一个java学习流程图,简单画出了java学习之路,成为高手一定需要的!!!
2024-09-14 20:06:26 122KB java学习过程重要技术流程图
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EVS流程梳理包括工作原理、快速启动方法、进程间如何通信等
2024-09-10 14:26:05 234KB android
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技嘉BIOS升级固件(仅刷入NVME模块)
2024-08-23 23:34:57 4MB BIOS
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pycharm安装教程 01_Pycharm安装合集 02_操作流程_必看!.txt 0.0MB 00_Pycharm安装文件-2019.2.6.exe 346.3MB
2024-08-20 13:37:42 94B pycharm ar
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软件测试作业流程及标准规范V.docx 软件测试作业流程是软件生命周期中的一个重要组成部分,它贯穿整个软件生命周期,从需求分析阶段到系统测试阶段。软件测试作业流程包括测试计划、测试设计、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等多个阶段。 软件测试作业流程标准规范是软件测试的规则和指南,它规定了软件测试的要求、方法和标准,以确保软件测试的质量和效率。本文将详细介绍软件测试作业流程及标准规范,包括软件测试步骤、测试计划、测试设计、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等内容。 一、软件测试步骤 软件测试步骤是软件测试的整个流程,它包括需求分析阶段、概要设计阶段、详细设计阶段、编码阶段、系统测试阶段、验收测试阶段等多个阶段。 * 需求分析阶段:在这个阶段,测试人员需要了解需求,编写测试计划和测试设计,评审测试计划和测试设计。 * 概要设计阶段:在这个阶段,测试人员需要了解设计,编写测试用例,评审测试用例。 * 详细设计阶段:在这个阶段,测试人员需要了解详细设计,编写测试用例,评审测试用例。 * 编码阶段:在这个阶段,测试人员需要了解编码,编写测试用例,评审测试用例。 * 系统测试阶段:在这个阶段,测试人员需要执行系统测试,编写系统测试报告。 * 验收测试阶段:在这个阶段,测试人员需要执行验收测试,编写验收测试报告。 二、测试计划 测试计划是软件测试的蓝图,它规定了软件测试的要求、方法和标准。测试计划包括测试范围、测试方法、测试工具、测试环境、测试进度等内容。 * 测试范围:测试计划规定了测试的范围,包括功能测试、性能测试、安全测试等。 * 测试方法:测试计划规定了测试的方法,包括黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等。 * 测试工具:测试计划规定了测试的工具,包括JUnit、TestNG、Selenium等。 * 测试环境:测试计划规定了测试的环境,包括操作系统、浏览器、数据库等。 * 测试进度:测试计划规定了测试的进度,包括测试时间、测试人力、测试资源等。 三、测试设计 测试设计是软件测试的详细设计,它规定了软件测试的步骤、方法和标准。测试设计包括测试用例设计、测试数据设计、测试环境设计等内容。 * 测试用例设计:测试设计规定了测试用例的设计,包括测试用例的编写、评审和执行。 * 测试数据设计:测试设计规定了测试数据的设计,包括测试数据的准备、执行和评审。 * 测试环境设计:测试设计规定了测试环境的设计,包括测试环境的搭建、配置和维护。 四、单元测试 单元测试是软件测试的基本单元,它对单个模块或单个函数进行测试。单元测试的目的是检测单个模块或单个函数的正确性和可靠性。 * 单元测试步骤:单元测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建单元测试环境、实施测试、分析结果等步骤。 * 单元测试方法:单元测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法,来检测单个模块或单个函数的正确性和可靠性。 五、集成测试 集成测试是软件测试的中间阶段,它对多个模块或多个函数进行测试。集成测试的目的是检测多个模块或多个函数之间的交互和协作。 * 集成测试步骤:集成测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建集成测试环境、实施测试、分析结果等步骤。 * 集成测试方法:集成测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法,来检测多个模块或多个函数之间的交互和协作。 六、系统测试 系统测试是软件测试的最后阶段,它对整个软件系统进行测试。系统测试的目的是检测整个软件系统的正确性和可靠性。 * 系统测试步骤:系统测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建系统测试环境、实施测试、分析结果等步骤。 * 系统测试方法:系统测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法,来检测整个软件系统的正确性和可靠性。 七、验收测试 验收测试是软件测试的最后阶段,它对软件系统的最终验收。验收测试的目的是检测软件系统是否满足用户的需求和期望。 * 验收测试步骤:验收测试包括了解需求、概览源代码、精读源代码、设计测试用例、搭建验收测试环境、实施测试、分析结果等步骤。 * 验收测试方法:验收测试使用白盒测试方法和黑盒测试方法,来检测软件系统是否满足用户的需求和期望。
2024-08-14 15:39:37 697KB
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自定义步骤控件封装库
2024-08-08 17:23:15 19KB 自定义控件
