测试模型

ISDM定义 ISDM不仅只是—种如何开发信息系统的方法／过程模型。ISDM是—套整体方法，包含： —个通过分析方法、工具和技术操作的分析框架。描述系统开发中分析问题与解决问题的行为特征。主要指，面向过程、面向数据、面向对象。 支持分析框架的过程模型(process-model , 指开发活动的次序和持续时间）。描述系统开发随时间变化而呈现的阶段特征和项目管理与组织上的特征。有些类似SDLC, 如，瀑布模型、原型法、螺旋模型、敏捷软件开发等。 从技术上来讲， mis开发是系统阶段特征和行为特征的结合。因此， ISDM可视为包含开发信息系统用到的所有方法、操作和过程的框架。 完整的ISDM包含SDLC与开发方法、开发技术、开发工具及环境三层。 • SDLC ：ISDM开发方法的过程模型可能混用多种SDLC 以适用不同项目需求。 • 开发方法：主要指面向过程、面向数据、面向对象。是—个通过分析方法、工具和开发技术操作的分析框架。 • 开发技术：中间件、可视化、软件复用等 • 开发环境和工具： CASE 、SDE 、SEE 、IPSE等 ISDM 中的这四项内容彼此相互联系、相互支持、相互制约。 • 开发环境／工具位于最底层，说明其他层面均需要开发环境／工具的支持 • 开发技术是组成开发方法的基本成分，例如，结构化开发方法是由结构化分析技术、结构化设计技术、结构化程序设计技术组成

http://hi.baidu.com/hieda/blog/item/627e9fdd2526e0ec76c638e3.html Synopsys工具简介 〓 LEDA 　　LEDA?是可编程的语法和设计规范检查工具，它能够对全芯片的VHDL和Verilog描述、或者两者混合描述进行检查，加速SoC的设计流程。 LEDA预先将IEEE可综合规范、可仿真规范、可测性规范和设计服用规范集成，提高设计者分析代码的能力 〓 VCSTM 　　VCS是编译型Verilog模拟器，它完全支持OVI标准的Verilog HDL语言、PLI和SDF。 VCS具有目前行业中最高的模拟性能，其出色的内存管理能力足以支持千万门级的ASIC设计，而其模拟精度也完全满足深亚微米ASIC Sign-Off的要求。VCS结合了节拍式算法和事件驱动算法，具有高性能、大规模和高精度的特点，适用于从行为级、RTL到Sign-Off等各个阶段。VCS已经将CoverMeter中所有的覆盖率测试功能集成，并提供VeraLite、CycleC等智能验证方法。VCS和Scirocco也支持混合语言仿真。VCS和Scirocco都集成了Virsim图形用户界面，它提供了对模拟结果的交互和后处理分析。 〓 SciroccoTM 　　Scirocco是迄今为止性能最好的VHDL模拟器，并且是市场上唯一为SoC验证度身定制的模拟工具

http://hi.baidu.com/hieda/blog/item/c1dc23ee505a25f8b2fb95e3.html Calibre物理验证系列 〓 Calibre DRC 　　作为工作在展平模式下的设计规则检查（DRC）工具，Calibre DRC先展平输入数据库，然后对展平的几何结果进行操作。 〓 Calibre DRC-H 　　作为Calibre DRC的选项，Calibre DRC-H确保层次化的DRC成为可能，层次化设计规则检查维持数据库的层次化结构，并且充分利用设计数据的层次化关系减少数据处理时间、内存使用和DRC检查结果数量。对于确定类型的芯片而言，DRC-H要比在展平模式下的Calibre快几个数量级。层次化处理对于0.35μm或以下工艺，规模达到或者超过百万晶体管的芯片设计优势更加明显。Calibre DRC-H通常可以和设计规则检查(DRC)以及光学工艺校正(OPC)配合使用。 〓 Calibre LVS 　　作为Mentor Graphics公司工作在展平模式下的版图与原理图对照（LVS）工具，Calibre LVS先展平输入数据库，然后对展平的几何结果进行操作。 〓 Calibre LVS-H 　　作为Calibre LVS的选项，Calibre LVS-H确保层次化的LVS成为可能，层次化版图与原理图对照维持数据库的层次化结构

前言： 最近有段时间没学习了，主要是MNIST数据集这一节的代码很多错误，比较难调试，而且每次报的错误还不一样，在网上百度又尝试了好多种解决办法最后才解决，挺烦的。还有就是自己本来选的人工智能方向，但是导师在这个方向貌似资源比较少，估计开学了就准备换个硬件方向了，一直都在怀疑自己还应不应该继续学Tensflow。最后就是，自己这段时间超级想买个Ipad Pro，也不知道是怎么会使，感觉跟有毒一样，本来钱就少但是就是想买，就天天在看能不能等到便宜的Ipad Pro。总是有很多事情影响学习啊！！！ 言归正传 本节学习的内容：搭建神经网络，在 minist 数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。 mnist 数据集 包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集，5000张为验证集，10000张为测试集。每张图片大小为 28x28 像素，图片中纯黑色的像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。我们将 mnist 数据集中的数据喂入神经网络之前，把数据集中的每张图像的像素用长度是 784 的一维数组来代替，这样再将这个数组作为神经网络的输入特征喂入神经网络。 使用 input_data 模块中的 read_data_sets() 函数加载 minist 数据集： from tensorflow

