网站地图
加入收藏在线咨询联系我们

如极速分分彩何减轻软件开发的回测压力从而提

作者:极速分分彩时间:2019-02-12 10:52浏览:

  如极速分分彩何减轻软件开发的回测压力从而提高工程师的生产效率?但互联网+和物联网也衍生出几个派生问题:第一,体制冲突,现在智慧城市的建设困难重重,这是由于用信息化工具管理城市的理念,存着多规不合一、信息孤岛、交互标准不统一、入库标准不统一等等问题,比如摄影头,交通和刑警不统一,区和市里不统一,这必然伴随着体制冲突。第二,垄断,很多集成商早已感受到垄断,小企业和创新企业被大企业扼杀,长期以往必然存在问题,所以我国提出市场经济要反垄断。第三,技术问题。

  USZ MACHALICA、ALEX SAMYLKIN 等人组成的 Facebook 研究团队提出使用一个利用的新系统来创建一个为特定代码更改选择回归测试的概率模型,从而更好地执行这种回归测试。

  为了高效地开发新产品特征和更新,Facebook 研究团队使用基于主干的开发模型来管理对代码库的改动。一旦一位工程师的代码更改被接入主分支(主干),他们试图让它对从事该产品或服务的其他工程师快速可见。这种基于主干的开发模型比使用特征分支和特征融合更加有效,因为它使得每个人都能够在代码库的最新版本上工作。

  但是,在被接受到主干之前,对每项提出的更改进行彻底的回归测试很重要(注:回归测试是指修改了旧代码后, 重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其他代码产生错误的一种测试方法)。在从主干被部署到生产之前,每项代码更改都需要经过彻底的回归测试,进入主干异常代码会使得评估新提出的代码更改变得更困难得多,并且还会影响工程师的生产效率。

  对此,该研究团队开发了一种更好的方法来执行这项回归测试:使用一个利用机器学习的新系统来创建一个为特定代码更改选择回归测试的概率模型。这种方法需要仅仅运行一个小的测试集,以确保检测到错误的更改。与典型的回归测试选择(RTS)工具不同,该系统通过从历史代码更改和测试结果的大型数据集中学习,来自动开发测试选择策略。

  这个预测性测试选择系统已在 Facebook 上部署了一年多,在一段新的代码加入到主干、被其它工程师看到之前,这个系统就可以捕捉超过 99.9% 的回归异常,而且它运行的基于修改的代码的测试数量也只需要以往的三分之一那么多。这也让 Facebook 的基础测试设施的效率得到翻倍的提升。

  随着代码库的不断发展,该系统也几乎不要求手动调试。而且经证明,它还能够捕捉产生不一致和不确定性结果的片状测试。

  本次召回范围内电池组,由于电池芯在生产过程中正负极重叠不足,可能导致卷芯边缘镀层发生短路,在使用过程中存在过热起火的安全隐患。对于召回范围内的电池,中国惠普有限公司将积极落实企业主体责任,开展缺陷产品召回、安全技术改进工作,提升产品质量安全水平,并免费为客户更换为全新的符合要求的电池组,以消除安全隐患。

  回归测试的一种常用方法,就是使用从构建元数据中提取的信息来确定在特定代码更改上运行哪些测试。通过分析代码单元间的创建依赖项,可以确定传递依赖于在代码更改中被修正的源的所有测试。例如,在下图中,圆圈表示测试;正方形表示代码的中间单元,如库;菱形表示存储库中的单个源文件。箭头连接起实体 A →B,当且仅当 B 直接依赖于 A 时,他们将其解释为 A 影响 B。蓝色的菱形表示在示例代码更改中被修正的两个文件,所有传递依赖于它们的实体也用蓝色表示。在这个场景中,基于创建依赖项的测试选择策略将执行测试 1,2,3 和 4,但不执行测试 5 和 6,因为后两项测试不依赖于修正的文件。

  这种方法有一个明显的缺点:它以说「是的,本测试受到影响」告终的次数比实际所需要的要多。平均而言,对于移动代码库的每项更改,该方法都会导致执行多达四分之一的可用测试。如果传递依赖于修正文件的所有测试都真正受到影响,他们将别无选择,而只能将每项测试都执行一遍。然而,在他们的单片代码库中,终端产品依赖于许多可重复使用的组件,这些组件使用一小组低级库。在实践中,许多传递性依赖实际上与回归测试无关。例如,当某个低级库发生更改时,在使用该库的每个项目上重新运行所有测试将是低效的。

  软件开发研究领域也开发了其他的回归测试选择方法,例如基于静态更改-影响分析的方法。然而,由于他们代码库的大小和使用的不同编程语言的数量,这些技术在他们的使用案例中是不现实的。

