件测试方法 通常而言，我们会采取如下三种方法开展软件的相关测试，它们是： 1. 黑盒测试：测试人员并不知晓被测项目的内部结构、设计、以及实现原理。2. 白盒测试：测试人员完全知晓被测项目的内部结构、设计、以及实现原理。3. 灰盒测试：测试人员仅仅知晓被测项目有限的内部功能信息。软件测试阶段 我们运用软件测试的不同阶段，来对目标软件系统的每个单元或组件进行审验。由于系统测试的主要目标就是评估其是否符合既定的开发需求。因此，这些不同的测试阶段不但有助于检查软件的行为和性能，也能够识别出其中的缺陷（bu... 查看更多

引言：在本文中，我们将通过向您介绍有关软件测试的基本方面，以帮助您把空软件质量，并能交付出满意的产品。 世界上没有任何软件能够保证是完美无缺的。但是这不应当成为软件缺陷的托词。为了提高产品的质量，确保软件的有效性、以及应用的平稳运行，我们需要进行各种有计划有步骤的软件测试。在本文中，我们将通过向您介绍有关软件测试的基本方面，以帮助您把空软件质量，并能交付出满意的产品。软件测试简介 从概念上说，软件测试是一个评估已开发软件的功能，审查应用是否满足既定的要求，识别程序中任何潜在的缺陷，进而提高产品质量的过程。... 查看更多

引言：本文向您介绍五种能够提高网站加载速度的基本方法，希望能够帮助您实现付费用户的转化，以及品牌认可度的提升。众所周知，没有人会喜欢在超市里排队结账，也没有人愿意在餐厅里排队等号。其实，网站的访客也是如此，他们不喜欢那些加载和响应速度缓慢的网站。他们甚至会通过减少访问次数、以及相互告诫来表达自己的不满。根据Aberdeen Group的一项研究表明（https://wpostats.com/tags/page%20views/）：如果某个网站的加载时间多延迟一秒，那么就会导致：u 浏览次数减少11％。u... 查看更多