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- 機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試集 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試集 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時(shí)間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科stKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐；來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試集 更多內(nèi)容
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1、登錄PerfTest控制臺(tái)，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“PerfTest測(cè)試工程”。 2、在PerfTest測(cè)試工程所在行，單擊測(cè)試工程名稱，例如前面創(chuàng)建的測(cè)試工程“Web-test”，進(jìn)入測(cè)試工程詳情頁(yè)面。 3、在“測(cè)試任務(wù)”頁(yè)簽，選擇測(cè)試任務(wù)，如前面創(chuàng)建的測(cè)試任務(wù)“taskA”，單擊操作欄的右三角。 4、選擇企業(yè)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 超速入門AT指令集 超速入門AT指令集 時(shí)間：2022-11-08 12:00:35 華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 什么是AT指令集 AT命令，用來控制TE（Terminal Equipment）和MT(Mobile Terminal)之間交互的規(guī)則，如下圖所示。在來自：百科![]()
5、創(chuàng)建資源組。 創(chuàng)建測(cè)試工程 為用戶的測(cè)試工程提供管理能力，事務(wù)、測(cè)試任務(wù)、測(cè)試報(bào)告的內(nèi)容在同一個(gè)工程內(nèi)共享。 操作步驟 1、登錄PerfTest控制臺(tái)，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“PerfTest測(cè)試工程”，單擊“創(chuàng)建測(cè)試工程”。 2、在彈出的“創(chuàng)建測(cè)試工程”對(duì)話框中，輸入測(cè)試工程的名稱，例如來自：專題![]()
行業(yè)。 電商搶購(gòu)測(cè)試 電商搶購(gòu)已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普遍需求，有并發(fā)用戶高、突發(fā)請(qǐng)求大、失敗用戶反復(fù)重試等特征，如何保證在高負(fù)載運(yùn)行情況下網(wǎng)站的可用性已經(jīng)成為運(yùn)維保障的重點(diǎn)。 游戲高峰測(cè)試 游戲行業(yè)業(yè)務(wù)波峰波谷明顯，具備彈性伸縮的能力，一方面需要驗(yàn)證彈性伸縮是否可以正常工作，另一來自：百科![]()
做結(jié)果檢驗(yàn)，只有條件匹配后才認(rèn)為是正常響應(yīng)。 測(cè)試任務(wù)模型自定義，支持復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試 通過多種事務(wù)元素與測(cè)試任務(wù)階段的靈活組合，可以幫助用戶測(cè)試在多操作場(chǎng)景并發(fā)下的應(yīng)用性能表現(xiàn)。 事務(wù)可以被多個(gè)測(cè)試任務(wù)復(fù)用，針對(duì)每個(gè)事務(wù)可以定義多個(gè)測(cè)試階段，并對(duì)每個(gè)階段分別定義持續(xù)時(shí)間和并發(fā)用戶數(shù)來自：專題![]()
PerfTest提供實(shí)時(shí)、離線兩種類型的測(cè)試報(bào)告，供用戶隨時(shí)查看和分析測(cè)試數(shù)據(jù)。 性能測(cè)試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測(cè)試 05:59 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 05:59 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08來自：專題![]()
發(fā)場(chǎng)景下應(yīng)用的性能瓶頸，防止上線后訪問過大導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，而且易于操作，極大的縮短了測(cè)試時(shí)間。 支持多任務(wù)并發(fā)執(zhí)行，讓用戶可以同時(shí)完成多個(gè)應(yīng)用服務(wù)的性能測(cè)試，大幅提升測(cè)試效率。 性能測(cè)試靈活快捷，助力應(yīng)用快速上線 性能測(cè)試協(xié)議靈活自定義：支持HTTP/HTTPS測(cè)試，適應(yīng)基于HTT來自：專題![]()
