Advertisement

NextData函数用于评估测试结果。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过边界值测试方法和健壮性测试法设计测试用例，并遵循以下步骤进行：（1）对每个变量的可能取值范围进行详尽的分析；（2）确定边界条件，例如最小值、最大值以及特殊值；（3）基于这些分析和边界条件，构建一系列全面的测试用例，以评估系统的稳健性和可靠性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NextData函数的判定测试
    优质
    NextData函数的判定测试探讨了针对NextData函数进行有效性与准确性的评估方法，包括边界值分析、等价类划分及随机测试技术。 使用边界值测试方法设计测试用例以及采用健壮性测试法设计测试用例，可以按照以下步骤进行：首先分析各变量的取值范围。
     
  • Python绘制评估优化算法效果的测试函数
    优质
    本文章介绍了如何使用Python语言绘制各种评估和比较优化算法性能的测试函数，为研究者提供直观的数据可视化工具。 测试函数主要用于评估优化算法的特性。下面是一个使用Python 3绘制部分测试函数图像的代码示例。你可以参考维基百科来了解具体的测试函数。要显示某个特定测试函数的图片，只需取消对应行末尾处的相关注释即可。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def draw_pic(X, Y, Z, z_max, title, z_min=0): fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(X, Y, Z, ``` 注意，上述代码片段可能需要进一步补充完整才能运行。
     
  • YOLOv5：利用真实结果和预测结果的txt文件进行效果评估
    优质
    本项目介绍如何使用YOLOv5模型的输出与实际结果对比来评估其性能。通过分析预测文本文件和真实标签文件，可以量化模型在目标检测任务中的准确性与效率。 1. 官方源项目地址是 https://github.com/ultralytics/yolov5。 2. 在 yolov5-6.1 中添加了通过真实结果的 txt 文件与预测结果的 txt 文件进行评估的功能（val_txt.py）。 3. 训练、测试和预测命令与官方版本保持一致。
     
  • 图像分割结果评估
    优质
    图像分割结果评估是指对计算机视觉技术中图像分割算法产生的输出进行分析和评价的过程。评估方法通常包括比较算法与标准标签的一致性、边界精度及区域相似度等指标，以量化不同算法在图像处理中的性能表现，为优化图像分割效果提供依据。 图像分割算法效果评价主要包括Jaccard指数、Dice系数以及rfp（假正率）和rfn（假负率）。
     
  • 临床检验结果评估
    优质
    《临床检验结果评估》是一本专注于指导医疗专业人员如何解读和应用实验室检测数据于临床诊断与治疗决策中的实用手册。 《临床检验结果的评价》是一本实用且便于参考的书籍，非常适合临床医生使用。
     
  • Zemax中的评估函数（实用）
    优质
    本文介绍了在光学设计软件Zemax中常用的评估函数及其应用技巧，旨在帮助用户提高设计效率和优化性能。 很有用！
     
  • ZEMAX中常用的评估函数
    优质
    本文将介绍在光学设计软件ZEMAX中广泛使用的评估函数，帮助读者了解如何利用这些工具优化和分析光学系统性能。 在光学设计领域，Zemax是一款广泛使用的软件工具，用于进行光学系统的设计与优化。本段落将详细介绍Zemax中的常用评价函数，这些函数用来衡量系统的性能，并且对优化过程至关重要。 评价函数是Zemax中优化过程中不可或缺的元素，它们通过各种指标评估系统的表现。每个评价函数都可以设定权重以反映其在总评分中的重要性，同时也可以指定目标值来表示期望的理想数值。例如，“ABSO”（绝对）用于计算某个量与预期值之间的偏差；“ACOS”则是反余弦函数，可能用来衡量偏离理想角度的情况。 光学系统中像差是重要的考虑因素之一，包括角放大率`AMAG`、角像差`ANAR`、像散`ASTI`、反正弦函数`ASIN`以及反正切函数`ATAN`。其中，像散是指垂直和平行于光轴方向上的聚焦差异，这是光学系统中常见的成像质量降低的原因之一。 “AXCL”代表轴向色差，指的是不同波长光线通过系统时焦点位置的偏差。“BLNK”是空白占位符函数，在实际应用中通常不使用；而“BSER”表示瞄准误差，用于评估设计中的瞄准点与实际聚焦位置之间的偏差情况。 光学表面的质量也可以通过各种评价函数来衡量，例如`COGT`和`COLT`分别代表双曲面的曲率大于或小于期望值的情况；彗差（COMA）则是一种像差现象。此外，“CONF”表示特定配置的编号。 系统几何参数同样需要严格控制，比如“CONS”用于设定常数、“COSI”是余弦函数、而`COVA`代表双曲线系数。“CTGT”和“CTLT”分别衡量中心厚度大于或小于期望值的情况；`CTVA`则表示精确的中心厚度。曲率相关的评价包括了“CVGT”，“CVLT”，以及“CVVA”，它们用于评估曲率是否符合预期。 光能分布与衍射特性可以通过诸如`DENC`(衍射包围能量)、`DENF`(衍射包围分数)和`DIFF`(差异函数)等来衡量，其中畸变相关的有DIMX（径向场畸变）以及DISC（角度场畸变），DIST是对整体畸变的度量。而“DIVI”是分母，“DLTN”为Delta N值，“DMFS”则代表默认评价起点。 尺寸相关的函数包括`DMGT`(直径大于)、`DMLT`(直径小于)，和`DMVA`(精确直径)；导数类如`DXDX`, `DYDX, DXDY，以及 DYDY用于分析局部变化。有效焦距（EFFL）是系统的重要参数之一，“EFLX”与“EFLY”分别对应x轴与y轴的有效焦距。 入瞳和出瞳的位置及大小同样重要，“ENPP”，“EPDI”, “EXPP”及“FCGS”，“FCGT”，以及“FCUR”用于场曲的评估。光纤耦合效率由`FICL`表示，傅里叶斑图分析则涉及`FOUC`. 高斯光束相关的函数如GBW0、GBWA、GBWD、GBWZ和 GBWR描述了光束腰径大小, 发散角,z位置及相位半径。 “GCOS”代表相对于成本的玻璃选择，“GENC”是几何误差，`EQUA`用于等式比较，而ETGT（边缘厚度大于）、ETLT（边缘厚度小于）和 ETVA（精确边缘厚度）则关注于边缘厚度的评估。 Zemax提供的这些评价函数涵盖了光学系统设计与分析的所有方面，并帮助设计师全面地评估系统的性能。理解和熟练运用这些函数对于提升光学系统的质量和性能至关重要。
     
  • F28027 ADC测试评估
    优质
    本项目针对F28027微控制器的ADC模块进行详尽的功能与性能测试评估，确保其在数据采集方面的准确性和可靠性。 CCS5.4+Proteus8的F28027实践课第七部分涉及ADC内容。
     
  • 常用测试函数H1测试函数
    优质
    常用测试函数H1测试函数是一段用于验证软件或程序中特定功能正确性的代码。该测试函数通过执行一系列预设的操作和检查预期结果来确保系统的稳定性和可靠性，是开发过程中的重要工具。 单目标函数h1是一个多变量且具有多个峰值的测试函数，也可以转换为单变量函数使用。该函数的主要峰显著突出，次要峰则较为尖锐，能够有效检验各种算法的全局收敛性能。它是评估智能启发式算法效能的理想工具，并适合初学者用来练习调整算法参数。此函数在实际应用中非常实用。