hadoop学习时用到的 测试数据：手机上网日志

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本文所有代码均由CSDN用户CV-X.WANG提供，任何个人或者团体，不得进行商用和教学活动，引用或部分引用，均需获得授权。本文测试数据集来自山东科技大学测绘与空间信息学院，特此鸣谢。 算法原理及代码解释等内容请见本人博客https://blog.csdn.net/w2492602718/article/details/137773857

JSP的标准测试数据集，包含40个算例（la01~40）。数据来源：S. Lawrence. "Resource constrained project scheduling: an experimental investigation of heuristic scheduling techniques (Supplement).", Graduate School of Industrial Administration. Pittsburgh, Pennsylvania, Carnegie-Mellon University, 1984.

USACO，全称United States阿Olympiad in Computer Science，是面向全球中学生的在线编程竞赛，旨在提升参赛者的算法设计、编程和问题解决能力。这个压缩包文件包含的是USACO比赛section1到section5的测试数据和标准程序，这对于准备参加USACO竞赛或者想要提升自己编程技能的学生来说，是非常宝贵的资源。 section1至section5代表了USACO比赛的不同难度级别，从基础到进阶，逐步提升难度。以下是对每个section的知识点详细说明： 1. **section1**： 这个阶段主要涉及基础的编程概念和简单的算法，如循环、条件语句、数组操作等。通常会有一些基本的数学问题，例如计算数量、排序序列、查找模式等。标准程序会展示如何使用基础的数据结构和控制流来解决问题。 2. **section2**： 进入section2，问题的复杂性有所增加，可能会涉及到字符串处理、简单的图论概念（如最短路径）和动态规划的初步应用。在这个阶段，参赛者需要学习更高级的编程技巧，如递归和分治策略。 3. **section3**： section3引入了更多数据结构，如链表、栈、队列、二叉树等，以及更复杂的算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、贪心算法。同时，可能还会遇到一些基础的数学问题，如组合数学和数论。 4. **section4**： 在section4，问题的难度进一步提升，参赛者需要掌握高级算法，如二分查找、回溯法、动态规划的高级应用、最优化问题的解决方案。此外，可能会涉及更复杂的图论问题，如最小生成树、最短路径算法（如Dijkstra或Floyd-Warshall）。 5. **section5**： 最高级别的section5，通常会涵盖复杂的数据结构（如堆、平衡树、并查集等）和算法（如网络流、强连通分量、LCA - 最近公共祖先）。此阶段的问题通常需要综合运用多种算法和技术，对参赛者的逻辑思维和问题分解能力有较高要求。 通过分析这些测试数据和标准程序，学习者不仅可以了解如何解决特定问题，还能观察到问题的解题思路，学习如何将复杂问题拆解为简单部分，以及如何高效地实现解决方案。同时，这也有助于熟悉比赛的评分标准和时间/空间复杂度限制，提高代码的效率。 这个压缩包为学习者提供了一个实践和提升编程技能的平台，尤其是对于打算参加USACO或者对算法和数据结构感兴趣的初学者来说，它是一个不可多得的学习资源。通过不断挑战和解题，你可以逐渐积累经验，增强自己的编程竞争力。

小滴课堂推出的滴云自动化测试平台是一款面向企业级用户的一站式自动化测试解决方案。它综合了多种测试类型，包括接口自动化测试、UI自动化测试、压力测试、性能测试、兼容性测试、安全测试以及持续集成测试等，旨在为用户提供全面的测试服务。 接口自动化测试是该平台的核心功能之一，它允许用户对软件应用的API接口进行自动化测试，以确保接口的功能性、稳定性和安全性。UI自动化测试则关注用户界面的自动化测试，通过对用户界面元素的操作来验证应用程序的可用性和交互性。 压力测试是通过模拟高负载情况来测试应用程序在极限状态下的表现，其目的是发现系统在高压力下的性能瓶颈和潜在问题。性能测试则更加关注软件在正常运行条件下的表现，包括响应时间、资源消耗和吞吐量等指标。 兼容性测试是确保软件产品能在不同操作系统、浏览器或设备上正常运行的关键测试。它可以帮助开发者发现并解决不同环境下的兼容性问题。安全测试则是为了评估软件的安全性，包括识别潜在的安全缺陷、漏洞以及防止数据泄露的风险。 持续集成测试是指在软件开发过程中，将各个阶段的代码进行集成，并进行自动化测试的过程。这种做法有助于早期发现和解决集成错误，提高软件开发的效率和质量。 测试报告分析是指在测试完成后，对测试数据进行汇总和分析，生成测试报告，帮助用户了解测试的整体情况，包括测试覆盖率、失败率、缺陷密度等关键指标。测试数据管理则涉及到对测试过程中产生的大量数据进行有效的组织和存储，以便于后续的查询和分析。 此外，平台还可能提供附赠资源，例如文档、教程或其他辅助材料，来帮助用户更好地理解和使用滴云自动化测试平台。说明文件则为用户提供详细的使用指南和操作说明，确保用户能够快速上手并有效利用平台的各项功能。 滴云自动化测试平台集成了多个方面的自动化测试功能，能够满足企业在不同测试阶段的需求，从而提高软件的质量和开发效率。通过持续集成测试和自动化测试，企业可以加快产品的上市速度，并确保产品在上市前的稳定性和安全性。而附赠资源和详细说明文件的提供，也体现了小滴课堂对用户体验的重视，使其成为一款值得信赖的自动化测试解决方案。

