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开发集训练集测试集

训练集：用于训练模型的数据的集合。

开发集：是在使用训练集训练出模型后，对训练出的模型的参数进行调整的数据集合。

测试集：用于测试最终生成的模型的数据集合。

三者的关系：

训练集+测试集=所有的数据集合

训练集∩测试集=?

开发集?训练集

NiuTrans翻译系统是“数据驱动”的MT系统，要求使用数据对系统进行训练和/或调参。在运行该系统前要求用户准备好以下数据：

a). 训练数据：双语句对以及对应的词对齐结果

b). 开发数据：带有至少一个参考译文的源语句子集

c). 测试数据：新句集

d). 评价数据：测试数据集的参考答案

基于胜任力模型的UPRT训练与评估程序开发

基于胜任力模型的UPRT训练与评估程序开发复杂状态导致的飞行中失控(Loss of Control Inflight In-Flight,LOC-I)已经成为商业运输飞行事故的主要原因之一,其结果往往是灾难性的。国际运输协会(International Air Transport Association,IATA)在促进民航安全的六项安全策略中将LOC-I列为最高优先事项。为了预防复杂状态并能够从复杂状态中改出,开展UPRT训练与评估程序的研究工作具有重要的理论和实践意义。本论文依托中国民航局(Civil Aviation Administration of China,CAAC)安全能力基金项目“飞机复杂状态预防与改出训练培训体系建设”和“基于大数据的飞行学生心理健康/疾病风险管理体系研究”(项目编号:AS2016-11),围绕飞行员如何预防、处置复杂状态,避免LOC-I事故等研究思路,开发了提高飞行员应对复杂状态核心能力的训练与评估程序。主要包括以下几个部分:(1)训练需求分析。在访谈、文献分析的基础之上,使用层次任务分析法(Hierarchical Task Analysis,HTA)对复杂状态典型工作场景进行了详细分析,并通过两轮问卷调查,得到了典型场景下预防与改出复杂状态分解任务的重要性、频繁性及困难性结果。根据所需执行任务的重要性、频繁性和困难性来判断任务的训练优先级,该结果可作为课程开发依据,为教员提供训练重点。(2)能力需求分析。根据工作分析结果,通过文献研究、访谈等方法,筛选出41项飞行员预防与改出复杂状态所需的胜任特征指标,并将其划分为知识、技能、认知能力和职业综合素养4个维度;然后,通过第一轮问卷筛选指标,第二轮问卷验证维度划分的正确性;最后,构建了包括4个维度24项胜任特征指标的预防与改出复杂状态胜任力模型。(3)复杂状态训练方案的研究。在胜任力模型基础之上,以能力提升为课程设计的基本思路,开发了UPRT训练内容和方式,针对模拟机训练开发了基于姿态的训练场景和基于诱发因素的训练场景,并制定了训练科目开发流程,使训练科目开发更加科学、高效。(4)复杂状态训练效果评估方案的研究。首先,以柯氏模型为基本框架,分别从反应层、学习层、行为层和结果层设计了复杂状态训练效果评估方案。其次,为了减小行为层评估的主观性,根据胜任力模型设计了飞行员UPRT模拟机训练评价表。最后,将空管系统中BOOM评价移植到复杂状态训练效果评估中,为UPRT教员提供了有效的训练效果评估规范和工

BP中的训练样本和测试样本

训练样本和测试样本一，训练样本和测试样本训练样本的目的是数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。网上有人说测试样本集和验证样本集不一样，测试样本集数据主要用于模型可靠程度的检验，验证样本集的样本数据要在同样条件下，再另外采集一些数据用来对模型的准确性进行验证。（？）有人采用交叉验证，交叉验证指的的训练样本集、测试样本集、验证样本集、三中数据集都组合在一起，数据的划分采用交叉取样的方法。二，如何选择训练集和测试集未完待续网上有人说经常采用的是m-folder cross validation的方法，把样本分成m份，轮流把其中一份作为测试集。至于m取多少看样本数量而定，样本充足的话m＝10，另外m＝3也是经常被使用的至于验证集，通常并不需要。三，Clementine中如何选择节点将数据分为训练集和测试集前期整理好数据后，选择partition节点连接入数据流，在里面可以设置训练集、测试集及验证集，若要平分在测试集及训练集栏位内填上50%。

