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  • 常见的二十种软件测试方法详解(史上最全)

    千次阅读 多人点赞 2021-01-27 22:15:57
    测试方法:白盒测试(因为要测源码) 测试内容:模块接口测试(测试模块里面的参数传递是否正确)、局部数据结构测试(测试变量的作用域范围)、路径测试(if-else 判断必须覆盖所有分支)、错误处理

    一.单元测试(模块测试)

    单元测试是对软件组成单元进行测试。其目的是检验软件组成单位的正确性。测试对象是:模块。

    对模块进行测试,单独的一个模块测试,属于静态测试的一类

    • 测试阶段:编码后或者编码前(TDD)
    • 测试对象:最小模块
    • 测试人员:白盒测试工程师或开发工程师(测源码)
    • 测试依据:代码和注释+详细设计文档
    • 测试方法:白盒测试(因为要测源码)
    • 测试内容:模块接口测试(测试模块里面的参数传递是否正确)、局部数据结构测试(测试变量的作用域范围)、路径测试(if-else 判断必须覆盖所有分支)、错误处理测试、边界测试( for 循环)

    二.集成测试

    集成测试也称联合测试,将程序模块采用适当的集成策略组装起来,对系统的接口(白盒测试)以及集成后的功能(黑盒测试进行正确性检测的一种测试。集成主要目的是检查软件单位之间的接口是否正确。

    • 测试阶段:一般单元测试之后进行
    • 测试对象:模块间的接口
    • 测试人员:白盒测试工程师或开发工程师
    • 测试依据:单元测试的模块+概要设计文档
    • 测试方法:黑盒测试与白盒测试相结合
    • 测试内容:模块之间数据传输、模块之间功能冲突、模块组装功能正确性、全局数据结构、单模块缺陷对系统的影响

    三.系统测试

    将软件系统看成是一个系统的测试。包括对功能、性能以及软件所运行的软硬件环境进行测试。时间大部分在系统测试执行阶段,包括回归测试和冒烟测试。

    • 测试阶段:集成测试通过之后
    • 测试对象:整个系统(软、硬件)
    • 测试人员:黑盒测试工程师(对功能测试)
    • 测试依据:需求规格说明文档
    • 测试方法:黑盒测试
    • 测试内容:功能、界面、可靠性、易用性、性能、兼容性、安全性等
    • 回归测试(Regression Testing)

    四.回归测试

    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。

    有了代码修改后就进行回归测试,根据测试阶段确定回归范围。

    在整个软件测试过程中占有很大的工作量比重,软件开发的各个阶段都会进行多次回归测试。随着系统的庞大,回归测试的成本越来越大,通过选择正确的回归测试策略来改进回归测试的效率和有效性是很有意义的。

    五.冒烟测试

    这一术语源自硬件行业。
    对一个硬件或硬件组件进行更改或修复后,直接给设备加电。如果没有冒烟,则该组件就通过了测试。也可以理解为该种测试耗时短,仅用一袋烟功夫足够了。

    冒烟测试的对象是每一个新编译的需要正式测试的软件版本,目的是确认软件基本功能正常,可以进行后续的正式测试工作。冒烟测试的执行者是版本编译人员。

    概念:对核心主干流程进行测试,如果成功,就认为成功
    作用:判断是否接受测试的标准,若核心主干都走不通,那么直接打下去

    六.验收测试

    买到新手机,一般会有7天包退,一个月包换,我们会尽量在7天内把手机的所有功能都试一遍。

    验收测试是部署软件之前的最后一个测试操作。它是技术测试的最后一个阶段,也称为交付测试。验收测试的目的是确保软件准备就绪,按照项目合同、任务书、双方约定的验收依据文档,向软件购买都展示该软件系统满足原始需求。

    • 测试阶段:系统测试通过之后
    • 测试对象:整个系统(包括软硬件)。
    • 测试人员:主要是最终用户或者需求方。
    • 测试依据:用户需求、验收标准
    • 测试方法:黑盒测试(对功能进行测试)
    • 测试内容:同系统测试(功能…各类文档等)

    七.静态测试(不运行程序本身,测试文档)

    静态测试是指不运行被测程序本身,仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性。‘对需求规格说明书、软件设计说明书、源程序做结构分析、流程图分析、符号执行来找错。

