测试模型

一、 规范性能测试实施流程的意义 规范的性能测试实施流程能够加强测试工作流程控制，明确性能测试各阶段应完成的工作，指导测试人员正确、有序的开展性能测试工作，提高各角色在性能能测试中的工作效率。本次分享的性能测试实施流程是性能测试开展的”指导方针”，希望帮助您可以早日成为性能测试”达人”。 二、 性能测试实施流程 性能测试流程分为五个阶段，分别是【需求调研阶段】→【测试准备阶段】→【测试执行阶段】→【测试报告阶段】→【测试总结阶段】。 每个阶段做什么事情？重点关注什么？ 1.需求调研阶段 1.1. 阶段概述 调研阶段的主要工作为：组建工作小组、项目创建、需求分析、模型构建、定制性能测试详细实施计划。 重点关注：需求调研、需要分析、模型构建 1.2. 关键点描述 需求调研分为两个步骤进行：需求调研、需求分析。 该工作是性能测试 必须的工作环节 。工作产出文件为《XX项目性能测试需求表》，如：《云智慧_XXX系统_XXX模块性能测试需求表》。 此阶段模型构建主要是业务模型构建。 1.2.1需求调研 Ø 需求调研工作由性能测试实施人员牵头负责，产品经理、开发工程师、运维工程师配合完成； Ø 需求调研的主要内容为： n 系统线上环境的性能需求，例如性能需求、可靠性需求、可维护性需求等； n 与系统性能需求相关的其它信息，包括系统信息（如线上环境硬件、参数配置、系统架构与部署方式

一、 关系抽取综述 二、 远程监督关系抽取算法的滥觞 三、 多实例学习和分段最大池化 四、 句子级别的注意力机制 一、关系抽取综述 　　信息抽取是自然语言处理中非常重要的一块内容，包括实体抽取（命名实体识别，Named Entity Recognition）、关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）。 　　这次介绍的关系抽取属于自然语言理解（NLU）的范畴，也是构建和扩展知识图谱的一种方法。 　　关系抽取理解起来也比较简单，比如下面图片中的第一句话: 　　He was in Tennessee. 　　首先做命名实体识别，识别出He（PER）和Tennessee（GPE）两个实体，然后找出两个实体之间的关系为：Physical-Located，最后可以把抽取出来的关系表示为三元组的形式：（He PER , Physical-Located, Tennessee GPE ），或者Physical-Located（He PER , Tennessee GPE ）。 可见关系抽取包含命名实体识别在内，在技术实现上更复杂。 　　关系抽取从流程上，可以分为流水线式抽取（Pipline）和联合抽取（Joint Extraction）两种，流水线式抽取就是把关系抽取的任务分为两个步骤：首先做实体识别，再抽取出两个实体的关系

一 单表操作 create_time = models.DateField() # 不指定auto_now或auto_now_add时，需要自己传参数 关键性的参数： 1.auto_now:每次操作数据 都会自动刷新当前操作的时间 2.auto_now_add:在创建数据的时候 会自动将创建时间记录下来 后续的修改不会影响该字段 二 测试脚本文件使用 django中 你可以写一个单独测试某一个py文件的测试脚本 不需要再频繁的走web请求 1.脚本测试文件必须的代码 import os import sys if __name__ == "__main__": # django在启动的时候 就会往全局的大字典中设置一个键值对 值是暴露给用户的配置文件的路径字符串 os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day54.settings") import django django.setup() # 下面为测试代码：比如测试应用app01和它models.py文件中的Book类 from app01 import models models.Book.objects.all(） 三 模型层的单表操作 1.返回QuerySet对象的方法有 all() filter() exclude() order_by() reverse()