  基于创建依赖项的选择测试涉及到判断哪些测试可能受到更改的影响的问题。为了开发更好的方法,Facebook 的研究团队考虑了一个不一样的问题:指定的一项测试发现某个代码修改中的回归问题的可能性有多大?如果他们能估计到这个可能性,就可以做出明智的决定,来排除那些极不可能发现回归的测试。这是对传统测试选择的重大背离,并且开辟了一种新的、更有效的选择测试方法。

  作为第一步,该研究团队创建了一个预测模型,该模型针对新提出的代码更改估计每项测试失败的概率。他们通过使用包括历史代码更改上的测试结果在内的大型数据集,然后采用标准的机器学习技术来创建模型,而非手动定义模型。

  每个新的代码更改总会与之前的情况略有不同,因此模型不能简单地将新的更改与历史更改进行比较,来确定哪些测试值得运行。然而,新更改的抽象可以类似于前一个或多个代码更改的对应的抽象。

  在训练期间,研究团队的系统学习基于源自先前代码更改和测试的特征的模型。然后,当该系统正在分析新的代码更改时,他们将学习到的模型应用于基于特征的代码更改的抽象。对于任何特定的测试,该模型接着能够预测检测到回归的可能性。

  未来,企业级市场对于安全、稳定性的要求只会更高。服务商不能只看到客户他的基础需求,还应看到客户的潜在隐患和潜在需求,从而全方位地给客户保驾护航。戴尔这样的举措,对于所有中国企业级市场从业者,无疑都是一个值得学习的例子。

  现在的家装已从以前的普通 改造发展为强弱电管理,人们开始把这些统称为智能布线,它包括家庭整体音响系统、家庭宽带网络系统、家庭电话系统、家庭电视视频系统、家庭安全防护 报警系统 、家庭智能遥控系统、家庭灯效 控制系统 等等。

  为此,该系统使用了标准机器学习算法的变体——梯度提升决策树模型。研究团队虽然可以使用其他机器学习算法,但其之所以选择这种方法,有几个原因:决策树是可解释的、易于训练的,并且已经是 Facebook 机器学习算法基础结构的一部分。

  他们可以使用这个模型分析特定的代码更改,来找到所有传递依赖于修改文件的可能受影响的测试,然后估计测试检测到由更改引入的回归的概率。基于这些估计,系统选择对于特定更改最有可能失败的测试。下图显示了将选择哪些测试(用蓝色表示),来更改影响前一示例中的两个文件,而在前一示例中,用 0 到 1 之间的数字来表示每个被考虑在内的测试的概率。

  对于每项代码更改,系统选择的测试数量影响它在检测回归时的可靠性。使用最近代码更改的选择作为验证集,研究团队可以评估其在新更改上的准确性。下面的图表显示了每次更改所选择的最大测试数量与这一选择的准确性之间的关系。在生产中,他们要求其模型能够正确预测超过 95% 的测试结果,并且能为超过 99.9% 的有问题的更改捕获至少一个失败的测试。他们发现,这种准确度的高标准所带来的测试信号的损失可以忽略不计,并且消除了大量不必要的测试执行。

  由于代码库结构的不断演变,测试选择策略必须适应继续满足这些严格的正确性要求。然而,他们的系统让其变得简单,因为他们可以使用最近提交的代码更改的测试结果来定期地重新训练模型。

  为了确保他们的测试选择很好地适用于现实世界的测试,系统需要处理测试片状问题:当被测试的代码没有真正被更改时,测试结果从通过变为失败。正如他们在论文中所做的更详细的解释,如果他们训练一个模型而不去识别片状测试失败,该模型可能无法学习去一致地预测测试结果。在下面的示例中,两个测试选择策略捕获所有失败的测试执行的共同部分。如果系统不能区分哪些测试失败是片状的以及哪些不是,那么它将无法知道哪个策略是最好的。策略 A 具有明显更好的准确性,因为它捕获了所有无法发现实际回归的测试。然而,策略 B 选择了大量由于片状性而非代码的实际问题而失败的测试。

  为了减轻片状性对所学到的测试选择模型的影响,研究团队在收集训练数据时积极地重新尝试失败的测试。这种方法让他们将连续失败的测试(指示真实回归)与那些呈现片状、非重现性失败的测试区分开来。

  这个系统是研究团队创建智能工具以使代码开发过程更加可靠和高效的更广泛努力的一部分。他们的基于搜索的自动化软件测试系统 Sapienz 和自动化缺陷修复工具 Getafix,也可以帮助他们自动检测和修复回归——也就是说,这些工作仅要求工程师们投入很少的注意力甚至不投入注意力。