    八.动态测试

    动态测试方法是指通过运行被测程序,检查运行结果与预期结果的差异,并分析运行效率、正确性和健壮性等性能。大多数软件测试工作都属于动态测试。

    九.手工测试

    就是由人去一个一个的输入测试用例,然后观察结果,和机器测试相对应,属于比较原始但是不可缺少的一个步骤。

    总结优缺点:
    (1)优点:自动化无法替代探索性测试、发散思维结果的测试。
    (2)缺点:执行效率慢,量大易错。

    十.自动化测试

    就是在预设条件下运行系统或应用程序,评估运行结果,预先条件应包括正常条件和异常条件。

    简单说自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。

    自动化实施步骤:
    1.完成功能测试,版本基本稳定
    2.根据项目特性,选择适合项目的自动化工具,并搭建环境
    3.提取手工测试的测试用例转化为自动化测试的用例
    4.通过工具、代码实现自动化的构造输入,自动检测输出结果是否符合预期
    5.生成自动测试报告
    6.持续改进,脚本优化。

    十一.业务测试

    业务测试是测试人员把系统各个模块串接起来运行、模拟真实用户实际的工作流程,满足用户需求定义的功能来进行测试的过程。

    例如查看邮件:
    登录网站-输入用户名、密码登录-进入收件箱-查到邮件-点击打开-查阅-关闭邮件-退出邮箱-关闭网站
    业务测试关注需求和用户
    所有业务流程进行测试,包过主干流程,分支流程,甚至更小的流程
    测不同的业务,必须对项目的需求特别了解

    十二.界面测试

    界面测试(简称UI测试),测试用户界面的功能模块的布局是否合理、整体风格是否一致、各个控件的放置位置是否符合客户使用习惯,此外还要测试界面操作便捷性、导航简单易懂性,页面元素的可用性,界面中文字是否正确,命名是否统一,页面是否美观,文字、图片组合是否完美等。

    十三.文档测试

    在这里插入图片描述

    十四.兼容性测试

    大家经常上网,同一网站在不同的浏览器上表现不一样

    WEB测试 ;APP测试

    兼容性主要是指软件之间能否很好的运做,会不会有影响、软件和硬件之间能否发挥很好的效率工作,会不会影响导致系统的崩溃。

    • 平台测试
    • 浏览器测试
    • 软件本身能否向前或者向后兼容
    • 测试软件能否与其它相关的软件兼容
    • 数据兼容性测试

    最常见的就是浏览器的兼容性测试,不同浏览器在css,js解析上的不同会导致页面的显示不同。

    十五.易用性测试

    易用性(Useability)是交互的适应性、功能性和有效性的集中体现。

    手机拔打电话功能不放在首页,放在一个目录下边,点击三四次才可以找到拔打电话功能,这个功能好用吗?

    十六.性能测试

    检查系统是否满足需求规格说明书中规定的性能。

    通常表现在以下几个方面:

    • 对资源利用(如内存、处理机周期等)进行的精确度量
    • 对执行间隔
    • 日志事件(如中断,报错)
    • 响应时间
    • 吞吐量(TPS)
    • 辅助存储区(例如缓冲区、工作区的大小等)
    • 处理精度等进行的监测

    十七.易用性测试

    易用性(Useability)是交互的适应性、功能性和有效性的集中体现。易用性属于人体工程学的范畴,人体工程学(ergonomics)是一门将日常使用的东西设计为易于使用和实用性强的学科。

    手机拔打电话功能不放在首页,放在一个目录下边,点击三四次才可以找到拔打电话功能,这个功能好用吗?