模型性能评估 模型性能评估是为了评价模型的泛化能力，模型性能评估主要有两个问题要解决： 1）用什么数据来评估？ 2）用什么标准来评估？ 下面的第一节内容主要解答用什么数据来评估模型的性能，第二节解答用什么标准来评估。 1.用什么数据来评估模型性能 常用的有3中，按照复杂程度程度排序分别为： 1）训练集+测试集 2）holdout方法 3）K折交叉验证 其中第1种方法是用测试集来评估模型的性能；第二种方法是用验证集+测试集来评估，验证集用于训练过程中的评估，测试集用于最终的评估；第3种方法也是用验证集+测试集的方式，但是不同于第2种，在k折交叉验证方法下验证集是不重复的，且一次训练会得到k个模型。 1.1 训练集+测试集 最简单的方法，就是将数据集按比例分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来测试模型性能； 优点：简洁，易操作； 缺点：鲁棒性差，可能存在性能评估失真和过拟合情况；（原因：重复使用同一组测试集来评估，意味这测试集也在间接的参与模型训练，那么测试集有又当运动员又当裁判的风险） scikit-learn库中的model_selection模块下提供了train_test_split方法，专门用于这种方式的数据集划分； from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y

机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在 深度学习 很火热， 神经网络 也是一个不错的选择。 假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-valida ti on）对各个算法一个个地进行 测试 ，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题，或者这里有些技巧可以参考，下面来分析下各个算法的优缺点，基于算法的优缺点，更易于我们去选择它。 1.天下没有免费的午餐 在机器学习领域，一个基本的定理就是“没有免费的午餐”。换言之，就是没有算法能完美地解决所有问题，尤其是对监督学习而言（例如预测建模）。 举例来说，你不能去说神经网络任何情况下都能比决策树更有优势，反之亦然。它们要受很多因素的影响，比如你的数据集的规模或结构。 其结果是，在用给定的测试集来评估性能并挑选算法时，你应当根据具体的问题来采用不同的算法。 当然，所选的算法必须要适用于你自己的问题，这就要求选择正确的机器学习任务。作为类比，如果你需要打扫房子，你可能会用到吸尘器、扫帚或是拖把，但你绝对不该掏出铲子来挖地。 2. 偏差

Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API，我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用，它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来，通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系，极大地简化了开发机器学习应用的难度。 Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象。DataFrame来自Spark SQL，表示对数据集的一种特殊抽象，它也是Dataset（它是Spark 1.6引入的表示分布式数据集的抽象接口），但是DataFrame通过为数据集中每行数据的每列指定列名的方式来组织Dataset，类似于关系数据库中的表，同时还在底层处理做了非常多的优化。DataFrame可以基于不同的数据源进行构建，比如结构化文件、Hive表、数据库、RDD等。或者更直白一点表达什么是DataFrame，可以认为它等价于Dataset[Row]，表示DataFrame是一个Row类型数据对象的Dataset。 机器学习可以被应用于各种数据类型，例如向量、文本、图片、结构化数据。Spark ML API采用DataFrame的理由是，来自Spark SQL中的DataFrame接口的抽象，可以支持非常广泛的类型，而且表达非常直观，便于在Spark中进行处理。所以说

注: 好文章摘抄自 https://testerhome.com/topics/11390 模型训练的时候通常会将数据分成三部分。 分别是training set， dev set(也叫validation set)和 test set。 在模型调研过程中，training set用来训练模型， dev set用来统计单一评估指标，调节参数, 选择算法。 test set 则用来在最后整体评估模型的性能。 三者之间的关系与作用 如上图，假设有一份数据，会将它按一定的规则进行拆分。其中training set和dev set分别输入到了逻辑回归算法中，而test set则是在模型训练结束后，被输入到模型中评估结果。 我们可以根据report来看一下他们各自的作用。 尤其是dev set和test set，在很多文章中对他们的介绍很模棱两可，让人搞不明白他们之间到底有什么区别。 给我的感觉就是写文章的人也不懂，在那里随便写写罢了。 我们先看training set和dev set，因为他们都被输入到了模型训练算法中。 上图是模型训练的report。 我们可以从中看到training set和dev set(图中叫验证集) 的auc指标。这里便引入了dev set的作用， training set 很好理解，训练模型用的。 而dev set的作用就是在这里很方便的评估算法的单一评估指标