另外可以设置标签及数值；下面的设置是对数据表中增加标志字段（区分测试集和训练集）的数值进行选择，第一个表示使用1、2、3这样的数值来表示，第二个是使用“1_training“等来表示，第三个是使用”training“等来表示，可以通过第二个图中的value来观察。此外下面还有设置随机种子的选项。 ps：在分割完不同集合后，可以右击partition节点，选择cache中enable，这样随机分割完的数据就可以暂时存在缓存中，这样不同时候进行不同建模的时候就不会因为样本不同而使结构受影响！（第一次执行后会在节点的右上方出现绿色的文件件的标签）四，如何建立测试模型如果训练好模型后，把所得的模型节点从右上方拖到数据流的测试集后，建立连接后，再加个分析节点或一些结果的节点就可以了。

自然语言处理_NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集)

NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词：训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：

NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：

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软件测试综合练习题目-答案

软件测试综合练习题 1. 在系统验收测试中，______A___是在一个模拟的环境下使用模拟数据运行系统； ______A___是在一个实际环境中使用真实数据运行系统。 A．验证测试B．审计测试C．确认测试D．模块测试 2. 采用瀑布模型进行系统开发的过程中，每个阶段都会产生不同的文档。以下关于产生这些文档的描述中，正确的是______D___。 A．外部设计评审报告在概要设计阶段产生 B.集成测评计划在程序设计阶段产生 C.系统计划和需求说明在详细设计阶段产生 D.在进行编码的同时，独立的设计单元测试计划 3. 正式的技术评审 FTR(Formal Technical Review) 是软件工程师组织的软件质量保证活动，下面关于 FTR 指导原则中不正确的是 ____C__ 。 A ．评审产品，而不是评审生产者的能力 B ．要有严格的评审计划，并遵守日程安排 C ．对评审中出现的问题要充分讨论，以求彻底解决 D ．限制参与者人数，并要求评审会之前做好准备 4. 对于软件的β测试，下列描述正确的是 ______D 。 A ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司专业的测试人员执行的测试 B ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司的非专业测试人员执行的测试 C ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，由专业的测试人员执行的测试 D ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，可以由非专业的测试人员执行的测试 5. ____B__ 可以作为软件测试结束的标志。 (37)A ．使用了特定的测试用例 B ．错误强度曲线下降到预定的水平 C ．查出了预定数目的错误 D ．按照测试计划中所规定的时间进行了测试

TeslaK提供深度学习框架基准测试平台

Tesla K80提供深度学习框架基准测试平台案例简介 ?本案例中香港浸会大学计算机科学系异构计算实验室使用Tesla K80集群对目前主流的五大深度学习框架（Caffe，CNTK，MXNet， TensorFlow和Torch）进行性能基准评测。 ?In this case, researchers from the Heterogeneous Computing Laboratory of The Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University conducted a comprehensive benchmarking and comparative study on the running performance of five state-of-the-art deep learning frameworks (Caffe, CNTK, MXNet, TensorFlow and Torch) by using the Tesla K80 cluster. ?本案例中用到NVIDIA GPU：16块 Tesla K80 背景香港浸会大学异构计算实验室从2007年开始则研究GPU并行计算，在GPU计算与高性能计算领域有丰富的科研和实践经验。我们团队在各个应用领域的GPU优化算法都有较丰富的科研成果，如网络编码算法，基因匹配算法，机器学习算法等都取得突破性的性能提升。我们团队在2014年与华为合作研究的深度学习的分布式计算框架。基于CXXNET框架，研发出基于MPI的分布式深度学习框架。同时，该框架也成功应用于ImageNet大规模图片识别的模型训练。当前，各大知名公司和研究单位开源优秀的深度学习框架，而各个框架在单GPU节点和多GPU节点的性能表现各不相同。香港浸会大学异构计算实验室对各大框架在Tesla GPU集群上进行性能基准评测。在未来，深度学习框架由于出发点各不相同，在各种硬件资源下表现的性能也表现各异。我们采用取长补短的方式，对相关算法进行优化，使得深度学习框架可以更加充分地利用硬件资源，提高模型训练或测试速度。挑战深度学习算法在GPU上的优化很大情况下依赖于NVIDIA提供的cuDNN和cuBLAS软件库，然而不同厂商在设计自己的深度学习框架时在软件库使用和资源调度上存在较大的差异，所以在同样的硬件环境下，所表现出来的性能也有所不同。对于终端用户来讲，在众多深度学习框架中，较难选择较高性能的框架；对于研究人员来讲，每个框架都有自己的实现方法，很难知道哪一种实现方法已经是state-of-the-art。基于这两个问题，提供一个深度学习框架的性能基准评测是很有必要的。深度学习社区的发展迅速，深度学习框架的更新迭代也非常之快，而每一次新的迭代出现的性能也存在差异。使得用户使用深度学习框架训练模型时间效率低下或无法发挥实际硬件的计算能力。为快速评估出各个框架在一些通用的深度学习模型上的性能表现，我们设计基于Tesla K80硬件平台的性能基准测试，在同样的硬件环境下，评测5大深度学习框架在同样的深度网络模型的性能表现。以最公平的评测方式为用户展示性能测试结果比较，并持续更进框架版本更新，让用户在选择深度学习框架时对性能的表现有一个直观理解。

TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现

TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现目标检测技术是计算机视觉任务中一项非常重要的课题。它在智能交通、人脸检测、航空航天领域以及医疗图像设备中都得到了广泛的应用。但是在实际应用过程中人们会发现,仍然存在很多因素会限制实际检测效果,包括待检测目标的尺寸、形变、有无遮挡、背景区域变换等。因此在计算机视觉领域,目标检测仍然是一个需要完善和提高的科研课题。本文研究了基于回归思想和基于候选框的目标检测这两类算法。在以YOLO 网络框架为代表的基于回归思想的目标检测中,我们发现这类检测算法速度快、流程简单,但是它在检测精度上做的并不够完善。以Faster R-CNN为代表的基于候选框的目标检测算法在检测准确率上有优势,但需要比较大的时间成本。我们使用当今比较流行的深度学习框架TensorFlow作为实验平台,提出了一种基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法,可以利用特征图层次的高低来有针对性的提取大、小目标的特征。此外本文还对分类回归模型进行了一定的改进,提出了一种二维损失函数,使候选框在最后的训练时更容易接近真实框。本文以YOLO为网络基础,对其中的部分卷积层重新设计优化。选择用RPN网络代替YOLO最后的全连接层,同时引入了锚框的概念来回归生成待检测目标的位置信息,这使得改进后网络的训练过程变得更加容易。本文利用的实验数据集是PASCAL VOC数据集,并且在20个检测目标中对每一个类别的检测精度以及速度上都有计算和分析。通过多项实验证明了本文所提出来的基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法以及针对小目标检测的YOLO改进算法在精度与速度上都有了相应的提

软件测试综合练习题目-答案分解

软件测试综合练习题 1.在系统验收测试中，______A___是在一个模拟的环境下使用模拟数据运行系统； ______A___是在一个实际环境中使用真实数据运行系统。 A．验证测试B．审计测试C．确认测试D．模块测试 2.采用瀑布模型进行系统开发的过程中，每个阶段都会产生不同的文档。以下关于产生这些文档的描述中，正确的是______D___。 A．外部设计评审报告在概要设计阶段产生 B.集成测评计划在程序设计阶段产生 C.系统计划和需求说明在详细设计阶段产生 D.在进行编码的同时，独立的设计单元测试计划 3.正式的技术评审 FTR(Formal Technical Review) 是软件工程师组织的软件质量保证活动，下面关于 FTR 指导原则中不正确的是 ____C__ 。 A ．评审产品，而不是评审生产者的能力 B ．要有严格的评审计划，并遵守日程安排 C ．对评审中出现的问题要充分讨论，以求彻底解决 D ．限制参与者人数，并要求评审会之前做好准备 4.对于软件的β测试，下列描述正确的是 ______D 。 A ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司专业的测试人员执行的测试 B ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司的非专业测试人员执行的测试 C ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，由专业的测试人员执行的测试 D ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，可以由非专业的测试人员执行的测试 5.____B__ 可以作为软件测试结束的标志。 (37)A ．使用了特定的测试用例 B ．错误强度曲线下降到预定的水平 C ．查出了预定数目的错误 D ．按照测试计划中所规定的时间进行了测试 6.下面① -- ④是关于软件评测师工作原则的描述，正确的判断是 _____D_ 。 ①对于开发人员提交的程序必须进行完全的测试，以确保程序的质量 ②必须合理安排测试任务，做好周密的测试计划，平均分配软件各个模块的测试时间 ③在测试之前需要与开发人员进行详细的交流，明确开发人员的程序设计思路，并以此为依据开展软件测试工作，最大程度地发现程序中与其设计思路不一致的错误

