06 2021 档案
摘要：当进程执行完毕时，cpu执行0进程，执行halt语句进入低功耗状态。
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摘要：集成测试的原因： 模块之间的不利影响。 可能发现模块间接口的错误。 子功能的和不是期望的功能。 每个模块误差的组合，超过实际。 时序问题、竞争问题。 测试目标：检测需求中业务流程，数据流的正确性。 需求中明确的业务流程，或多个功能模块组合成的一个大模块。 利用有效的和无效的数据来执行各个用例、用例流
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摘要：白盒测试：称为结构测试。白盒指的是程序的内部结构和运作机制是可见的。 目的：检查软件内部的逻辑结构，对软件中的逻辑路径进行覆盖测试；在程序的不同地方设置检查点，检查程序的状态确定实际运行状态与预期状态是否一致。 测试方法：静态方法和动态方法。 静态分析：不执行程序而进行测试的技术。 目的：检查软件的
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摘要：静态测试方法：静态分析测试程序时，并不实际运行程序，而对被测程序进行特性分析。 动态测试方法：通过输入测试用例，对其输出1情况进行分析。 黑盒测试：只考虑程序的输入输出关系，程序功能。依靠这种关系确定测试用例和推断测试结果的正确性，功能的正确性和可操作性。 白盒测试：基于程序测试，分析程序的内部结构
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摘要：内核态和用户态分别是进程的俩种状态，区别是进程运行的代码不同，运行内核区的代码是内核态，运行用户区（用户编写的代码）是用户态。 进程处于就绪状态也可称为就绪运行状态。 可中断睡眠状态：当系统产生一个发出中断或者释放了该进程等待的资源，或者该进程接收了信号，变为就绪运行态。 不可中断睡眠状态：只接收w
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摘要：#define TASK_RUNNING 0 // 进程正在运行或已准备就绪。#define TASK_INTERRUPTIBLE 1 // 进程处于可中断等待状态。#define TASK_UNINTERRUPTIBLE 2 // 进程处于不可中断等待状态，主要用于I/O 操作等待。#define
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摘要：https://www.jianshu.com/p/3e0b213ab03d。 注意：不要用CTRL+v linux不支持，这样当你用ctrl+v粘贴地址，运行时他会出现 fatal: protocol 'https' is not supported。 如果你仓库没有没有文件会报错：fatal:
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摘要：把echomodel设置成一个password即可实现密码隐藏。
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摘要：0阶张量是一个标量。 1阶张量是一个向量。 2阶张量是一个矩阵。 如果俩个张量都是一维度，输出的结果是标量相乘。 如果俩个张量都是矩阵，输出的结果是矩阵乘积。 如果第一个是二维，第二个是一维张量，输出结果将第一个参数每一行看成一个向量与第二个进行向量积。（只有他需要注意） 如果第一个是一维张量，第二
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摘要：张量就是Numpy的ndarray。 但不同的是pytorch里的tensor自带了一定的函数。 0维tensor是一个标量。 1维tensor是一个向量 2维tensor是一个矩阵。
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摘要：他们俩个输出的结果是一样的。 print(torch.randn((4, 1))) print(torch.randn(4, 1)) tensor([[-0.6260], [ 0.3451], [ 0.9653], [-1.5156]])tensor([[-0.3110], [ 0.2371], [
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摘要：建立一个tensor张量，维度是2行1列。 print(torch.ones(2,1))tensor([[1.], [1.]])
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摘要：原因一.多引入了main.cpp文件，去pro文件中修改。 原因二.如果你在其他cpp文件中写入main.cpp字样则报标题中的错误。
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摘要：QStandardItemModel是一个数据项它可以把数据组成一个数据项插入另一个QStandardItemModel类模型里。 最后将模型插入到listview中。
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摘要：QString提供了处理字符的函数。 string没有。
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摘要：ItemModel = new QStandardItemModel(this);ItemModel->removeRows(0,ItemModel->rowCount()); ItemModel->removeRow(1);ItemModel->removeRows(0，5);
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摘要：#include<>是让系统在系统路径寻找该文件，再去当前目录寻找。 #Include""是让系统在当前路径寻找路径，找不到再去系统路径寻找。
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摘要：头文件#include<QTextCodec>在函数中添加。 out.setCodec(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));//设定编码问题。 QString k="学号 "; QString k1="姓名 "; QString k2="班级 "; QString
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摘要：QFile file("E:\\community.txt"); QTextStream in(&file); in.setCodec(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));//让文件以UTF-8的方式译码。 if(!file.open(QIODevice::Read
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摘要：首先创建界面一定要选中。 双击form下的ui，进入设计界面
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摘要：在构建套件中选择Desktop Qt 5.9.9 MinGW 32bit。即可运行主函数且不报错。
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摘要：比如用户进行充值时，可能出现账户余额不足，或充值成功。对于每个分支可用一个单独的序列图进行表示。
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摘要：def a(): w=torch.randn((5,1)) b=torch.randn(1) return [w,b] return 函数返回的是一个列表。 代码展示： def a(): w=torch.randn((5,1)) b=torch.randn(1) return [w,b] print
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摘要：官方解释：返回一个以0为平均值，标准差为1的正态分布随机数。size代表返回张量的形状。
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摘要：正则化则是在正常的损失函数后边加上一个惩罚项，λ表示人工对权重的限制，如果我们希望所有权重都相对小一些，我们可以把λ调的大一些，如果我们希望权值大一些就可以把λ调小一些。相当于人为对权值进行干预
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摘要：官方解释：张量自带函数，将张量转变为python的数值，它只能用于单个张量，如何用于多变量则为tolist()。 loss=torch.nn.MSELoss() print(loss(torch.tensor(1.0),torch.tensor(1.0))) print(loss(torch.ten
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摘要：plt.figure(figsize)，figsize:指定单位的宽和高单位为英尺。 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') 分别在x轴、y轴画上标签名称。 plt.semilogy(x_vals,y_vals) x轴是线性刻度，y轴是对数刻度。 base：float, de
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摘要：CLASStorch.utils.data.TensorDataset(*tensors) Dataset wrapping tensors. Each sample will be retrieved by indexing tensors along the first dimension. P
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摘要：torch.nn.Linear的作用是对输入向量进行矩阵的乘积和加法。y=x（A）转置+b。这点类似于全连接神经网络的的隐藏层。in_feature代表输入神经元的个数。out_feature代表输出神经元的个数。bias为False不参与训练。如果为True则参与训练。 x = torch.ran
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摘要：用例的事件流：是对完成用例所需事件的描述，描述用例实现的主要过程。 事件流的作用：用一个用户便于理解的时间流来说明一个用例的过程，了解业务流程。 事件流就是用例描述。
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摘要：class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor, target_tensor) train_features=torch.tensor([[1.1,2.1]]) train_labels=torch.tensor([[1.1]]) print(tor
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摘要：loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 输出值了0.333。 输出表明loss损失函数自动返回平方
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