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搜索资源列表

  1. 000:学习测试-源码

  2. 000:学习测试

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42097819

  1. sinatra-views-online-web-sp-000-源码

  2. 锡纳特拉景观 概述 我们将探讨Sinatra应用程序中视图的目的，并将其呈现为单独的文件。 目标 说明将HTML存储在与app.rb分开的文件中的app.rb 在views目录中创建index.erb 更新您的控制器以渲染适当的erb文件 渲染具有多个视图的多条路线 第1部分：呈现HTML 呈现纯文本是测试路线行为的一种好方法，但是它不能使我们对内容的显示方式进行任何控制。我们想使用HTML构建内容并将其呈现给浏览器。最基本的方法是将html标签作为我们渲染的字符串的一部分。如果还没有，请分叉，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42157188

  1. intro-to-tdd-rspec-and-learn-online-web-sp-000-源码

  2. TDD，RSpec和学习简介 目标 定义代码测试的目的。 阅读RSpec测试。 通过learn命令运行测试。 了解测试输出。 编写代码以使包含的测试通过。 定义测试 测试会验证您编写的代码是否正常运行并产生所需的结果。您将在学习使用测试中完成许多实验。一开始它可能感觉像是一个抽象概念，但是值得开始理解。这样做将帮助您提高学习效率。除此之外，了解测试很重要，因为测试驱动的开发（TDD）被认为是交付质量代码的最可靠方法。 定义TDD 测试驱动的开发是一个很大的话题，并且一段时间不会编写自己的测试。不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_42181319

  1. instance-methods-lab-ruby-online-web-sp-000-源码

  2. 实例方法实验室Ruby 学习目标 定义一个类。 为该类构建实例方法。 概述 在本实验中，我们将练习定义类并在其中构建实例方法。具体来说，您将向Dog and Person类添加2个实例方法。 指示 打开这个实验室与learn open ，并运行测试learn 。 1.在lib/dog.rb定义Dog 打开lib/dog.rb并为Dog类添加一个类定义。 2.在Dog定义#bark 将实例方法#bark添加到lib/dog.rb中的Dog类中，该方法将显示"Woof!" 3.在Dog定义#s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42126399

  1. oo-basics-with-class-constants-online-web-sp-000-源码

  2. 具有类常量的对象定向基础 目标 了解什么是类常量 使用类常量 知道何时使用attr_accessor VS自己创建方法 描述 之前，我们看到了如何使类的每个单独实例都保留有关其自身的信息。 Book对象（ Book类的实例）知道自己的标题，作者和体裁。在此基础上，您将学习添加功能，该功能允许类保存已创建的该类的所有实例中的信息。 指示 请通读本教程，然后继续进行。 完成后， spec/01_book_spec.rb通过spec/01_book_spec.rb进行测试。通过在命令行上输入learn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42134285

  1. fewpjs-stitching-together-the-three-pillars-new-online-web-sp-000-源码

  2. 缝在一起的三个Struts 学习目标 确定前端Web编程的三个基本Struts 对给定的代码进行更改，以便可以看到DOM更新效果 引起对给定代码的更改，以便在服务器端行为中存根 对给定的代码进行更改，以便事件监听起作用 介绍 了解什么是Web编程及其概念上如何协同工作是必不可少的第一步，但是为了帮助确定即将到来的课程的方向，让我们来看一下它的实际作用。在本课程中，我们为您提供了一个名为“ Simple Liker”的简单社交媒体应用程序。您会看到几条可以通过单击心脏“被赞”的帖子……好吧，如果关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_42132325

  1. MedMNIST:[ISBI'21] MedMNIST分类十项全能-源码

  2. 医学MNIST | | ，时瑞，， 我们提出了MedMNIST ，它是10个经过预处理的医学开放数据集的集合。 MedMNIST已标准化，可以在不需要背景知识的情况下对28×28的轻量图像执行分类任务。 涵盖医学图像分析中的主要数据模式，它在数据规模（从100到100,000）和任务（二进制/多类，有序回归和多标签）方面是多种多样的。 MedMNIST可用于医学图像分析中的教育目的，快速原型制作，多模式机器学习或AutoML。 此外，MedMNIST分类十项全能旨在对所有10个数据集的AutoM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：572416
    • 提供者：weixin_42138716