EasyTraining模型训练流程文档

目录目录 0 一．系统概述 (1) 二．上下文相关（Context-dependent）模型的训练流程 (3) 2.1 上下文无关模型的训练 (4) 2.1.1 用CompV估计全局方差 (4) 2.1.2 用ModelGen克隆monophone (5) 2.1.3 分割训练数据列表 (5) 2.1.4 用HLEd将词级MLF文件转为音素级MLF文件 (5) 2.1.5 HERest训练不带sp的monophone模型 (6) 2.1.6 在monophone中加入停顿模型sp (7) 2.1.7 HERest训练带sp的monophone模型 (8) 2.1.8 校正训练数据 (10) 2.1.9 用校正后的数据训练模型 (11) 2.2 克隆上下文相关（context-dependent）模型 (13) 2.3 状态绑定上下文相关模型 (15) 2.4 分裂高斯 (16) 2.5 生成最终模型 (18) 三．右相关声母及带调韵母模型的训练流程 (19) 3.1 无关模型的训练流程 (19) 3.2 克隆右相关声母及带调韵母模型 (19) 3.3 分裂高斯 (20) 3.4 得到最终模型 (20) 四．HTK声学模型测试 (21) 4.1 HParse生成语法网络 (21) 4.2 HVite识别 (21) 4.3 HResults计算识别率 (22) 五．版本信息 (23)

运作管理在线练习及在线测试

运作管理在线练习及在线测试 1、指出下列制造业生产过程中属于加工装配式的生产过程(1.0分) (正确的答案:A) A、汽车制造 B、石油分馏 C、火力发电 D、饮料生产 2、服务业运作管理与制造业生产管理的区别(1.0分) (正确的答案:C) A、不进行制造性生产 B、生产率水平高 C、与顾客接触程度高 D、可以充分利用库存平衡生产 3、下列行业不属于服务业的是(1.0分) (正确的答案:D) A、交通运输 B、政府机关 C、文化教育 D、食品行业 4、现代生产管理的环境有下列变化：(1.0分) (正确的答案:D) A、生产系统规模越来越大、越来越完整和复杂 B、技术进步使单一品种、大批量生产成为可能 C、产品寿命周期越来越长 D、生产系统向多品种、中小批量生产形式转变 5、生产过程的适应性表现为(1.0分) (正确的答案:C) A、产品制造过程没有瓶颈环节 B、加工过程各工序的安排上紧密衔接 C、能够由生产一种产品迅速转到生产另一种产品的应变能力 D、加工过程各工序在相等的时间间隔内完成大体相等的工作量 6、订货生产方式(1.0分) (正确的答案:D) A、是适用于通用产品生产的生产方式 B、适宜采用对象专业化的生产组织形式 C、适宜采用高效的专用生产设备 D、生产系统应有能够由生产一种产品迅速转到生产另一种产品的应变能力 7、企业之间的专业化和技术协作是为了(1.0分) (正确的答案:A) A、使企业得以简化生产系统，提高生产效率和管理效率 B、企业只能专门做一种产品 C、企业之间相互交易，可以创造更多财富 D、建立更多的企业以促进就业 8、生产系统中采用专用设备是因为(1.0分) (正确的答案:C) A、无法用通用设备生产 B、它的价格比通用设备低 C、它的生产效率比通用设备高 D、它适合多变的生产工艺 9、生产工艺专业化形式是(1.0分) (正确的答案:B) A、在生产单位内,按产品的工艺过程进行专业化生产的形式 B、生产单位内，集中同类型设备和同工种工人，对各种产品进行相同工艺方法加工的形式 C、对生产工人不断进行专业化培训的形式 D、尽量使用专用设备进行生产的生产形式 10、生产工艺专业化形式的优点是(1.0分) (正确的答案:C) A、生产成本低 B、生产率水平高 C、生产系统柔性高 D、在制品存量少 11、生产工艺专业化形式的缺点是(1.0分) (正确的答案:D) A、生产系统柔性高 B、在制品存量少 C、生产系统刚性大 D、生产率水平低 12、产品对象专业化形式是(1.0分) (正确的答案:A) A、生产单位里配备加工产品所需的全套设备和各工种工人，完成产品大部分工艺过程 B、工人都从事与自己专业技能相符的工作 C、对生产工人不断进行专业化培训的形式 D、使用通用设备进行单一产品生产的生产形式 13、产品对象专业化形式的优点是(1.0分) (正确的答案:D) A、对产品品种变化的适应能力强 B、工艺路线复杂 C、生产系统柔性高 D、在制品存量少 14、产品对象专业化形式的缺点是(1.0分) (正确的答案:A) A、生产系统可靠性较差 B、产品质量不易保证 C、在制品运输路线长 D、在制品存量少 15、生产工艺专业化形式适应生产的产品是(1.0分) (正确的答案:C) A、汽车 B、洗衣机 C、专用设备 D、石化产品 16、产品对象专业化形式适应(1.0分) (正确的答案:C ) A、单件小批量生产 B、多品种小批量生产 C、大批量产品生产 D、专用产品定制生产 17、单件小批量生产的生产管理组织特性是(1.0分) (正确的答案:D)