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项目立项(技术和业务可行性)->采购方案(如何采购)->商务招标(目标、内容、要求)->商务投标—>集中采购(各家厂商竞标)->中标->商务会签流程(基于谈判总结报告,走内部签署流程)->合同(双方签署合同)->项目入场实施。
2024-08-07 14:14:31 248KB
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泛微OA流程附加操作调用第三方接口action案例
2024-08-06 14:18:14 8KB java
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GAMMA软件的InSAR处理流程 GAMMA软件是由Swiss corporation(Aktiengesellschaft - AG)创立的,创始人是Dr. Charles Werner和Dr. Urs Wegmuller。GAMMA软件支持Unix、Linux和Windows操作系统,提供了多种软件包,包括MSP、ISP、DIFF&GEO、LAT、IPTA和DISP等。GAMMA软件主要处理SAR(Synthetic Aperture Radar)数据,来自于ENVISAT、ERS1/2、Radarsat等卫星。 InSAR处理流程是GAMMA软件的一种重要应用,主要用于干涉测量和差分干涉测量。整个处理流程可以分为九个步骤: 1. 多视处理及显示:使用multi_look命令对SAR数据进行多视处理,并生成多视图像。 2. SLC影像偏移量估计:使用create_offset命令创建偏移量文件,并对偏移量进行初始估计。然后,使用init_offset命令对偏移量进行精确估计。 3. 干涉纹图的生成:使用interf_SLC命令生成干涉纹图。 4. 基线估算:使用base_init命令计算初始基线。 5. 平地效应的去除:使用ph_slope_base命令去除平地效应。 6. 自适应滤波:使用adf命令对干涉纹图进行自适应滤波。 7. 相位解缠:使用UNWRAP_PAR命令或mcf命令对相位进行解缠。 8. 基线的精密估算:使用gcp_ras命令从地图中提取控制点数据,并使用base_ls命令对基线进行精密估算。 9. 将解缠相位转换为高程并生成一个地距文件:使用hgt_map命令将解缠相位转换为高程,并生成一个地距文件。 GAMMA软件的InSAR处理流程可以用于地表形变监测、地质灾害监测和环境监测等领域。
2024-08-06 11:48:35 3.42MB
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《Darknet YOLO自定义数据标注与训练的全面指南》 在深度学习领域,目标检测是一项关键任务,而YOLO(You Only Look Once)框架因其高效和准确而在实际应用中备受青睐。本文将深入探讨如何使用Darknet框架对自定义数据集进行标注和训练YOLO模型。我们来了解Darknet YOLO的工作原理。 YOLO是一种实时的目标检测系统,它通过单次网络前传就能预测图像中的边界框和类别。Darknet是YOLO的开源实现,它提供了一个简洁高效的深度学习框架,适合于小规模计算资源的环境。自定义数据集的训练对于适应特定应用场景至关重要,下面我们将按照步骤详细解析整个流程。 1. 数据预处理: - 清理train文件夹:在训练开始前,我们需要确保数据集整洁无误。`0——清理train文件下的img、xml、txt文件文件.cmd`用于删除或整理不必要的文件,确保训练过程不受干扰。 - 去除文件名中的空格和括号:`批量去名称空格和括号.cmd`用于处理文件名中可能存在的特殊字符,防止在后续处理中出现错误。 2. 数据标注: - 使用LabelImg工具:`1——LabelImg.cmd`启动LabelImg,这是一个方便的图形界面工具,可以用于手动标注图像中的目标。用户需要为每个目标画出边界框并指定类别。 3. 转换标注格式: - 格式转换:`2——Label_generate_traintxt.cmd`和`3——Label_conver_voc_2_yolo.cmd`将PASCAL VOC格式的标注文件转换为YOLO所需的格式。YOLO需要每张图像对应的txt文件,其中包含边界框坐标和类别信息。 4. 定义锚框(Anchor Boxes): - `kmeans-anchor-boxes.py`用于自动生成合适的锚框。锚框是YOLO模型预测目标的基础,它们是预先定义的边界框模板,覆盖了不同大小和比例的目标。通过K-means聚类算法,我们可以找到最佳的锚框组合,以提高检测性能。 5. 文件管理: - `copy_file.py`和`remove_space_bracket_in_folder.py`这两个脚本可能用于复制或重命名文件,确保数据集的结构符合Darknet的训练要求。 6. 训练过程: - 配置文件:在开始训练之前,需要修改Darknet配置文件(如`yolov3.cfg`),设定网络架构、学习率等参数,并指定训练和验证的数据路径。 - 训练命令:运行`darknet detector train`命令开始训练。训练过程中,可以使用`drawLossPlot.py`绘制损失函数图,监控模型的学习进度。 7. 模型评估与微调: - 在训练过程中,定期评估模型在验证集上的性能,根据结果调整学习率或优化器设置。 - 训练完成后,保存模型权重,用于后续推理或微调。 8. 应用与优化: - 使用保存的权重文件进行推理,检测新的图像或视频流。 - 如果模型性能不佳,可以考虑数据增强、迁移学习或更复杂的网络结构来进一步优化。 总结来说,Darknet YOLO的自定义数据标注与训练涉及多个步骤,包括数据预处理、标注、格式转换、锚框选择、训练以及模型评估。理解并掌握这些步骤,对于成功构建和优化YOLO模型至关重要。通过实践和迭代,我们可以构建出适应特定应用场景的高效目标检测系统。
2024-07-06 19:52:58 13.61MB yolo darknet 深度学习 目标检测
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