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在solman上SE38运行  /TMWFLOW/RMOBASKETAPPROVAL

内容概要:文档《软件测试经典面试题.docx》汇总了软件测试领域的常见面试题及其参考答案。涵盖的主题包括但不限于兼容性测试、性能测试、单元测试、集成测试、系统测试、Bug管理、测试工具(如Bugzilla、LoadRunner、QTP)、测试用例设计、测试流程、测试类型的区别与联系、测试中的沟通技巧、测试环境搭建、网络与操作系统基础知识等。文档不仅涉及具体的测试技术和工具,还包括了对测试人员职业发展的探讨,如测试工程师应具备的素质、职业规划、如何处理与开发人员的关系等。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是有志于从事软件测试工作的人员,以及希望提升自身测试技能的专业人士。 使用场景及目标:①帮助求职者准备软件测试相关岗位的面试;②为在职测试工程师提供技术参考和职业发展建议;③为项目经理或HR提供招聘软件测试人员时的面试题目参考;④帮助理解软件测试在软件开发中的重要性及其实现方法。 阅读建议:本文内容详实,涵盖面广,建议读者根据自身需求选择性阅读。对于面试准备,重点关注面试题及其解答思路;对于技术提升,深入理解测试工具和方法;对于职业发展,思考测试人员所需素质及职业规划。同时,结合实际工作中的案例进行理解和实践,有助于更好地掌握和应用这些知识。
内容概要:本文详细介绍了长短期记忆神经网络(LSTM)和极限学习机(ELM)在Matlab中实现天气预测的方法,并进行了对比分析。首先,文章阐述了LSTM和ELM的基本原理,随后分别展示了它们的数据准备、预处理、网络构建、训练以及预测的具体步骤。LSTM作为一种特殊的循环神经网络,擅长处理时间序列数据中的长期依赖问题,而ELM则以其快速的训练速度著称。通过对某气象站三年数据的实际测试,LSTM在复杂天气数据预测中表现出更高的精度,特别是在长时间序列预测方面优势明显;ELM则因其简洁快速的特点适用于快速原型开发和资源受限环境。最终,文章通过对比两者的预测精度和训练效率,提出了根据不同应用场景选择合适算法的建议。 适合人群:对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员、学生以及从事气象预报工作的专业人士。 使用场景及目标:①研究和开发气象预测系统;②探索不同神经网络算法在时间序列预测中的优劣;③提高天气预测的准确性和时效性。 其他说明:文中提供了详细的Matlab代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时强调了特征工程的重要性,指出适当增加特征(如气压梯度)可以显著提升预测效果。此外,还提到了一些实用技巧,例如利用ELM作为LSTM的初始化器以减少训练轮数,以及在LSTM预测结果后加上滑动平均滤波以改善曲线平滑度。
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