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开发技术下载,其它下载列表 第60657页

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[其它] 尖峰凹型2型模糊集的扩展类型约简方法

说明:尖峰凹型2型模糊集的扩展类型约简方法
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[其它] hadoop作业调优参数整理及原理

说明:当maptask开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的bufferinmemory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个buffer默认是100MB大小,但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整
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[其它] 一类不确定非线性系统的基于观测器的模糊自适应事件触发控制协同设计

说明:一类不确定非线性系统的基于观测器的模糊自适应事件触发控制协同设计
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[其它] 严格反馈形式的不确定非线性系统的容错包容控制

说明:严格反馈形式的不确定非线性系统的容错包容控制
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[其它] Hadoop现有测试框架探幽

说明:从使用hadoop的第一天开始,就一直没有离开过对Hadoop自身功能的开发以及hadoop本身bug的修复的相关开发。这样的开发模式已经持续了好几年,但是可以从中发现的一个现象:对于我们修复的bug或者开发的功能,一直都没有一种很规范,很统一,高效,好管理,并且一目了然的测试的方式。常常的现象是:开发了一个功能或修复了一个bug后,就针对该修改进行一些人为手动的环境模拟和测试,然后测试确认没有问题以后,就合入基线版本进行打包上线。这种模式的缺点是:1.没有统一的测试框架和测试规范,很容易导致做
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[其它] 通过显着性特征图进行高光谱图像匹配

说明:高光谱图像(HSI)被广泛应用于灾难救援,地质勘探和海洋观测等领域。 然而,由于人造装置和各种自然条件的存在,HSI的效用仍然受到限制。 高光谱图像匹配旨在对准来自不同传感器或空气条件的多源信息。 因此,这项技术吸引了更多的关注,以提高HSI的有效性。 ..本文提出了一种基于显着性检测和特征图的高光谱图像匹配新方案。 显着性检测方法使用SLIC [1]绘制的图形和流形排序,以提取各个通道中的相似候选区域。 然后,我们通过引导滤波边缘来构建特征图,以增强关键字符并消除无关的噪声。 最后,我们利用互
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[其它] 软件测试转型之路

说明:2010年12月31日,在网易从事了多年开发之后,依依不舍地离开,面临的是一个完全从零开始的全新职位:SQA,也就是tester。当时对为什么被选择做软件质量保证,而不是继续在研发上进取,持有保留态度:凭什么要我转,不是别人?这个时候,多年的伙伴、领队——雷叔就把我的优点暴露出来了:认真、心细、负责;好吧,基于以上几点,只有“我行”,只能给力了。从心底里,对质量管理、SQA等概念,我并没有多想,因为根本想不了,脑子里面没有太全面的认知,即使雷叔讲过一些,我还是觉得不够全面,不知道业界是如何做的?
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[其它] 基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘

说明:基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘
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[其它] 手机自动化测试技术漫谈及OPhone自动化测试概览

说明:近年来,随着智能手机操作系统的快速发展,在技术和需求层面上为手机自动化测试提供了丰富土壤,手机自动化测试越发成为广受瞩目的热门技术和重要研究领域。笔者在从事OPhone自动化测试工作过程中,对业内开展自动化测试的情况进行过一些粗浅的研究和总结。总体来说,目前手机自动化测试技术大体可分为白盒测试和黑盒测试两种。在手机自动化测试领域,白盒测试包括两种类型,第一种是传统软件测试理论中所指的白盒测试,即依赖被测对象的源代码具体实现的测试方式。在手机软件开发过程中所做的单元测试即属于此类型。第二种则是结合
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[其它] 强适应性方法的动态遗憾

说明:强适应性方法的动态遗憾
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[其它] dotnet-ci:包含dotnet-ci Jenkins实例脚本的存储库-源码

说明:.NET CI存储库 包含.NET CI系统的文档和一些实现功能。 入门并需要参与您的项目吗? 从开始 寻找回购清单来为您的项目添加另一个分支? 走 寻找有关如何写工作的信息 寻找一般的系统概述? 看
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[其它] 创建定性用户画像

说明:在产物研发过程傍边,确定明确的目标用户至关重要。不合类型的用户往往有不合甚至相冲突的需求,我们不成能做出一个满足所有用户的产物。为了让团队成员在研发过程傍边能够抛开个人喜好,将焦点关注在目标用户的念头和行为上,AlanCooper提出了Persona这一概念。“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样,是真实用户的虚拟代表,是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。我们通过调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分
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