    在某些大厂会有专门的部门来进行易用性测试,又叫用户体验测试。

    十八. 安装测试

    测试程序的安装、卸载
    典型的是app的安装、卸载

    十九.安全测试

    安全测试是一个相对独立的领域,需要更多的专业知识。例如web的安全测试,需要熟悉各种网络协议
    TCP\HTTP,防火墙,CDN,熟悉各种操作系统的漏洞,熟悉路由器等。从软件来说,熟悉各种攻击手段,例如
    SQL注入、Xss等。
    作为web入门测试,可以IBM的appscan。

    二十.内存泄漏测试

    电脑打开的东西太多,机器反应慢甚至死机,重启之后就好了,过会同样的问题出现

    很多软件系统都存在内存泄露的问题,尤其是缺乏自动垃圾回收机制的“非托管”语言 编写的程序,例如C、CH、Delphi等。从用户使用的角度来看,内存泄露本身不会造成什 么危害,一般用户可能根本不会感觉到内存泄露的存在。但是内存泄露是会累积的,只要执 行的次数足够多,最终会耗尽所有可用内存,使软件的执行越来越慢,最后停止响应。可以 把这种软件的问题比喻成软件的“慢性病”。

    造成内存泄露的原因有很多,最常见的有以下几种。

    1.分配完内存之后忘了回收。
    2.程序写法有问题,造成没办法回收。
    3.某些API函数的使用不正确,造成内存泄露。
    4.没有及时释放。

    内存泄漏的检测:
    1、对于不同的程序可以使用不同的方法来进行内存泄露的检查,还可以使用一些专门的工具来进行内存问题的检查,例如MemProof. AQTime、Purify、BundsChecker等。 有些开发工具本身就带有内存问题检查机制.要确保程序员在编写程序和编译程序的时候打开这些功能。
    2、通过代码扫描分析工具来检查

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  • 十六进制的转换为进制两种常见方法

    万次阅读 多人点赞 2020-10-09 22:09:40
    十六进制的转换为进制两种常见方法 好久以前学的都忘了,正好复习一下 对于十六进制转进制 第一:快速法(自己挺喜欢第一的快捷) 比如: 012A=0 X 163 + 1 X 162+ 2 X 161 + 10 X 160 = 298 说明:当中的...

    十六进制的转换为十进制两种常见方法

    好久以前学的都忘了,正好复习一下

    对于十六进制转十进制

    第一种:快速法(自己挺喜欢第一种的快捷)
    比如:
    012A=0 X 163 + 1 X 162+ 2 X 161 + 10 X 160 = 298

    说明:当中的十六进制a=10 b=11 c=12 d=13 e=14 f=15

    第二种:迂回法
    将十六进制转换为二进制在转换为十进制(第一种小伙伴们或许不好理解,第二种容易理解)
    比如:
    1A首先转为二进制:0001 1010
    0001 1010 再通过二进制的算法转十进制:0001 1010=1 X 24 + 1 X 23 + 1 X 21 = 26
    愿努力的人们,收获自己的一片天!

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  • 最近KDnuggets针对数据科学...数据科学家最常用的Top 10算法和方法,以及投票比例: 表1:数据科学家最常用的Top 10算法&方法。所有算法和方法的列表在文末。 说明:这个投票的本意是找出数据科学家最常用的...

    最近KDnuggets针对数据科学家最常使用的算法作了一个调查,有一些意外的发现,包括最学术向的算法和最产业向的算法。

    下面是调查结果,总调查人数是 844 人。

    数据科学家最常用的Top 10种算法和方法,以及投票比例:

    数据科学家

    表1:数据科学家最常用的Top 10算法&方法。所有算法和方法的列表在文末。

    说明:这个投票的本意是找出数据科学家最常用的工具,但“工具”这个词含义不明确,所以为了简便我最初把这个表成为top 10“算法”。当然,正如有读者指出的,“统计学”或“可视化”以及其他几个都不是算法,更好的描述应该是“方法”。所以我把这个表更名为Top 10算法和方法。

    投票者平均使用的算法/方法数是8.1中,比2011年的类似调查增加了很多。

    在2011年的调查“数据科学/数据挖掘的常用算法”中,我们提到最常用的方法是回归、聚类、决策树/决策规则,以及可视化。两次调查中投票数增加最多的是:

    提升方法,2016年票数占32.8%,2011年占23.5%,票数增加40%

    文本挖掘,从2011年的27.7%到2016年的35.9%,票数增加30%

    可视化,从2011年的38.3%到2016年的48.7%,票数增加27%

    时间序列/序列分析,从2011年的29.6%到2016年的37.0%,票数增25%

    异常/偏差检测,从2011年的16.4%到2016年的19.5%,票数增加 19%

    集成方法,从2011年的28.3%到2016年的33.6%,票数增加19%

    SVM,从2011年的28.6%到2016年的33.6%,票数增加18%

    回归,从2011年的57.9%到2016年的67.1%,票数增加16%

    2016年新增的回答有:

