MOOCTEST_基础课程_PIE模型

本文深入探讨了软件缺陷的三个阶段:缺陷(Fault)、错误(Error)和失效(Failure),并详细解释了它们在软件生命周期中的具体表现。通过一个具体例子,阐述了这三者之间的联系与区别,以及在复杂程序中识别和定位缺陷的挑战。

Software Fault: A static defect in the software(i.e.,defect) “缺陷”——Execution

Software Error: An incorrect internal state that is the manifestation of some faults.

        ”错误的中间状态“——Infection

Software Failure: External, incorrect behavior with respect to the requirements or other         description of the expected behavior."失效“——Propagation

PIE Model

  • Execution/Reachability:The location or locations in the program that contain the fault must be reached.
    •   A  test may not execute the location of the fault.(控制流调用较为复杂)
  • Infection 感染: The state of the program must be incorrect.
    •   A test executing the fault may not produce an error.(结果相同)
  • Propagation 传播: The infected state must propagate to cause some output of the program to be incorrect.
    •   An error may not be propagated to the output.(结果相同)

例如:

一个程序用for循环求数组和,并且求均值,但i错误的从1开始。——此时对应Fault

当程序运行后,程序将数组第一个数据跳过。——此时对应Error

程序运行结束,输出结果错误。——此时对应Failure

但是,这三种情况有时不会显而易见。

Fault. 当程序复杂时,如果程序没有运行到错误的地方则无法发现Fault。

Error. 按照上例,如数组0 4 5,求和、均值结果正确,并不会产生Error。

Failure. 按照上例,如数组4 3 5,求和发生Error,但均值没有错误,属于No Failure.

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### 使用 Pandas 绘制饼图 在 Python 中,可以使用 Pandas 库的 `plot.pie()` 方法对 `exercise_frequency_counts` 数据进行可视化,绘制饼图以展示各类别频率的分布情况。此方法基于 Matplotlib 实现,提供了简洁的接口用于快速生成图表。 为了绘制饼图,首先需要确保 `exercise_frequency_counts` 是一个 Pandas Series 或 DataFrame。假设 `exercise_frequency_counts` 是一个 Series,可以直接调用 `.plot.pie()` 方法进行绘图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设 exercise_frequency_counts 是一个 Pandas Series exercise_frequency_counts = pd.Series({ 'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40 }) # 绘制饼图 exercise_frequency_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Exercise Frequency Distribution') plt.ylabel('') # 隐藏默认的 y 轴标签 plt.show() ``` 在上述代码中,`autopct='%1.1f%%'` 用于显示百分比数值,`startangle=90` 使饼图从顶部开始绘制,提升可读性。通过 `plt.title()` 和 `plt.ylabel()` 可以进一步美化图表的标题和坐标轴标签。 如果 `exercise_frequency_counts` 是一个 DataFrame,且需要指定某一列作为饼图的数据源,可以通过以下方式实现: ```python # 假设 exercise_frequency_counts 是一个包含多列的 DataFrame # 选择某一列进行绘图 exercise_frequency_counts['column_name'].plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Exercise Frequency Distribution by Column') plt.ylabel('') plt.show() ``` 此外,可以通过设置 `explode` 参数突出显示某一扇区,例如: ```python # 突出显示第一个扇区 explode = (0.1, 0, 0, 0) # 仅第一个扇区分离 exercise_frequency_counts.plot.pie(explode=explode, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Exploded Pie Chart') plt.ylabel('') plt.show() ``` 上述方法适用于频率统计类数据的可视化,例如字符频率统计(如 `char_freq()` 函数的输出)[^1],可以直观地展示各类别在整体中的占比情况。 ###
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