摘要 视频恢复任务，包括超分辨率，去模糊等，正在计算机视觉社区中引起越来越多的关注。在NTIRE19挑战赛中发布了名为REDS的具有挑战性的基准。这个新的基准测试从两个方面挑战现有方法：(1)如何在给定大运动的情况下对齐多个帧，(2)如何有效地融合具有不同运动和模糊的不同帧。在这项工作中，我们提出了一种新的视频恢复框架，其具有增强的可变形卷积，称为EDVR，以应对这些挑战。首先，为了处理大运动，我们设计了金字塔，级联和可变形(PCD)对准模块，其中使用可变形卷积以粗到细的方式在特征级别完成帧对齐。 其次，我们提出了时间和空间注意(TSA)融合模块，其中在时间和空间上都应用注意力，以便强调后续恢复的重要特征。 得益于这些模块，我们的EDVR赢得了冠军，并且在NTIRE19视频恢复和增强挑战的所有四个轨道中都大幅超越了第二名。 EDVR还展示了最先进的视频超分辨率和去模糊方法的卓越性能。代码可在https://github.com/xinntao/EDVR找到。 1.介绍 在本文中，我们描述了我们在NTIRE 2019视频恢复和增强挑战中的成功解决方案。 该挑战为上述任务发布了一个有价值的基准，称为REalistic和Diverse Scenes数据集(REDS)。相比下，对于现有数据集，REDS中的视频包含更大且更复杂的内容动作，使其更具现实性和挑战性

机器学习中的过拟合和欠拟合 1、机器学习算法对于整体的数据训练和拟合，以典型的多元线性回归的方式为例，通过设定拟合的最高次数，然后对比输出的曲线结果可以看出， 随着拟合函数次数的增大，其拟合线性回归模型的R2的值在不断地增大，均方差也在不断地减小，看起来拟合的结果越来越准确，其实质只是对于所存在原始数据的拟合误差越来越小，而对于新的数据样本则并不一定适合 ， 这就是说存在 过拟合(overfitting) 的现象 ；而如果设定的 多项式次数太小，又会使得整体的R2值太小，均方误差太大，从而使得拟合结果不足，这又是 欠拟合(under fitting) 的情况 。 其中过拟合和欠拟合的输出准确度一般可以用均方差来进行对比和衡量， 将不同机器学习算法的学习曲线定义为函数输出 如下所示： #将不同的机器学习算法的学习曲线封装成为函数可以方便输出def plot_learning_curve(algo,x_train,x_test,y_train,y_test): train_score = [] test_score = [] for i in range(1, len(x_train)): algo.fit(x_train[:i], y_train[:i]) y_train_pre = algo.predict(x_train[:i]) y_test_pre =algo.predict

V模型 Rap Application Development 快速应用开发 局限性：把测试作为编码之后的最后一个活动，需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现. X模型 基于此前提，提出了X模型，其目标是弥补V模型的一些缺陷。 W模型 W模型由Evolutif公司提出，相对于V模型，W模型更科学。W模型是V模型的发展，强调的是测试伴随着整个软件开发周期，而且测试的对象不仅仅是程序，需求、功能和设计同样要测试。测试与开发是同步进行的，从而有利于尽早地发现问题。 H模型 H模型揭示了一个原理:软件测试是一个独立的流程,贯穿产品整个生命周期,与其他流程并发地进行。H模型指出软件测试要尽早准备, 尽早执行。不同的测试活动可以是按照某个次序先后进行的,但也可能是反复的,只要某个测试达到准备就绪点,测试执行活动就可以开展 川模型 https://baike.baidu.com/item/川模型 来源： https://blog.csdn.net/binbinhu926/article/details/98884855

本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！ 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-validation）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。 偏差&方差 在统计学中，一个模型好坏，是根据偏差和方差来衡量的，所以我们先来普及一下偏差和方差： 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望E’与真实值Y之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。 方差：描述的是预测值P的变化范围，离散程度，是预测值的方差，也就是离其期望值E的距离。方差越大，数据的分布越分散。 模型的真实误差是两者之和。 如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（例如，朴素贝叶斯NB）要比低偏差/高方差大分类的优势大（例如，KNN），因为后者会过拟合。但是，随着你训练集的增长，模型对于原数据的预测能力就越好