  1. Dog-Breed-Identification-源码

  2. 狗品种识别。 多类别犬种分类 该笔记本使用Tensorflow 2.0和Tensorflow Hub构建端到端的多类图像分类器。 1.问题 根据狗的图像识别狗的品种。 2.资料 该项目中的数据来自Kaggle： 3.评估 评估是一个文件，具有每个测试图像的每个犬种的预测概率。 4.特点 有关数据的信息： 处理图像（非结构化数据）-深度学习/转移学习。 120个犬种->表示有120个不同的类别。 训练集中大约有10,000多张图像（图像带有标签）。 测试集中大约有10,000多张

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42134338

  1. git-basics-lab-online-web-sp-000-源码

  2. Git基础实验室 学习目标 了解如何完成关于学习的实验 应用您所学的有关Git版本控制的知识 初始化新的Git存储库 登台并提交新内容 在GitHub上创建一个远程存储库 将新创建的本地存储库与GitHub上的远程数据库连接 介绍 到目前为止，课程仅包含有关特定主题的书面内容。 您需要做的就是阅读每节课，然后继续。 但是，本课被认为是实验。 实验是具有一些书面内容来指导您的练习，但是还包含为了通过本课程而必须通过的测试。 现在，您已经了解了Git版本控制，在本实验中，我们将经历创建本地Git存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42110070

  1. exercism-gigasecond-源码

  2. 千兆秒 给定片刻，确定经过一毫秒之后的片刻。 十亿分之一秒是10 ^ 9（1,000,000,000）秒。 设置 仔细阅读Java的安装说明，以安装必要的依赖项： 运行测试 您可以通过在终端中输入以下内容来运行练习的所有测试： $ gradle test 在测试套件中，除第一个测试外的所有测试均已跳过。 一旦通过测试，就可以通过删除Ignore("Remove to run test")注释来启用下一个Ignore("Remove to run test") 。 来源 克里斯·派恩（Ch

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_42134769

  1. fewpjs-js-fundamentals-variables-lab-v-000-源码

  2. Javascr ipt基础知识：Javascr ipt变量实验室 学习目标 练习在Javascr ipt中使用const和let变量 介绍 我们已经介绍了许多Javascr ipt概念，但是现在是将这些概念付诸实践的时候了。 我们将从变量开始。 练习在Javascr ipt中使用const和let变量 您可能会在本课程中注意到一些以前从未遇到过的新事物。 我们将引导您通过它们。 测试驱动行为 当我们想进行实验时，我们需要提出一个假设并进行测试。 在编程中，我们运行测试以验证程序是否按照我们认为的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42099755

  1. js-advanced-functions-context-lab-online-web-sp-000-源码

  2. Javascr ipt高级功能：上下文实验室 学习目标 用call显式覆盖上下文并apply 明确锁定具有绑定功能的上下文 介绍 在本实验中，我们将再次使用面向记录的方法来构建考勤卡和工资单应用程序。 该实验的主题和工作领域与以前的实验相同。 但是，随着新知识的发展，我们如何调用和使用函数。 尽管代码几乎保持不变，但是您将需要更多地使用this 。 这些测试将指导您实施考勤卡系统：当有人进入公司最先进的技术办公室时，员工必须将其卡插入时钟中，以记录他们的进场时间。员工会“冲出去”。 为了简

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_42165490

  1. js-rails-as-api-pokemon-teams-project-v-000-源码

  2. 宠物小精灵团队计划 学习目标 结合使用Javascr ipt前端和仅API的Rails构建 介绍 旋转Rails API的能力实际上可以帮助我们开发前端Javascr ipt的功能，因为在您编写代码时，API会为您提供切实可行的帮助。 对于此项目，您将需要构建Javascr ipt前端和Rails API后端。 没有测试，但是有一组您可以尝试实现的目标。 您将帮助我们跟踪Flatiron学校的神奇宝贝训练员。 有关培训师和Pokemon的数据将存储在Rails API中，但是我们可以在Jav

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42157166

  1. jsdom-task-lister-lite-v-000-源码

  2. TaskLister Lite :trade_mark: 今天，您将创建一个专注于DOM操作的简单列表应用程序。 看一下index.html并确定在编写任何代码之前需要处理的DOM元素。 查看！ 学习目标： 使用event.preventDefault默认操作 指示： 该实验室不是依赖于单元测试，而是可交付驱动的。 您将负责通过在浏览器中直观地测试行为来断言解决方案是否按预期工作。 分叉并克隆此存储库 在Chrome中打开index.html （提示：您可以在bash中使用open