    K-NN,占比46%

    PCA,占比43%

    随机森林,占比38%

    优化,占比24%

    神经网络 –深度学习,占比19%

    奇异值分解,占比16%

    投票数减少最多的有:

    关联规则,从2011年的28.6%到2016年的15.3%,减少了47%

    增量建模,从4.8%到3.1%,减少了36% (这个让人吃惊)

    因素分析,从18.6%到14.2%,减少了24%

    生存分析,从9.3%到7.9%,减少了15%

    下面的表格表示不同算法类型的应用:监督、无监督、元,及其他,以及投票者职业类型的占比。在职业类型中,我们排除了“未回答”(4.5%)和“其他”(3%)。

    20161013101233357.png

      我们发现,几乎所有人都使用监督式学习算法。

    政府和产业数据科学家比学生或学术研究人员使用更多不同类型的算法。

    产业数据科学家更喜欢元算法。

    接下来,我们分析了不同职业人士最常用的10中算法 深度学习:

    为了让结果更清晰,我们计算了职业类型和平均算法使用的偏差,即偏差(ALG,类型)=使用(ALG,类型)/使用(ALG,所有)。

    20161013101233853.png

      图2:按职业类型分的算法使用偏差

    我们发现,产业数据科学家更喜欢用回归、可视化、统计、随机森林和时间序列。政府/非营利机构用得更多的是可视化、PCA和时间序列。学术研究者更常用的是PCA和深度学习。学生普遍上使用的算法较少,常用的是文本挖掘和深度学习。

    接下来我们分析了能代表 KDnuggets 整体用户的具体地区参与人数:

    投票参与者的地区分布:

    美国/加拿大,40%

    欧洲,32%

    亚洲,18%

    拉丁美洲,5.0%

    非洲/中东,3.4%

    澳大利亚/新西兰,2.2%

    在2011年的投票中,我们把产业/政府和学术研究者/学生分别合并成一个组,并用以下公式计算产业/政府的算法“亲和度”:

    N(Alg,Ind_Gov) / N(Alg,Aca_Stu)

    ——————————- – 1

    N(Ind_Gov) / N(Aca_Stu)

    因此,亲和度为0的算法表示它在产业/政府和学术研究者或学生中的使用情况一致。IG值越高,表示这个算法越“产业向”,越低,表示算法越“学术向”。

    2011年的调查中,最“产业向的算法”是:

    增量建模,2.01

    异常检测,1.61

    生存分析,1.39

    因素分析,0.83

    时间序列/序列,0.69

    关联规则,0.5

    在最新的调查中,增量建模(uplift modeling)是最“产业向的算法”,令人惊奇的发现是使用它的人非常少——只有3.1%,是这个调查中得票数最少的算法。

    最“学术向的算法”是:

    常规神经网络,-0.35

    朴素贝叶斯,-0.35

    支持向量机(SVM),-0.24

    深度学习,-0.19

    EM, -0.17

    下面的图表列出了所有的算法和它们的产业/学术亲和度。

    20161013101234851.jpg

      图3:数据科学家最常用的算法:产业 vs 学术

    下面的表格列出了所有算法的细节,%表示两次调查中该算法的得票数占比,以及比重的变化(%2016/%2011 -1)。

    20161013101234239.jpg

      表3:KDnuggets 2016调查:数据科学家使用的算法

    N:按投票数的排序

    Algorithm:算法名称

    Type: S – 监督(Supervised), U – 无监督(Unsupervised), M – 元(Meta), Z – 其他

    2016 % :2016年该算法的得票率

    2011 % :2011年该算法的得票率

    change (%2016 / %2011 – 1):得票率变化

    Industry affinity:如上文解释。

    20161013101234558.png

    20161013101235245.png


    本文转自d1net(转载)

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  • 因式分解的常用种方法

    千次阅读 2021-01-22 16:07:29
    能分组分解的多项式有四项或大于四项,一般的分组分解有两形式:二二分法,三一分法。 例1:因式分解ax+ay+bx+by 解析:把ax和ay分一组,bx和by分一组,利用乘法分配律,两两相配,立即解除了困难。 解:ax+ay+bx...

