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本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函 数， 并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器（6 个）及 tensorboardX 的方法（13 个） 进行了详细介绍，本教程分为四章， 结构与机器学习三大部分一致。 第一章， 介绍数据的划分，预处理，数据增强； 第二章， 介绍模型的定义，权值初始化，模型 Finetune； 第三章， 介绍各种损失函数及优化器； 第四章， 介绍可视化工具，用于监控数

软件测试理论篇 一、为什么软件要做软件测试 纵观历史事件说明软件测试的重要性 二、软件测试的概念 1、测试是为了发现错误而执行程序的过程 ; 2、在规定条件下，对程序进行操作，以发现错误，以软件质量进行评估 ; 3、使用人工或者自动化手段，来运行或者测试某个子系统的过程，其目的在于检查它是否 存在满足规定需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别（ IEEE ：美国电气和电子工程师 协会）应用程序管理工具 2、软件基础知识:软件工程,软件生命周期、测试理论和测试方式有较深的理解 3、软件测试技术,方