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该存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 最先进的大规模预训练响应生成模型（DialoGPT）此存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 该存储库基于拥抱面pytorch-transformer和OpenAI GPT-2，包含数据提取脚本，模型训练代码

使用C++语言实现了一个简单的中间代码生成器，包括词法分析、语义分析以及中间代码四元式的生成，可以对while循环和if-else语句进行分析。

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随机测试有很大的优势，因为输入信号是随机的！ 因此不需要开发测试用例。 特别是在基于模型的测试框架中，有一个作为参考和操作代码（C 代码或任何其他实现）的需求模型（Simulink 模型）。 可以将相同的随机信号注入模型和代码中，并且可以调试任何故障。 可以使用任意数量的随机信号进行测试，直到发现错误或对其模型和代码充满信心。 持久性算法的随机测试示例可以在以下位置找到： http://www.mathworks.in/matlabcentral/fileexchange/39720-safety-critical-control-elements-examples 此提交包含几个函数来生成随机布尔信号、正弦波、正弦扫描和完全随机的波形组合。 还有噪声注入脚本，可插入随机噪声信号和输入信号的随机区域。 有关函数使用的示例，请参阅提交的文件 Sample1.m。

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