  预测性测试选择(这篇博客文章中描述的系统)通过选择由工程师定义的正确的测试集,来高效地检测回归。Sapienz 生成新的测试序列,来发掘让移动应用程序崩溃的条件,Getafix 则为他们使用测试和验证工具所发现的问题推荐补丁,然后由编写更改的工程师检验并选择接受或拒绝这些补丁。总而言之,这些系统让工程师能够为使用 Facebook 产品的数十亿人,更快、更有效地创建和部署新特征。

  预测性测试选择是 Facebook 的数个项目中的一个,它旨在应用统计学方法和机器学习来提高回归测试的有效性。随着研究团队进一步提高系统的效率和准确性,他们也将应用相关的方法来识别测试范围中的潜在差距。

  机器学习正在变革生活的方方面面。他们相信软件工程在这方面也一样。

  文章出处:【微信号:mcuworld,微信公众号:嵌入式资讯精选】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

  在强调“数字化转型”的今天,企业级用户越来越意识到:企业的IT运营能力实际上与企业的现实业务转型之间存在一种正相关关系,保障IT环境的稳定、可靠和安全,实际上就是在保障企业业务转型的平稳进行。然而,随着来自网络、存储和计算等企业级基础设施层架构的剧烈调整,用户企业所面对的IT环境虽然越来越高效、便捷,但是也越来越复杂。因此越来越多的企业不得不在两者之间寻求一个可以接受的平衡点。思科主导的《IT运营就绪性指数》调查报告,就是希望以数据分析的方式,通过揭示提高企业IT运营成熟度的方法和趋势,来帮助企业加快业务的数字化转型。

  量子计算机虽然强大,但应用领域有限。清华叉院孙麓岩团队在超导电路上实现了量子生成对抗网络,精度高达9....

  RemoteML 最初是一个小型的求职栏。如今,我们在全球拥有超过 750 名会员,其中大部分都热切....

  C4.5算法:基于ID3算法的改进,主要包括:使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准;....

  TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支....

  开始机器学习之旅,需要什么层次的数学功底? 尤其是对于那些没有学过数学和统计学的同学们来说,这个问题....

  流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法,与核PCA的目的一样,它想要在低维空间中尽量保持在高维空....

  在 24 号 GitHub 发布的官方报告 The State of the Octoverse: ....

  围绕人工智能和自动化的争论似乎一直都是悲观主义者占主导,他们担心机器人会取代所有的工作,而乐观主义者....

  人工智能和机器学习并不能解决所有IT世界的安全问题,尽管一些宣传和炒作可能会暗示这一点。但是,谨慎使....

  苹果公司裁员实属罕见,所以近日传出它对自动驾驶部门裁员200人的消息令业界感到意外。苹果证实了裁员调....

  “机器学习本身很复杂, 且在具体的数据分析实践中涉及大量复杂的数学知识。而本书尽量避开编程与机器学习....

  打破区块链不可能三角!2华人专家论文将登NSDI 2019计算机顶会

  在今年 NSDI 接受的 49 篇文章中,亦仅有 Monoxide 一篇论文是区块链相关。王嘉平认为....

  人工智能(AI)如今已成为企业CIO和其他高管关注的热门技术主题。咨询机构德勤咨询公司的调查表明,除....

  接下来的过程就与普通的生成对抗网络 (GAN) 一样,生成器G不断生成虚拟数据ρ,然后鉴别器D则不断....

  3、窃取或者以其他方法非法获取公民个人信息。对于这三类入罪均要求具备情节严重。

  解决一个复杂的问题,首先第一步是要把问题分解成几个简单子任务。然后,针对每个子任务,运用机器学习中不....

  Amazon 数据库包含不同领域的多种数据集,如公共交通,生态资源,卫星图像等。在数据集官网还有一个....

  机器学习(machine learning) 已然成为无数重要应用的基石——如今,在网络搜索、垃圾邮....

  我在NVIDIA研究深度学习已达四年之久,作为一名解决方案架构师,专门研究深度学习相关技术,为客户提....

  Github2018年最热语言\软件包\项目top 10盘点

  台海网1月24日讯 (海峡导报记者 陈捷 通讯员 湖法宣/文 陶小莫/漫画)玩网游充值30万,觉得游戏不好玩,可以退钱吗?为此,8名游戏玩家状告游戏运营商,要求返还充值金额,其中最多的一名玩家充值了30万元,最少的一个也充值了6万元。

  2.回收金属资源:各种紫铜、黄铜、铝合金、生铝、铅、锌、锡、不锈钢等一切稀有金属。

  Scipy是一个用于科学计算的软件包,Pandas是一个用于管理数据集的软件包,matplotlib....

