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在计算机软件测试领域，存在两种主要的软件测试技术，即敏捷测试和瀑布测试。敏捷测试更灵活和可塑，而瀑布测试则更结构化和严格。敏捷测试和瀑布测试之间还有其他一些重要的差异，我们将在本文中讨论。但在深入探讨差异之前，让我们先了解一些敏捷测试和瀑布测试的基础知识。什么是敏捷测试？敏捷测试是一种软件测试机制，它涉及所有团队成员，其中主要负责人是称为产品负责人的主题专家，测试人员为质量... 阅读更多
微处理器可以定义为计算机系统的一个电子组件，它执行指令以执行计算机处理中涉及的任务。它是计算机最基本的单元，执行 CPU 的所有功能。迄今为止，已经开发了几种类型的微处理器。但在本文中，我们将学习两种最早的微处理器，即 8086 和 8088 微处理器。8086 和 8088 微处理器由于其各种重要且独特的特性而被广泛用于嵌入式系统。本文主要旨在解释 8086 和 8088 微处理器之间的主要区别。... 阅读更多
在本文中，我们将学习训练集、测试集和验证集之间的区别。简介数据分割是我们可以在机器学习/深度学习任务中使用的最简单的预处理技术之一。原始数据集被分成子集，如训练集、测试集和验证集。这样做的主要原因之一是为了解决过拟合问题。但是，它还有其他好处。让我们简要了解一下这些术语，并了解它们如何有用。训练集训练集用于拟合或训练模型。这些... 阅读更多
在本文中，让我们探索 2022 年与人工智能相关的七个有前景且蓬勃发展的领域。简介在过去十年中，我们见证了人工智能相关技术在几乎每个领域的巨大增长和发展，并且在当前时代或十年中仍然变得越来越重要。人工智能和机器学习领域取得了突破性的研究成果，改变了我们追求机器智能技术的现状。人工智能相关技术已在各个领域得到应用。举几个例子，比如医疗保健、网络安全、人力资源流程、太空探索等等。2022 年的趋势 1. ... 阅读更多
简介回归分析是最基本的预测分析形式。在统计学中，线性回归是模拟标量值与一个或多个解释变量之间关系的方法。在机器学习中，线性回归是一种监督算法。这种算法根据自变量预测目标值。更多关于线性回归和回归分析在线性回归/分析中，目标是实际值或连续值，如工资、BMI 等。它通常用于预测因变量和一堆自变量之间的关系。这些模型通常拟合线性方程，... 阅读更多
在本教程中，我们将使用 Python 编程实现回归分析和最佳拟合线。简介回归分析是最基本的预测分析形式。在统计学中，线性回归是模拟标量值与一个或多个解释变量之间关系的方法。在机器学习中，线性回归是一种监督算法。这种算法根据自变量预测目标值。更多关于线性回归和回归分析在线性回归/分析中，目标是实际值或连续值，如工资、BMI 等。它通常用于预测... 阅读更多
简介基于图像数据的最常见的深度学习任务之一是图像分类。由于新的高性能机器学习框架的开发，图像分类在研究领域变得越来越有趣。这种分类可以是二元分类，其中存在两类图像，也可以是多类别分类，它处理超过两类图像。在这里，在本文中，我们将探索迁移学习与多类别图像分类。多类别图像分类随着人工神经网络的进步和卷积神经网络的开发，对图像进行复杂操作已... 阅读更多
在本教程中，我们将学习如何在 Python 编程中将数据集拆分为训练集和测试集。简介在创建机器学习和深度学习模型时，我们可能会遇到需要在同一数据集上进行训练和评估的情况。在这种情况下，我们可能希望将数据集划分为不同的组或集合，并使用每个集合执行一项任务或特定过程（例如训练）。在这种情况下，我们可以使用训练/测试集。训练和测试集的必要性它是... 阅读更多
在本教程中，我们将学习如何在机器学习中处理不平衡类。引言 一般来说，机器学习中的类不平衡是指一种类型或观测值的类相比于另一种类型更高的情况。这是机器学习中一个常见的问题，涉及欺诈检测、广告点击避免、垃圾邮件检测、客户流失等任务。它对模型的准确性有很大影响。类不平衡的影响 在此类问题中，多数类在训练模型时会压倒少数类。由于在这种情况下，一... 阅读更多
在本教程中，我们将学习如何在 Python 中创建分类模拟数据。引言 模拟数据可以定义为任何不代表真实现象但使用参数和约束条件合成生成的数据。何时以及为何需要模拟数据？有时，在机器学习或深度学习中原型化某个特定算法时，我们通常会面临优质真实世界数据的稀缺性，这些数据对我们很有用。有时，对于给定的任务，没有此类数据可用。在这种情况下，我们可能需要合成生成的数据。这些数据也可以来自实验室... 阅读更多