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42180863

  1. jsdom-task-lister-lite-online-web-sp-000-源码

  2. TaskLister Lite :trade_mark: 今天，您将创建一个专注于DOM操作的简单列表应用程序。 看一下index.html并确定在编写任何代码之前需要处理的DOM元素。 查看！ 学习目标： 使用event.preventDefault默认操作 指示： 该实验室不是依赖于单元测试，而是可交付驱动的。 您将负责通过在浏览器中直观地测试行为来断言解决方案是否按预期工作。 分叉并克隆此存储库 在Chrome中打开index.html （提示：您可以在bash中使用open

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42133753

  1. rspec-fizzbuzz-ruby-apply-000-源码

  2. 目标 利用流量控制的构建方法 阅读和理解测试输出以开发工作程序 更加熟悉测试驱动开发的概念 关于本指南的注释 之前，我们已经介绍了测试驱动的开发，阅读和理解RSpec测试的概念。 每次运行learn来运行实验室的测试时，您都在运行RSpec测试套件-这就是我们在Learn上构建实验室的方式。 您已经阅读这些测试已有一段时间了，但是TDD是一个重要的话题，我们将在这里进行仔细研究。 仍然没有要求您编写自己的测试。 我们只是想了解测试的目的，了解其背后的原理以及更多了解如何更好地阅读RSpec

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42176612

  1. MNIST-Fashion-data-Classification-Task:尝试使用MNIST Fashion数据集，以手工方式建立最佳模型，而无需使用预制的机器学习模型-源码

  2. MNIST时尚数据分类任务 这项研究的目的是找到最佳分类器来训练机器学习模型，该模型将用于预测图片的内容。 通过使用成千上万张图片的像素分解，模型将尝试将每张图片分类为正确的类别。 该报告将重点关注以下10种服装的图片：T恤/上衣，裤子，套头衫，连衣裙，外套，凉鞋，衬衫，运动鞋，包和脚踝靴。 该模型的目的是使用30,000张带有指定标签的图片对其进行训练，然后再对5,000张图片进行测试。 理想情况下，该模型将来将可以接收任何图片，并且可以预测图片上方列出的10个项目中的哪个正在描绘。 创建了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42134038

  1. applying-gradient-descent-lab-data-science-intro-000-源码

  2. 应用梯度下降实验室 介绍 在本实验中，我们将测试有关数据科学的知识。 我们将可以访问我们先前编写的 ，和库中的函数。 这是我们的任务：我们是Good Lion Studios的员工。 对于Good Lion来说，我们的工作是首先收集，探索和格式化数据，以便我们可以建立此数据的回归线。 然后，我们将通过各种尝试来构建这些回归线。 在本实验结束之前，我们应该有一个工作版本，可以自豪地向我们的经理展示。 学习目标 复习如何使用内置功能（如过滤器和地图）来清理数据 使用残差平方和（RSS）评估回归线的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_42129005

  1. MNIST-Image-Classification:MNIST图像分类-源码

  2. MNIST图像分类 MNIST（“国家标准技术研究院”）是计算机视觉的事实上的“ Hello World”数据集。 自从1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集已成为基准分类算法的基础。 随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。 数据集包含两个文件： 1.）mnist_train.csv 2.）mnist_test.csv mnist_train.csv文件包含60,000个培训示例和标签。 mnist_test.csv包含10,000个测试示例和标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42161450

  1. swift-functionLab-lab-swift-intro-000-源码

  2. 功能实验室 我们最大的弱点在于放弃。 成功的最确定的方法是总是再尝试一次。 〜 概述 在本实验中，您将编写和调用函数。 指示 打开此存储库随附的操场文件，并依次回答列出的问题（您将在操场文件中找到）。 没有与此操场文件相关的测试。 包括以下两个屏幕快照，以在文件未正确打开main.swift文件（默认情况下应打开）的情况下为您提供帮助。 确保您正在使用main.swift文件（可以通过按Command + 0进行查看）： 确保已选中渲染文档，可以在右上角的“隐藏或显示实用工具”窗格中执

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42101056
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