大数据CPDA考试模拟样题数据分析算法与模型

考试模拟样题—数据分析算法与模型一.计算题 (共4题,100.0分） 1.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据：一元线性回归.xlsx 一元线性回归预测.xlsx 要求：（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系；（2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义；（3）计算判定系数，并解释其意义；（4）检验回归方程线性关系的显著性（a=0.05）；（5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平；（6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。（所有结果均保留三位小数）正确答案：（1）以人均GDP为x，人均消费水平为y绘制散点图，如下：

用相关系数矩阵分析可求得相关系数为0.9981。从图和相关系数都可以看出人均消费水平和人均国内生产总值（GDP）有比较强的正相关关系。（2）以人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，做线性回归分析，得到回归方程如下： y = 0.3087x + 734.6928 回归系数0.3087表示人均GDP每增加一个单位，人均消费水平大致增加0.3087个单位，人均GDP对人均消费水平的影响是正向的，人均GDP越高人均消费水平也越高。（3）判定系数R方为0.9963，说明模型拟合效果很好。（4）T检验和F检验的P值都小于0.05，线性关系显著。（5）做预测分析可得，如果某地区的人均GDP为5000元，则其人均消费水平为2278.1066元。（6）人均GDP为5000元时，由预测分析的结果可知，人均消费水平95%的置信区间为[1990.7491,2565.4640]，预测区间为 [1580.4632,2975.7500]。 2.根据以下给出的数据进行分析，本次给出鸢尾花数据，其中包含萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、以及花的类型数据，请根据以下问题进行回答。（本

在线自适应网络异常检测系统模型与算法(精)

计算机研究与发展 ISSN100021239ΠCN1121777ΠTP()在线自适应网络异常检测系统模型与算法魏小涛 21黄厚宽田盛丰22(北京交通大学软件学院北京100044)(北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044) (weixt@https://www.wendangku.net/doc/4f11212452.html,) AnOnlineAdaptiveNetworkandAlgorithmWeiXiaotao1,Shengfeng2 2(SchoolofSoftware,BJiaotongUniversity,Beijing100044)(SchoolofComputerandInform ationTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044) Abstract TheextensiveusageofInternetandcomputernetworksmakessecurityacriticalissue.Thereisa nurgentneedfornetworkintrusiondetectionsystemswhichcanactivelydefendnetworksagain stthegrowingsecuritythreats.Inthispaper,alightweightedonlineadaptivenetworkanomalyd etectionsystemmodelispresented.Therelatedinfluencefunctionbasedanomalydetectionalg orithmisalsoprovided.Thesystemcanprocessnetworktrafficdatastreaminreal2time,gradual lybuildupitslocalnormalpatternbaseandintrusionpatternbaseunderalittlesupervisingofthea dministrator,anddynamicallyupdatethecontentsoftheknowledgebaseaccordingtothechang ingofthenetworkapplicationpatterns.Atthecheckingmode,thesystemcandetectnotonlythel earnedintrusionpatternsbutalsotheunseenintrusionpatterns.Themodelhasarelativelysimpl earchitecture,whichmakesitefficientforprocessingonlinenetworktrafficdata.Alsothedetect ingalgorithmtakeslittlecomputationaltimeandmemoryspace.ThesystemistestedontheDA RPAKDD99intrusiondetectiondatasets.Itscans10%ofthetrainingdatasetandthetestingdata setonlyonce.Within40secondsthesystemcanfinishthewholelearningandcheckingtasks.Th eexperimentalresultsshowthatthepresentedmodelachievesadetectionrateof91.32%andafal sepositiverateofonly0.43%.Itisalsocapableofdetectingnewtypeofintrusions. Keywords networkanomalydetection;onlineadaptive;influencefunction;datastream;anomalydetecti on