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CF1728C Digital Logarithm #E135(div.2)

原题链接 https://codeforces.com/problemset/problem/1728/C 这是一道 $ 1400$ 的题目 题意 定义\(f(x) = x\)在10进制下的位数,比如\(f(10)=2, f(233)=3\)。 给定2个长度为 \(n\) 的数组 \(a\) , \(b\) 给定操作,从数组 \(a\) 或者 \(b\) 中,选择一个元素 \(x\),将它修改为 \(f(x)\)

[AcWing 190] 字串变换

双向广搜 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 10 + 10; int n; string A, B; string a[N], b[N]; queue<string> qa, qb; map<string,int> da, db; int extend(queue<string> &q, map&

使用k8s部署docker,如何挂载目录?

针对这个问题,分两步解决:1.k8s指定节点部署,目的是为了让docker容器始终部署在一台宿主机上。  后面我挂载目录的话,只要挂载到这台宿主机上就可以了。2.在yaml文件中配置挂载目录。  一开始我想的是在Dockerfile文件中配置,后来改了思路,认为在yaml文件中比较合理。至于Dockerfile

千人规模互联网公司研发效能成功之路

这是「研发效能团队规模、职能划分和优劣势分析」系列的第四篇。上篇文章「中小互联网公司研发效能团队规模、职能划分和优劣势分析」主要分析产研团队在200人以下的中小公司现状以及给出一些建议。本篇文章主要分析产研团队在1000人规模的二三线中型互联网公司研发效能现状,并结合

软件项目管理 8.2.软件项目质量活动

【公众号@ “项目管理研究所” 将会第一时间更新文章并分享《项目管理模板》】 归档于软件项目管理初级学习路线 第八章 软件项目质量计划 你猜猜里面是什么-->《初级学习路线合集 》 前言 大家好,这节我们学习软件项目管理----质量计划--软件项目质量活动。 软件质量管理最主

测试需要做单元测试吗?

昨天在技术交流群里,有同学说自己还想多学点技术,打算去做单元测试,写单测代码来提升技术,然后群里的同学就测试要不要做单元测试展开了很多讨论。 单元测试这方面我没有太多的实践经验,但工作过的几家公司在单元测试的上都有不同程度的落地实践。 这篇文章,我会基于自己的一些实践经

KVM 虚拟化安装

KVM 虚拟化安装 查看有没有这些包 rpm -qa |grep qemu rpm -qa |grep libvirt rpm -qa |grep virt-manager yum -y install virt-manager 打开virtual-Machine 打开new 点击Forward 点 Browse 再点 Browse Local 之后下一步

测试流程如何落地?

    前段时间公众号后台有粉丝留言问了一个问题:作为测试leader,该如何落地测试流程? 这个问题初看很简单,落地流程做个宣讲然后执行就行了,但仔细一想没那么简单。 团队人员有多少,技术和经验如何,业务类型是什么,研发交付成熟度处于什么阶段,QA在团队的定位是怎样的,种种因素都会影响

互联网公司研发效能/工程效率团队建设和规划

  这是「互联网公司研发效能团队建设」的第二篇。为啥研发效能要是一个相对独立的团队呢?独立的研发效能团队是最大化行使职能的必要保障。我一直认为组织架构是第二生产力(第一是人)。搭好台子好唱戏。台子左右不平,前高后低,再大的角都可能崴脚跌跟头。   最近在想一个问题:研发

【最hands-on的小妙招】Centos/Redhat 7 手把手配置国内yum源

解决步骤:1.删除老仓库 cd /etc/yum.repos.d rm -rf *.*123 2.卸载yum包 rpm -qa yum yum-3.4.3-150.el7.centos.noarch1卸载安装组件 rpm -qa | grep yum | xargs rpm -e --nodeps rpm -qa yum #(没有内容就是卸载了)123 3.下载最新的rpm包在http://mirrors.163.com/centos/7/os/

DAST 黑盒漏洞扫描器 第一篇:流量

扫描器已经接触了三年,目前比较成熟,在这个方向里,遇到过很多问题,各种方案或多或少接触过。大多数安全产品都可以用流量+规则+引擎+处置来抽象框架,DAST也是这样。而功能,用目的划分,个人拙见主要5个:流量全、规则全、引擎高性能高可用、扫描无害化、运营高效化。这个系列主要是对应功能

Landsat8的质量评估波段的一个应用

Landsat8一直是遥感界的热门话题。这不仅延续了自1972年以来NASA连续对地观测,而且这颗卫星为科学界带来了一些新的东西——质量评估波段(the Quality Assessment (QA) Band)。根据USGS Landsat Missions webpage,“QA通过标示哪个像素可能受仪器或云层影响,从而提高了科学研究的完整性

k8s QA记录

Q1、error execution phase preflight: [preflight] Some fatal errors occurred: [ERROR CRI]: container runtime is not running: output: time="2022-05-12T05:17:39-04:00" level=fatal msg="getting status of runtime: rpc error: code = Unimple