檢查點(diǎn)主要是通過自定義校驗(yàn)信息來驗(yàn)證服務(wù)端的返回內(nèi)容是否正確。 測(cè)試任務(wù) 測(cè)試任務(wù)指基于已定義的測(cè)試模型發(fā)起一次性能測(cè)試的活動(dòng)。 測(cè)試報(bào)告 測(cè)試任務(wù)執(zhí)行完畢后系統(tǒng)會(huì)生成測(cè)試結(jié)果報(bào)告。 并發(fā)用戶數(shù) 并發(fā)用戶數(shù)指在同一時(shí)刻內(nèi)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行業(yè)務(wù)操作的用戶數(shù)量，在PerfTest中為用戶在定義測(cè)試任務(wù)階段設(shè)置的虛擬用戶數(shù)。來自：專題![]()
場(chǎng)景，輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的測(cè)試；支持針對(duì)每個(gè)事務(wù)指定時(shí)間段定義并發(fā)用戶數(shù)，模擬突發(fā)業(yè)務(wù)流量。 性能測(cè)試壓測(cè)資源管理，按需使用 云容器引擎（CCE）資源組：用戶按需創(chuàng)建測(cè)試集群，實(shí)現(xiàn)租戶間流量隔離和內(nèi)/外網(wǎng)壓測(cè)能力，完成測(cè)試后可以隨時(shí)刪除集群。同時(shí)，提供測(cè)試集群的實(shí)時(shí)擴(kuò)容、縮容、升級(jí)能力。來自：百科![]()
預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識(shí)別算法都會(huì)基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫數(shù)來自：百科![]()
在測(cè)試計(jì)劃和測(cè)試設(shè)計(jì)階段，要明確測(cè)試范圍和測(cè)試目標(biāo)、制定測(cè)試策略、準(zhǔn)備測(cè)試工具和測(cè)試環(huán)境、建立測(cè)試模型、設(shè)計(jì)測(cè)試用例、開發(fā)自動(dòng)化測(cè)試腳本。 測(cè)試計(jì)劃明確測(cè)試時(shí)間、測(cè)試范圍、測(cè)試目標(biāo)，并管理測(cè)試各個(gè)階段的活動(dòng)。測(cè)試計(jì)劃可以針對(duì)某個(gè)版本、迭代或?qū)ｍ?xiàng)等。 手工測(cè)試用例 手工測(cè)試用例用于管理測(cè)試場(chǎng)來自：專題![]()
來自：專題![]()
持報(bào)文內(nèi)容和時(shí)序自定義、多事務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試。通過CPTS，我們希望將性能壓測(cè)本身的工作持續(xù)簡(jiǎn)化，將更多的精力回歸到關(guān)注業(yè)務(wù)和性能問題本身，同時(shí)降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗(yàn)，最大程度地幫助企業(yè)提升商業(yè)價(jià)值。 圖1云性能測(cè)試服務(wù) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)來自：百科![]()
課程目標(biāo) 了解敏捷測(cè)試的重要性和基本理念；掌握敏捷測(cè)試概念、流程和方法；掌握華為云的測(cè)試能力，例如測(cè)試管理、接口測(cè)試、性能測(cè)試的基本操作；學(xué)會(huì)如何應(yīng)用敏捷測(cè)試，保持項(xiàng)目整體測(cè)試的高質(zhì)量高效率。 課程大綱 1. 敏捷軟件測(cè)試理念、方法與實(shí)踐 2. 測(cè)試管理 3. 常見的測(cè)試方法 4. 測(cè)試度量指標(biāo)體系和質(zhì)量評(píng)估來自：百科![]()
檢驗(yàn)，只有條件匹配后才可認(rèn)定是正常響應(yīng)。 測(cè)試任務(wù)模型自定義，支持復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試 通過多種事務(wù)元素與測(cè)試任務(wù)階段的靈活組合，可以幫助用戶測(cè)試多操作的并發(fā)場(chǎng)景下的應(yīng)用性能表現(xiàn)。而所創(chuàng)建的事務(wù)可以被多個(gè)測(cè)試任務(wù)復(fù)用，針對(duì)每個(gè)事務(wù)可以定義多個(gè)測(cè)試階段，并對(duì)每個(gè)階段分別定義持續(xù)時(shí)間和并發(fā)用戶數(shù)，模擬流量起伏的復(fù)雜場(chǎng)景。來自：百科![]()
具體費(fèi)用額度以運(yùn)行能測(cè)試服務(wù)CPTS產(chǎn)品詳情頁(yè)為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹： 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及，應(yīng)用的復(fù)雜程度越來越高，在架構(gòu)解構(gòu)和性能提升的同時(shí)，也帶來了生產(chǎn)環(huán)境性能問題定位難度高、修復(fù)周期長(zhǎng)等挑戰(zhàn)，因此提前進(jìn)行性能測(cè)試逐漸成為了應(yīng)用上線前的必選環(huán)節(jié)。 云性能測(cè)試服務(wù)（Cloud Performance來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征來自：百科
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