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涂层-基体系统热致开裂的影响参数研究，陈学军，刘琦，In this paper, the thermally driven edge-cracking behavior of a coating-substrate system has been investigated. The transient thermal stress field has been derived in a closed form

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针对Java语言，结合实例介绍测试驱动开发的方法。英文原版。 Test-driven development (TDD) is a development approach that relies on a test-first procedure that emphasises writing a test before writing the necessary code, and then refactoring the code to optimize it. The value of performing TDD with Java, one of the most established programming languages, is to improve the productivity of programmers, the maintainability and performance of code, and develop a deeper understanding of the language and how to employ it effectively. Starting with the basics of TDD and reasons why its adoption is beneficial, this book will take you from the first steps of TDD with Java until you are confident enough to embrace the practice in your day-to-day routine. You'll be guided through setting up tools, frameworks, and the environment you need, and will dive right in to hands-on exercises with the goal of mastering one practice, tool, or framework at a time. You'll learn about the Red-Green-Refactor procedure, how to write unit tests, and how to use them as executable documentation. With this book you'll also discover how to design simple and easily maintainable code, work with mocks, utilise behaviour-driven development, refactor old legacy code, and release a half-finished feature to production with feature toggles. You will finish this book with a deep understanding of the test-driven development methodology and the confidence to apply it to application programming with Java.

Sara - Rasa 演示机器人 :person_surfing: 介绍 此 repo 的目的是展示使用开源 Rasa 框架构建的上下文 AI 助手。 Sara 是 alpha 版本，存在于我们的文档中，帮助开发人员开始使用我们的开源工具。 它支持以下用户目标： 理解 Rasa 框架 开始使用 Rasa 回答一些关于 Rasa 的常见问题 将技术问题指向特定文档 订阅 Rasa 通讯 请求与 Rasa 的销售团队通话 处理基本的闲聊 您可以在找到 Sara 的计划增强功能 :construction_worker:‍ 安装 要安装 Sara，请克隆 repo 并运行： cd rasa-demo make install 这将安装机器人及其所有要求。 请注意，此机器人应与 python 3.6 或 3.7 一起使用。 :robot: 运行萨拉： 使用rasa train训练模型（这将需要大量内存来训练，如果您想更快地训练它，请尝试使用--augment

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知识驱动对话2019-lic 2019语言与智能技术竞赛B榜第5名方案由于线上部署对时间有要求，最终提交人工评估的版本删除了一些主题特征，导致模型结果有所下降，最终人工评估第9名。A榜第四B榜第五 概述 为了建立主动对话聊天机器人，我们使用了所谓的世代重排方法。 首先，生成模型（Multi-Seq2Seq）产生一些候选答案。 接下来，重新排序模型负责执行查询-答案匹配，以针对所产生的候选者尽可能多地选择答复。 现在可以通过详细的描述我们的解决方案的论文，请检查。 数据扩充 我们使用了四种数据增强技术：实体泛化，知识选择，切换，对话提取来构建用于训练Seq2Seq模型的多个不同数据集。 可以使用脚本Seq2Seq / preclean _ *。py稍加修改参数即可获得6个数据集。 Seq2Seq模型 为了整体目的，我们选择不同的编码器和解码器，即LSTM单元和Transformer。 这部

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