Spec Explorer是微软研究院研发的一款基于模型的测试工具（非开源）。可以自动探索规格说明（即Specification，简称Spec）的所有潜在行为，并将其行为模型表示为状态机。由于状态机工具常常会引起状态信息爆炸的问题，所以Spec Explorer附带了一个名为Cord的语言对这些信息进行过滤整理，以得到最需要的部分。之前它已经作为内部工具在微软内部大量使用，现在Spec Explorer团队公开发布了Spec Explorer 2010——一个可以和Visual Studio紧密集成的工具：用户可以通过Spec Explorer对一个软件系统的期望行为进行建模，并自动生成能够在Visual Studio的测试框架下运行的测试代码。
Spec Explorer分别提供了Visual Studio 2008和Visual Studio 2010的版本，同时也提供了详细的文档供大家学习使用
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一、什么是基于模型的测试 Wiki的描述如下：基于模型的测试属于软件测试领域的一种测试方法。按照此方法，测试用例可以完全或部分的利用模型自动产生。以上所说的模型通常是指对被测系统（SUT,system under test）某些（通常是功能性的）方面的描述。 模型一般都是对被测系统（SUT,system under test）预期行为动作的抽象描述。 这些测试用例的集合就是我们平时所称的抽象测试套
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宣传一下以前team的产品： http://channel9.msdn.com/posts/Charles/Wolfgang-Grieskamp-and-Keith-Stobie-Spec-Explorer-Overview/ http://msdn.microsoft.com/en-us/devlabs/ee692301.aspx
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F# F# is a mixed functional/imperative programming language based on the design of the functional language Caml and the .NET language C#." F#
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清华大学出版社出版的《软件测试实战教程》讲到了Spec Explorer 2010。 Spec Explorer 2010 Spec Explorer 2010是Visual Studio 2010的扩展。 UML Extension For Spec Explorer 2010 2011/1/10微软发布了UML Extension For Spec Explorer 2010 V3.4。UML
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https://github.com/cnrancher/kube-explorer 随着Rancher 2.5系列版本的多次迭代，越来越多的开源用户已经在自己的环境中部署使用它。Rancher 2.5引入不少新特性，其中较为令人瞩目的便是新的Cluster Explorer，这给Kubernetes的资源管理带来了More Kubernetes Native的体验，用户可以体验越来越多的Kube
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I want to display a page containing about 6000 tiny image thumbnails (40x40 each). To avoid having to make 6000 HTTP requests, I am exploring CSS sprites, i.e. concatenating all these thumbnails into
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英文原文：http://emberjs.com/guides/testing/testing-models/ 单元测试方案和计算属性与之前单元测试基础中说明的相同，因为DS.Model集成自Ember.Object。 [Ember Data[模型可以使用moduleForModel助手来测试。 假定有一个Player模型，模型定义了level和levelName属性。通过调用levelUp可以增加
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我有一个多模块的弹簧引导项目。我想知道如何设置集成测试来测试Spring数据JPA存储库？以下方法失败，但有此异常:HV000183:无法加载'javax.el.ExpressionFactory'。检查是否在类路径上有EL依赖项。 由于该模块不依赖于web模块，因此没有可以启动的web应用程序。
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1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词w是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢
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1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中V是词汇表的大小， word2vec对这个模型做了改进，首先，对于从输入层到隐藏
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问题内容： 我已经编写了一个小型Java应用程序，我需要为其获取性能指标，例如内存使用率，运行时间等。有没有简单易用的性能衡量工具？ 问题答案： Yourkit非常好（30天免费试用）。Eclipse还内置了TPTP工具。
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安装 password-hash 与测试 用来处理用户密码，不存储用户的明文密码，而是存储加密后的。 npm i password-hash -S 在 src 目录下面创建 db.ts ， 定义模型我们使用define方法， 这些都是有代码提示的。 import * as Sequelize from 'sequelize'; import * as ph from 'password-hash'
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我们迄今为止看到的模型可能具有“基于规则”的特征，因为它们涉及受简单规则支配的系统。 在本章和以后的章节中，我们将探索基于智能体（agent）的模型。 基于智能体的模型包含智能体，它旨在模拟人和其他实体，它们收集世界的信息，制定决策并采取行动。 智能体通常位于空间或网络中，并在本地彼此交互。 他们通常有不完整的，不全面的世界信息。 智能体之间经常存在差异，而不像以前的所有模型，它们的所有成分都相同
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本文向大家介绍基于Pytorch SSD模型分析，包括了基于Pytorch SSD模型分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; VGG基础网络结构: 输出为: SSD中添加的网络 add_extras函数构建基本的卷积层 输出为: multibox函数得到