    目录

    因式分解的一般步骤

    1.十字相乘法

    2.公式法

    3.分组分解法


    因式分解的一般步骤

    1、如果多项式的首项为负,应先提取负号;

    这里的“负”,指“负号”。如果多项式的第一项是负的,一般要提出负号,使括号内第一项系数是正的。

    2、如果多项式的各项含有公因式,那么先提取这个公因式,再进一步分解因式;

    要注意:多项式的某个整项是公因式时,先提出这个公因式后,括号内切勿漏掉1;提公因式要一次性提干净,并使每一个括号内的多项式都不能再分解。

    3、如果各项没有公因式,那么可尝试运用公式、十字相乘法来分解;

    4、如果用上述方法不能分解,再尝试用分组、拆项、补项法来分解。

    口诀:先提首项负号,再看有无公因式,后看能否套公式,十字相乘试一试,分组分解要合适。

    1.十字相乘法

    情况一

    情况二

    2.公式法

    如果把乘法公式的等号两边互换位置,就可以得到用于分解因式的公式,用来把某些具有特殊形式的多项式分解因式,这种分解因式的方法叫做公式法。
    2.1、平方差公式:


    即两个数的平方差,等于这两个数的和与这两个数的差的积。
    2.2、完全平方公式:


    即两个数的平方和加上(或减去)这两个数的积的2倍,等于这两个数的和 (或差)的平方。
    注意:能运用完全平方公式分解因式的多项式必须是三项式,其中有两项能写成两个数(或式)的平方和的 [3]  形式,另一项是这两个数(或式)的积的2倍。
    口诀:首平方,尾平方,积的二倍放中央。同号加、异号减,符号添在异号前。
    推广:
    (1)即三数和的平方,等于这三个数的平方和加上每两项的积的2倍。
    (2)即四数和的平方,等于这四个数的平方和加上每两数的积的2倍。
    即几个数的和的平方,等于这几个数的平方和加上每两数的积的2倍。
    (3)
    (4)
    2.3、立方和公式:


    即两数之和,乘它们的平方和与它们的积的差,等于这两个数的立方和。
    推广:三项立方和公式:


    即三数之和,乘它们的平方和与它们两两的积的差,等于这三个数的立方和减三数之积的三倍
    变形:


    2.4、立方差公式:


    即两数之差,乘它们的平方和与它们的积的和,等于这两个数的立方差。
    变形:


    2.5、完全立方公式:


    即两数之和(差)的立方等于这两个数的立方和(差)与每一个数的平方乘以另一个数3倍的和(和与差)。
    2.6、两根式:

    3.分组分解法

    通过分组分解的方式来分解提公因式法和公式分解法无法直接分解的因式,这种分解因式的方法叫做分组分解法。

    能分组分解的多项式有四项或大于四项,一般的分组分解有两种形式:二二分法,三一分法。
    例1:因式分解ax+ay+bx+by
    解析:把ax和ay分一组,bx和by分一组,利用乘法分配律,两两相配,立即解除了困难。
    解:ax+ay+bx+by
    =a(x+y)+b(x+y)
    =(a+b)(x+y)

    ax+ay+bx+by
    =x(a+b)+y(a+b)
    =(a+b)(x+y)
    例2:因式分解5ax+5bx+3ay+3by
    解析:系数不一样一样可以做分组分解,和上面一样,把5ax和5bx看成整体,把3ay和3by看成一个整体,利用乘法分配律轻松解出。
    解:5ax+5bx+3ay+3by
    =5x(a+b)+3y(a+b)
    =(5x+3y)(a+b)
    例3:因式分解 x²-x-y²-y
    解析:利用二二分法,再利用公式法a²-b²=(a+b)(a-b),然后相合解决。
    解:x²-x-y²-y
    =(x²-y²)-(x+y)
    =(x+y)(x-y)-(x+y)
    =(x+y)(x-y-1)
    例4:因式分解a²-b²-2bc-c²
    解:a²-b²-2bc-c²
    =a²-(b+c)²
    =(a-b-c)(a+b+c)

