软件测试学习最新课程 附完整视频+工具，本课程强调了软件设计开发相关知识对于做好软件测试工作的重要性，将软件设计开发工程中的重要阶段的重要方法植入软件测试课程体系中，培养学习者既懂得开发，又精通测试的软件测试高手。

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机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务.7z

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有循环单元按链式连接的递归神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本文致力于解决和完成自然语言处理中的难题之一——机器自动写诗，采用循环神经网络(RNN)的变体长短时记忆网络（Long Short Term Memory networks， LSTM），通过合理的设计网络结构和算法实现了自动写诗和藏头诗的功能。

图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。猫狗分类属于计算机视觉中图像分类的一个粗粒度的问题。本文使用pytorch编程框架实现经典且强大的VGG16网络进行猫狗识别分类的任务。实验表明，在给定的验证集上，该方法轻松达到了88%+的准确率，取得了不错的性能效果。

量子机器学习的一些相关知识，课件形式，是量子理论课程的课堂报告。内容包括量子机器学习的意义、概念、量子机器学习的一般步骤，以及量子机器学习与深度学习的对比等相关内容。