2、TTCN - 3 中结合关系数据库模式的数据流测试

TTCN - 3 中结合关系数据库模式的数据流测试

在 TTCN - 3 测试中,数据处理和测试用例的管理至关重要。本文将介绍 TTCN - 3 数据和测试用例的表示方法,以及如何将它们映射到关系数据库模式中,同时还会阐述随机模板生成的 SQL 实现。

1. TTCN - 3 数据和测试用例表示
1.1 TTCN - 3 数据表示

我们使用 Gecse 定义的类型结构图概念,用有向图森林来建模数据类型。不过,我们主要关注 TTCN - 3 基本类型和记录类型,TTCN - 3 的 record of、set of、set 和 union 类型暂不考虑。

数据类型集合表示为 (D = (N, E, L)),其中 (E : N × L × N)。节点 (n \in N) 代表一个数据类型,边 (e = (n_i, l, n_j))((e \in E),(n_i, n_j \in N),(l \in N))表示数据类型 (n_i) 有一个类型为目标节点 (n_j) 所代表的字段,标签 (l \in L) 定义了字段名和边的顺序约束。需要注意的是,(D) 不一定是树,数据类型定义可能包含递归关联,从而形成强连通分量。

函数 (walk : N → W) 返回的路径集合(在 Gecse 的工作中称为子图模板)是一个无界的有限树集合,它通过从节点 (n \in N) 开始,递归遍历每个访问节点的所有出边,直到到达代表基本类型的节点 (n_i \in N)((N_{primitive} \subseteq N))。路径 (w \in W)((W = walk(n)),(n \in N))对应一个 TTCN - 3 参数化模板。通过递归地将函数 (va

### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值