首先,我们需要明确程序的Bug有如下的定义: 1. Fault/Defect 静态的,存在于软件中的缺陷.例如:一段有缺失或者错误的代码. 2. Error 运行时一种不正确的中间状态. 3. Failure 不正确的中间状态传播至程序的输出,能被明显观测到的程序失效. 其次来理一理上述三者的关系: Fault -> Error -> Failure 这个传播链是可以递归地迭代的,即Fault也可能是其他与本程序交互的程序(系统)的Failure导致的 最后,我们来阐明PIE模型: PIE模型…

# 导入第三方包import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 读入数据default = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\14\\default of credit card clients.xls')print(default.shape)print(default.head())print(default.columns)# 数据集中是否违约的客户比例# 为确…

WeTest 导读 2018年8月7日,Google对外发布最新 Android 9.0 正式版系统,并宣布系统版本Android P 被正式命名为代号“Pie”,最新系统已经正式推送包括谷歌Pixel.Pixel2系列以及Essential Phone.   腾讯WeTest一直致力于和谷歌一起,共建安卓生态.本次Android 9.0 的推出,腾讯WeTest平台对“云真机”第一时间进行了系统升级,提供安卓9机型兼容测试和远程调试服务,持续限免对外开放,为广大开发者提供便利.   作为新一代…

前沿:最近由于大论文实验的原因,需要整理几种Snake方法,以比较道路提取效果.所以今天晚上就将电脑中的一些LBF Snake代码作一下分类定义.并给出效果.以便比较. 1. 原始的LBF Snake方法的效果 原始的LBF算法实现如下: 实验的代码下载地址,Download Link.然后在网盘中找到这个目录…

1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响,从而获得目标反射率.辐射率.地表温度等真实物理模型参数.大多数情 况下,大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程. PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型. 6S 模型假定无云大气的 情况下,考虑了水汽. CO2. O3 和 O2 的吸收.分子和气溶胶的散射以及非均一 地面和双向反射率的问题.光谱积分的步长为 2.5nm,可以模拟机载观测.设置 目标高程.解释 BRDF 作用和临近效应,增加…

本节内容: 0:小知识 1:新数据要如何进行分析 2:第二步骤:理解数据 3:第三步骤:相关分析 4:特殊点 0:小知识 0.1:我们说对分析一个数据一般是分步骤的:那么我们可以对其中的步骤进行打标签,也就是跟书签一样. Ctrl+Shift+r 0.2: 将图形赋值一个变量后,这个变量其中会有图形的一些信息如y轴x轴频数等信息 plot_draw = plot(,,,,) 0.3:如何查看R的新包  登录R官网-->https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ 一.新…

1.  功能简介 在计算机图形学中,一个RGB颜色模型的真彩图形,用由红.绿.蓝三个色彩信息通道合成的,每个通道用了8位色彩深度,共计24位,包含了所有彩色信息.为实现图形的透明效果,采取在图形文件的处理与存储中附加上另一个8位信息的方法,这个附加的代表图形中各个素点透明度的通道信息就被叫做Alpha通道. Alpha通道使用8位二进制数,就可以表示256级灰度,即256级的透明度.白色(值为255)的Alpha像素用以定义不透明的彩色像素,而黑色(值为0)的Alpha通道像素用以定义透明像素,…

1.算法功能简介 数据坐标转换是空间实体位置的位置描述,是从一种坐标系统变换到另一坐标系统的过程.通过建立两个坐标系之间一一对应关系来实现.是各种比例尺地图测量和编绘中建立地图数学基础必不可少的步骤.两个及以上的坐标转换是由极坐标参照确定维数空间. 目前国内常见的坐标转换有以下5种:大地坐标(BLH)对平面直角坐标(XYZ).北京54.西安80及WGS84坐标的相互转换.任意两空间坐标系的转换.十进制角度和度分秒格式之间进行转换.经纬度和UTM坐标之间进行转换. 转换的方法分二维转换和三维转换:…

  从概率分布的角度考虑,对于一堆样本数据,每个均有特征Xi对应分类标记yi. 生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布.能够学习到数据生成的机制. 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率. 数据要求:生成模型需要的数据量比较大,能够较好地估计概率密度:而判别模型对数据样本量的要求没有那么多. 两者的优缺点如下图,摘自知乎 生成模型:以统计学和Bayes作为理论基础 1.朴素贝叶斯: 通过学习先验概…

主要参考博客: https://blog.csdn.net/u011046017/article/details/80672597#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%BB%A3%E7%A0%81http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/ 1.物体分类 imagenet_classes.py class_names = '''tench, Tinca tinca goldfish, Carassius auratus great whi…