JavaShuo
欄目
標籤
[論文解讀]Comparing the Effectiveness of Testing Techniques
時間 2021-01-02
標籤
論文解讀
简体版
原文
原文鏈接
Comparing the Effectiveness of Testing Techniques 簡介 論文標題 Comparing the Effectiveness of Testing Techniques 比較測試技術的有效性 2011.8 核心內容 討論一個測試數據選擇標準是否另一個更有效 ppt地址 本篇論文主要是討論了幾種形式化定義的測試數據集的好壞標準,以及形式化定義的缺點,並且
>>阅读原文<<
相關文章
1.
[論文解讀]Adaptive Random Testing: The ART of test case diversity
2.
The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric 文章解讀
3.
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
4.
[文獻閱讀筆記] Assessing the Effectiveness of Domain Blacklisting Against Malicious DNS Registrations
5.
去水印--《On the Effectiveness of Visible Watermarks》
6.
[論文解讀] DLFuzz: Differential Fuzzing Testing of Deep Learning Systems
7.
[論文解讀]Feature-Guided Black-Box Safety Testing of Deep Neural Networks
8.
【譯】The challenge of verification and testing of machine learning
9.
TestNg--The next generation of testing--2
10.
[論文解讀] Concolic Testing for Deep Neural Networks
更多相關文章...
•
C# 文本文件的讀寫
-
C#教程
•
*.hbm.xml映射文件詳解
-
Hibernate教程
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
•
Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
論文解讀
comparing
techniques
testing
論文閱讀
CV論文閱讀
論文
解讀
tip&techniques
testing@google
Spring教程
Thymeleaf 教程
MyBatis教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
python的安裝和Hello,World編寫
2.
重磅解讀:K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
3.
鴻蒙學習筆記2(永不斷更)
4.
static關鍵字 和構造代碼塊
5.
JVM筆記
6.
無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
7.
【Hive】Hive返回碼狀態含義
8.
Java樹形結構遞歸(以時間換空間)和非遞歸(以空間換時間)
9.
數據預處理---缺失值
10.
都要2021年了,現代C++有什麼值得我們學習的?
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
[論文解讀]Adaptive Random Testing: The ART of test case diversity
2.
The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric 文章解讀
3.
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
4.
[文獻閱讀筆記] Assessing the Effectiveness of Domain Blacklisting Against Malicious DNS Registrations
5.
去水印--《On the Effectiveness of Visible Watermarks》
6.
[論文解讀] DLFuzz: Differential Fuzzing Testing of Deep Learning Systems
7.
[論文解讀]Feature-Guided Black-Box Safety Testing of Deep Neural Networks
8.
【譯】The challenge of verification and testing of machine learning
9.
TestNg--The next generation of testing--2
10.
[論文解讀] Concolic Testing for Deep Neural Networks
>>更多相關文章<<