  一位优秀的数据科学家或工程师必须具备丰富的数据库知识和工程实践知识。包括处理和记录错误、监控系统,构....

  接下来的过程就与普通的生成对抗网络 (GAN) 一样,生成器G不断生成虚拟数据ρ,然后鉴别器D则不断....

  任正非发出的这封信的大背景也很特殊,2018 年中美贸易战开始,中兴、华为首当其冲成为美国开刀的对象....

  随着人工智能的进步 越来越多的技术都融入了机器学习及深度学习技术

  人工智能(AI)正在改变我们对待世界的方式。 AI“机器人”无处不在。从我们的手机到亚马逊的Alex....

  在一些情况下,我们会用策略函数(policy, 总得分,也就是搭建的网络在测试集上的精度(accur....

  DeepMind AI以总比分 2:0 分别战胜两位职业人类选手

  前一个职业选手 TLO 在 MaNa 输掉比赛后称,“相信我, 和一个像 AlphaStar 这样的....

  其中,金属箔一般为铝箔,金属编织网一般为铜编织网。所以,对应的屏蔽线缆就有F/UTP,U/FTP,SF/UTP,S/FTP,F/FTP,SF/FTP等。需要说明的是,仅有铝箔屏蔽的屏蔽对绞电缆(F/UTP,U/FTP,F/FTP等)中都自带汇流铜导线,用于防止铝箔万一出现横向断裂时,汇流导线仍然能够涉放屏蔽层桑德感应电流,使屏蔽性能依然保持。

  该模型翻译精度更加接近 AT 模型,在 WMT16 En-Ro 数据集上,相比 AT 模型(Tran....

  盘点2019年人工智能/机器学习/计算机视觉等20个顶会时间表

  IJCAI(国际人工智能联合会议)是人工智能领域最主要的综合性学术会议之一,由于领域热度上涨,从 2....

  框架:fast.ai使用Pytorch作用教学工具。但是这种东西属于一通百通,基本上你一旦掌握了套路....

  1、例程包含了BP神经网络、SVM和其他一些算法的例子 2、有助于学习人工智能与labview的结合应用 3、使用例子需要安装ML...

  机器人也是当前行业十分火热的话题,那么,目前机器人在建筑智能化行业有哪些应用呢?主要是以下三种,地下管廊巡视机器人、数据中心巡视检测机器人和.居家机器人。但目前还在概念阶段,以检测为主。

  智能家居设备互联性将进一步强化,从而推动家庭IOT生态的建立。预计到2019年,将有67%的智能家居....

  下一波“沉浸式智能”将使消费者的生活变得更轻松。增强现实技术将与机器学习,虚拟助手和可穿戴设备融为一....

  在当下变革的大时代中,会带来来怎样的冲击?不仅是对物理世界的冲击,还有对社会的冲击。极速分分彩古典管理之父泰勒(F.W.Taylor,1856-1915),他提出定额与标准化,适合于大规模流水线生产的工业革命,已经不适应个性化定制需求。

  大数据时代,产业的主导者从跨国公司转变为平台型企业,平台型企业通过网络平台掌握大量用户数据,通过数据....

  Rosetta Stone增添了增强现实和机器学习技术 以识别实时翻译的对象

  声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享网络内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电线;邮箱:。本站原创内容未经允许不得转载,或转载时需注明出处:西部数码新闻资讯门户云计算给IT与互联网带来深刻影响

  从历史上看,语言翻译应用程序仅限于开发人员能够在他们的车载数据库中存储的任何内容,互联网连接和人工智....

  革命性的新兴技术正在重塑商业模式。在Gartner公司公布的CIO调查报告中,对3160位覆盖了89....

  如今,人工智能技术已经深入到人们的日常生活中,但这并不像许多人想象得那么可怕。通过人工智能,人们已经....

  对于开发人员而言,基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而,开发者想要....

  对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解,有可能....

  Google AI Residency怎么申请?来自往届top 2入选者的经验分享

  在确定申请人在研究和技术方面适合Google AI Residency后,接下来是考虑文化方面的时候....

  西班牙进化生物学研究所(IBE)、国家基因组分析中心(CRG)、国家基因组织(CNAG-CRG)和塔....

  监督学习可以看作是原先的预测模型,有基础的训练数据,再将需要预测的数据进行输入,得到预测的结果(不管....