全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验单篇版(不断更新QA中)

个人创作公约:本人声明创作的所有文章皆为自己原创,如果有参考任何文章的地方,会标注出来,如果有疏漏,欢迎大家批判。如果大家发现网上有抄袭本文章的,欢迎举报,并且积极向这个 github 仓库 提交 issue,谢谢支持~ 本篇文章参考了大量文章,文档以及论文,但是这块东西真的很繁杂,我的水平有

数据结构多项式相加

多项式相加数据域有两个int 一个放x的一个放x前面的值 代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h>//包含malloc(),free()函数 typedef struct LNode{     float coef;//系数     int expn;//指数     LNode *next; }LNode, *LinkList;//指针 void CreatPolyn(LinkL

centos7下安装java1.8.0(yum安装)

原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000011303459原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000011266759原文链接:https://blog.csdn.net/alen_liu_sz/article/details/80628596 先确认以前有没有安装过rpm -qa |grep javarpm -qa |grep jdkrpm -qa |grep gcj如果没有输入信息

双向广搜

双向广搜 (题目链接)[https://www.acwing.com/problem/content/192/] 一般用于最小步数模型 每次拓展时 挑选空间比较少的来,拓展时将距离等于队头的一层全部拓展 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <unordered_map> #include <queue> using

QA(测试) 工作准则建议

身为一个专业的 QA 当然需要有自己的测试原则,这些测试原则不仅可以帮助我们提高产品质量,对外还能体现出我们的专业性,从而让合作方后续还有意愿和我们合作。 1 测试前 1.1 需求评审 必须参与,有问题随时提出,如果涉及到相关背景信息,让相关同学同步一下背景信息。 1.2 技术评审 不管能

GNUPLOT QA

GNUPLOT QA 怎样交互式执行 terminal命令行输入gnuplot命令,进入交互模式 怎样用单行命令执行 gnuplot -e ‘cmd1;cmd2’,因为直接在term中绘图是需要-e option; gnuplot -p -e ‘cmd1;cmd2’ 弹出绘图窗口需要加-p option,只是用-e option弹窗会立刻消失,-p -e顺序不能颠倒,-pe

多输入多输出QA

假设输入和输出的高宽没有变的情况下,通常不会去动通道数的值;但是把输入和输出的高宽都减半的情况下,通常会把输出的通道数加一位;也即把空间信息压缩了,然后把提取出来的那些信息在更多的通道中存下来;(网友:下采样后通道拓宽一倍;) 1. 网络越深,Padding 0越多,这里是否会影响性能?答:计算

【CS224n】(lecture11)Question Answering

学习总结 文章目录 学习总结一、QA介绍1.1 QA的分类:1.2 QA的框架1.3 QA在深度学习领域1.4 Beyond textual QA problems 二、阅读理解2.1 reading comprehension2.2 SQuAD数据集(1)SQuAD evaluation, v1.1(2)SQuAD 2.0 2.3 神经网络模型(1)LSTM-based vs BERT models(2)带注意力机制

Quantaxis docker

QUANTAXIS DOCKER  Readme 提纲挈领的讲 此段内容分为4部分 安装docker 配置qa-service的环境 以上两步干完了你改干啥 如果你还闲得慌想要深入学习下docker的话 看完这个教程以后 可以继续看 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5dc5da7dc466af76e9e3bc5d 1. 安装dock

数值稳定性QA

1.nan,inf是怎么产生的以及怎么解决呢?答:inf(infinite)通常来说是你的学习率lr (learning rate)调的太大造成大,或者在你权重初始时(此时还没更新)的值太大了,炸掉了导致;nan一般是除0了,本来你梯度已经很小了,然后你又除0;解决的方法有上节课介绍的:合理初始化你的权重,激活函数别选错,学习率别

Logic-Guided Data Augmentation and Regularization for Consistent Question Answering

题目:逻辑引导数据增强和正则化用于一致性问答 作者:Akari Asai and Hannaneh Hajishirzi 发布地方:ACL2020 面向任务:一致性问答 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10157 论文代码:https://github. com/AkariAsai/logic_guided_qa 目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 方法 3.1 一致

简单的聊天机器人(软件机器人) 拥有QA机器人,闲聊机器人,任务机器人,场景机器人等等一些。

一、智能聊天机器人 1.智能聊天机器人         用自然语言模拟人类的一种对话形式。人机对话的程序。 主要分为三个方面:         --问题咨询:基于业务知识库进行业务问题回答。         --数据检索:通过程序找到相对应的数据。         --业务处理:对应相关业务系