Q1. 在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？ ¶ A. 多项式阶数 B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降 C. 使用常数项 答案：A 解析：选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。如果有对过拟合和欠拟合概念不清楚的，见下图所示： Q2. 假设你有以下数据：输入和输出都只有一个变量。使用线性回归模型（y=wx+b）来拟合数据。那么使用留一法（Leave-One Out）交叉验证得到的均方误差是多少？ A. 10/27 B. 39/27 C. 49/27 D. 55/27 答案：C 解析：留一法，简单来说就是假设有 N 个样本，将每一个样本作为测试样本，其它 N-1 个样本作为训练样本。这样得到 N 个分类器，N 个测试结果。用这 N个结果的平均值来衡量模型的性能。 对于该题，我们先画出 3 个样本点的坐标： 使用两个点进行线性拟合，分成三种情况，如下图所示： 第一种情况下，回归模型是 y = 2，误差 E1 = 1。 第二种情况下，回归模型是 y = -x + 4，误差 E2 = 2。 第三种情况下，回归模型是 y = -1/3x + 2,误差 E3 = 2/3。 则总的均方误差为： M S E = 1 3

软件测试基础入门知识点 一、行业前景 前言 ​ 程序员之间流传着这样一句话：有人喜欢创造世界，他们做了开发工程师，有人喜欢挑毛病，所以他们做了测试工程师。 什么是软件测试 软件测试就是利用手工或测试工具按照测试方案和流程对产品进行功能和性能测试，简单的来说就是为软件做“质检”。 软件测试的重要性 ​ bug 的经济损失： ​ 软件 bug 对我们的生活，工作都会带来毁灭性的破坏。据悉，每年的软件 bug 会让整个市场经济带来近600亿美元的损失！ 成立软件测试部门的原因 软件测试能提前发现软件存在的缺陷 社会分工越来越细 -- 要求软件测试越来越精细 专人负责，责任到位 二、测试基础 2.1、什么是软件测试 ​ 在规定的条件下对程序（App，.exe安装文件，网页等）进行操作，从而发现错误，对软件质量进行评估的一个过程。 2.2、软件测试的目的 ​ 是想以最少的人力，物力和时间找出软件中潜在的各种错误与缺陷，通过修正各种错误和缺陷提高软件质量，回避软件发布后由于潜在的软件缺陷和错误造成的隐患以及带来的商业风险。（注意这个问题的答案，经常会与软件测试的定义混淆） 2.3、软件测试的定义 ​ 使用人工和自动手段来运行或测试某个系统的过程，其目的在于检验它是否满足规定的需求或是弄清预期结果与实际结果之间的差别。 2.4、软件测试的原则 所有的测试都应追溯到用户需求（视频网站，点击后最大化

测试的动机 测试用例的书写是一个风险驱动的行为, 每当收到 Bug 报告时, 先写一个单元测试来暴露这个 Bug, 在日后的代码提交中, 若该测试用例是通过的, 开发者就能更为自信地确保程序不会再次出现此 bug。 测试的动机是有效地提高开发者的自信心。 前端现代化测试模型 前端测试中有两种模型, 金字塔模型 与 奖杯模型 。 金字塔模型摘自 Martin Fowler's blog , 模型示意图如下: 金字塔模型自下而上分为单元测试、集成测试、UI 测试, 之所以是金字塔结构是因为单元测试的成本最低, 与之相对, UI 测试的成本最高。所以单元测试写的数量最多, UI 测试写的数量最少。同时需注意的是越是上层的测试, 其通过率给开发者带来的信心是越大的。 奖杯模型摘自 Kent C. Dots 提出的 The Testing Trophy , 该模型是笔者比较认可的前端现代化测试模型, 模型示意图如下: 奖杯模型中自下而上分为静态测试、单元测试、集成测试、e2e 测试, 它们的职责大致如下: 静态测试 : 在编写代码逻辑阶段时进行报错提示。(代表库: eslint、flow、TypeScript) 单元测试 : 在奖杯模型中, 单元测试的职责是对一些边界情况或者特定的算法进行测试。(代表库: jest 、 mocha ) 集成测试 : 模拟用户的行为进行测试, 对网络请求