  Kaggle创始人Goldbloom:我们是这样做数据科学竞赛的

  所以说,在kaggle里有各种各样的问题,包括不同的行业、不同的方面,这里面非常有意思的一点,就是所....

  腾讯和Science杂志共同推出了一份《青少年科学看点榜单》

  复杂性是指创新是否易于被用户所理解,呈负相关。上文提到,《青少年科学看点榜单》中的内容并不是像写在 ....

  乘客看到了停车标志,突然感到一阵恐慌,因为他坐的汽车反而开始加速。当他看到前面的铁轨上一列火车向他们....

  算法原理 再讲GBDT之前先给大家讲个故事,有一个年轻的阿姨今年50岁,现在我们不知道她的真实年龄,我们想通过他的皮肤、穿...

  在人工智能研究取得真正突破之前,现阶段“AI优势”的关键仍是训练数据。最终拥有数百万张猫咪图片的人获....

  接下来系统将被用于分析复杂的现实世界数据,并尝试根据创建的模式提取事件和叙述。此时需要面对的是多媒体....

  再回到本文中提到的“面相研究院”,根据企查查上公开的数据显示,由“杭州算术科技有限公司”出品。该公司....

  为提高分布式在线优化算法的收敛速度,对底层网络拓扑依次添边,提出一种快速的一阶分布式在线对偶平均优化....

  从好的方面来说,人工智能及其相关的技术(如机器学习和深度学习)可以在智能手机和各种设备(如亚马逊的E....

  大多数科研成果带来的提升比较有限,而新的技术要有能力带来足够大的提升才会被产业界吸收。99.9% 的....

  无监督学习是一种用于在数据中查找模式的机器学习技术。无监督算法给出的数据不带标记,只给出输入变量(X....

  为了防止学术人工智能研究的潜在崩溃,行业应该更加关注学术界的需求。将学术界与行业的互动视为一种谱系,....

  Py之imgaug:Python库之imgaug简介、安装、使用方法之详细攻略...

  大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生,但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”!越来越发现身边从...

  ML之预测:采用机器学习预测小组赛、十六比赛、四决赛、半决赛、决赛以及世界杯总冠军的各个队伍

  ML之预测:玩转2018世界杯—采用机器学习预测小组赛、十六比赛、四决赛、半决赛、决赛以及世界杯总冠军的各个队伍...

  保护的客体相对商业秘密范围小 VS 1 保护的客体相对专利范围大

  本教程以实际应用、工程开发为目的,着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。在机器学习模型开发中,主要涉及三大部分,分...

  大多数接受采访的老人对医院重新开业将信将疑,他们很难再相信开发商的信誓旦旦,更期望当地政府出面帮帮他们,希望“看到解决问题的时间表”。

  ML之ECS:利用ECS的PAI进行傻瓜式操作机器学习的算法

  以上内容与证券之星立场无关。证券之星发布此内容的目的在于传播更多信息,证券之星对其观点、判断保持中立,不保证该内容(包括但不限于文字、数据及图表)全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性、有效性、及时性、原创性等。相关内容不对各位读者构成任何投资建议,据此操作,风险自担。股市有风险,投资需谨慎。

  ML之ECS:利用ECS的PAI进行傻瓜式操作机器学习的算法...

  在进行误差分析时,你可能会注意到一些开发集的样本被误标注(mislabeled )了。此处的“误标注”指的是图像在使用算法处理前,已...

  对于改进猫检测器,你的团队有一些想法 • 修正算法将狗误分类为猫的问题。 • 修正算法将大型猫科动物(比如狮子、黑豹等等,下...

  在使用猫咪 app 时,你注意到它将一些狗的图片误分类为猫了,因为有些狗的样子的确很像猫。 团队中有人建议,加入第三方软件来...

  到了大四,越感迷茫,我不知道我毕业了之后可以做什么,能做什么。所以我做出了一个很大的决定,我和几个同学背起行囊就来到了广州。来到了大城市,越发觉得压力倍增,没有一技之长如何傍身?而恰恰是这个时候,我去面试了一间电商公司,他们刚好需要初级的能够打杂的运维,而我刚好需要这样的一个机会,于是就顺其自然进入了这间电商公司。那个时候试用期的工资是3500,转正4000。在广州吃一顿饭至少要10块钱起,租房城中村单间也要4000左右,这点工资除了维持正常的生活,我都不敢轻易约同学出来吃饭,回想还是挺窘迫的。极速分分彩稳赚玩法

电话:0579-85326868
联系人:张先生
Q Q:9490489
邮箱:tao_chen@hynovo.com
地址:浙江省金华市义乌数码城 1 号馆 3 楼