CSP-JS 2023第二轮测试数据是一份重要的资源，主要针对参与中国计算机学会（CCF）组织的计算机编程能力认证的学生和教师。这项认证分为初级（CSP-J）和中级（CSP-S），旨在提升青少年的编程能力和逻辑思维能力。2023年的第二轮测试数据包含了一系列的编程题目，用于考察参赛者的算法设计、问题解决和编程实践能力。 测试数据通常由若干部分组成，包括题目描述、输入样例、输出样例以及可能的限制条件。这些数据是评估参赛者程序正确性的基础，确保他们的解决方案在不同情况下都能得到预期的结果。下面我们将深入探讨这个压缩包中可能包含的各部分内容及其重要性： 1. **题目描述**：每个题目都有一段详细的文字描述，阐述了需要解决的问题或完成的任务。这部分要求参赛者理解问题的本质，明确输入和输出格式，以及可能的边界条件。 2. **输入样例**：提供了一组或多组输入数据，参赛者可以据此编写程序并进行测试。输入样例通常包括简单和复杂的情况，帮助参赛者检查代码的全面性。 3. **输出样例**：对应于每组输入样例的预期输出结果，用来检验参赛者的程序是否正确处理了给定的输入数据。 4. **测试数据集**：除了提供的样例外，还会有一系列未公开的测试数据，这些数据在正式评测时会用到，以确保程序在未知情况下的表现。 5. **限制条件**：可能会包含对时间复杂度、空间复杂度、输入输出格式等方面的限制，参赛者必须在满足这些条件的前提下编写程序。 学习和准备CSP-JS的过程中，参赛者需要掌握以下关键知识点： 1. **基础编程语言**：如Python、C++或Java，了解其语法特性，能熟练编写程序。 2. **数据结构**：数组、链表、栈、队列、树、图等，理解它们的操作和应用。 3. **算法**：排序、搜索、递归、动态规划、贪心算法、回溯法等，能够根据问题选择合适的算法策略。 4. **逻辑思维**：分析问题、拆解问题和解决问题的能力，这在处理复杂编程任务时至关重要。 5. **调试技巧**：如何利用样例数据找出程序错误，进行有效的调试和优化。 6. **效率优化**：考虑到时间和空间复杂度，优化程序以满足比赛要求。 7. **阅读理解**：准确理解题目要求，避免因误解题目而导致的错误。 通过CSP-JS的训练，学生不仅可以提升编程技能，还能锻炼解决问题的能力，为未来在计算机科学领域的进一步学习打下坚实基础。对于教师来说，这些测试数据是评估教学效果和调整教学策略的重要参考。CSP-JS 2023第二轮测试数据是检验和提升编程能力的重要工具，无论是参赛者还是教练，都应该充分利用这些资源进行充分的准备。

《图像去雨模型训练：深度解析Rain100H测试数据集》 在计算机视觉领域，图像去雨是一项重要的技术，其目标是清除图像中的雨水干扰，恢复清晰的视觉效果。Rain100H测试数据集是专为图像去雨模型训练而设计的，它在该领域的研究中扮演着至关重要的角色。本文将详细阐述Rain100H数据集的特性和应用场景，以及如何利用它来提升图像去雨模型的性能。 Rain100H数据集的核心在于其丰富的雨滴干扰样本，这些样本涵盖了不同雨量、角度和光照条件下的图像。数据集的创建旨在模拟真实世界中的复杂降雨情况，使训练出的模型具备更广泛的泛化能力。数据集中的每个样本通常包括两部分：带有雨滴的原始图像（ rainy image）和对应的无雨干净图像（clean image）。这样的配对设计使得模型可以学习到去除雨滴的具体特征和模式。 在训练过程中，数据集的划分至关重要。Rain100H可能包括训练集和测试集，其中训练集用于模型参数的优化，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。通过交叉验证等技术，我们可以确保模型不会过拟合或欠拟合，从而达到理想的去雨效果。 在利用Rain100H进行模型训练时，常采用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。CNN能够自动学习图像中的特征，对于复杂的雨滴模式识别具有显著优势。常见的CNN架构有U-Net、ResNet、GANs等，它们在图像去雨任务中都有不俗的表现。训练过程中，损失函数的选择也会影响最终结果，如均方误差（MSE）、结构相似度指数（SSIM）或者结合两者的设计，可以帮助优化模型在保留图像细节和去除雨水之间的平衡。 此外，Rain100H数据集的使用不仅限于单一模型的训练，还可以用于模型性能的比较和新算法的验证。通过与其他公开数据集（如Rain100L、Rain12等）的对比，研究人员可以更好地评估其算法在不同条件下的性能差异，从而推动图像去雨技术的进步。 Rain100H测试数据集是图像去雨模型开发的关键资源，它为研究人员提供了一个标准化的平台，以测试和优化他们的算法。通过深入理解和充分利用这个数据集，我们有望开发出更高效、更具鲁棒性的去雨模型，进一步提升在雨天环境下的人工智能视觉应用的质量。

FJSP的标准测试数据集，包含18个算例。数据来源：S. Dauzère-Pérès and J. Paulli. Solving the General Multiprocessor Job-Shop Scheduling Problem. Technical report, Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit Rotterdam, 1994.

edf+数据中包含常见的正弦波，方波等，不是真实的患者数据