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    Web前端应用十种常用技术,随着JS与XHTML的应用普及,越来越多的web界面应用技术出现在网站上,比如我们常见的日历控件,搜索下拉框等,这些web界面应用技术大大的丰富了网站的表现形式,本文将为您精心推荐十种最...
  • 另外一种常见的复用方法就是组合——在新类中创建已有类的对象,通过该对象来调用已有类中的非 private 的属性和方法;就像程序清单2-1那样。 程序清单2-1: public class Tongxiangyu { private ...
  • 十种排序算法

    万次阅读 多人点赞 2017-12-06 17:10:51
    十种常见排序算法一般分为以下几:  (1)非线性时间比较类排序:交换类排序(快速排序和冒泡排序)、插入类排序(简单插入排序和希尔排序)、选择类排序(简单选择排序和堆排序)、归并排序(二路归并排序和多路...
  • Python爬虫突破封禁的6种常见方法

    万次阅读 多人点赞 2016-08-17 22:36:59
    常用方法是写一个自动化程序向网络服务器请求数据(通常是用HTML表单或其他网页文件),然后对数据进行解析,提取需要的信息。本文假定读者已经了解如何用代码来抓取一个远程的URL,并具备表单如何提交及...
  • 聚类方法

    千次阅读 2018-03-19 20:47:24
    聚类分析是一重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场...
  • Web前端常用十种技术

    万次阅读 2019-06-26 16:42:23
    Web前端应用十种常用技术,随着JS与XHTML的应用普及,越来越多的web界面应用技术出现在网站上,比如我们常见的日历控件,搜索下拉框等,这些web界面应用技术大大的丰富了网站的表现形式,本文将为您精心推荐十种最...
  • 常用数据科学方法总结梳理笔记

    千次阅读 2019-05-10 16:27:06
    常用数据科学方法 【未经允许,不得转载】 ...
  • SpringBoot:三五道SpringBoot面试题及答案!

    万次阅读 多人点赞 2019-05-15 23:08:32
    本文精选了三五个常见的Spring Boot知识点,祝你一臂之力! 问题一: Spring Boot、Spring MVC 和 Spring 有什么区别? 1. Spring Spring最重要的特征是依赖注入。所有 SpringModules 不是依赖注入就是 ...
  • 常用的数据校验方法

    千次阅读 2018-06-11 16:26:57
    1.什么是数据校验  通俗的说,就是为保证数据的完整性,用一指定的算法对原始数据计算出的一个...实现方法:最简单的校验就是把原始数据和待比较数据直接进行比较,看是否完全一样这种方法是最安全最准...
  • 聚类方法之比较

    千次阅读 2019-04-15 13:24:57
    聚类方法之比较
  • python字符串常用方法及汇总

    万次阅读 多人点赞 2019-06-18 18:57:03
    字符串常用方法常用的查找方法去除首尾信息大小写转换格式排版其他方法字符串的格式化format()基本用法填充与对齐数字格式化其他格式,供大家参考:可变字符串 常用的查找方法 我们以一段文本作为测试: a=’’‘我...
  • C++/C语言中进制转二进制的常见方法

    万次阅读 多人点赞 2018-04-17 10:34:40
    用一个算法实现进制数向二进制数转换,我们考虑得到7的二进制表示,奇数的二进制形式最后一位肯定是1,而偶数的二进制最后一位肯定是0。可以通过7%2来计算二进制最后一位数是0或者1。即对于进制整数n而言,二...
  • C#几种常见算法

    千次阅读 2018-09-17 15:35:40
    一、求以下表达式的值,写出您想到的一或几实现方法: 1-2+3-4+……+m static int F1(int m) { int sum =0; bool flag =true; for (int i = 1; i <= m; i++) { if (f...
  • 主流聚类方法

    万次阅读 多人点赞 2015-07-29 11:48:50
    聚类方法之比较 2015-07-29 SOTON数据分析 聚类分析是一重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功...
  • 物联网常见十种定位技术的优缺点

    万次阅读 多人点赞 2018-07-25 10:02:00
     除了以上提及的,目前来看定位技术的种类有几甚至上百,而每定位技术都有自己的优缺点和适合的应用场景。到底哪技术会最终胜出,现在还不得而知,有待产业链同仁的努力和时间的检验。

空空如也

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十种常见的说明方法