白盒测试graph TD A(组合覆盖)-->B(判断/条件覆盖) B-->C(判断覆盖) C-->D(语句覆盖) B-->E(条件覆盖) 判断覆盖一定是语句覆盖！

目前由于老师习惯用word批注，因此最初都会通过word简历草稿，latex其实在不用大改的情况去成稿是更加方便规范的。Latex的记录在2023年10月就已形成了，可以翻看。而下面一些内容会涉及到word。 关于文献引用，可以看【论文写作】Zotero文献引用技巧 - 知乎 (zhihu.com) 然而，这貌似并不是最完美的办法，因为我发现在正文插入文献后，序号的顺序会乱，本来前面是123好好的，插着插着前面就变成78之类的了。 更新域看看引用是否都正确 用比如Gammerly检查语法，有条件上AI，比如Curie。自己再要看一遍意思对不对，有没有偏差 浏览图片有没有放错图 如何写调研近几年最好的文章。谷歌学术搜索。 入门先看大的综述，0基础就先看中文好的，然后看英文，粗略看。 看技术，十年前是什么算法，十年-五年有什么改进，五年之内又是什么样了。 以此构建自己对这个领域的梳理和认识。 了解这个领域，最牛的团队。后续关注谁，谁有可能跟我的idea撞车。同时，不知道怎么写也知道参考谁的比较靠谱。此外，陶瓷的时候也可以更加有优势，知道人家在做着什么需要什么。 第二阶段描述问题-》缩小问题 ...

9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读·2】_哔哩哔哩_bilibili 读论文 第一遍：题目摘要讨论总结，一些图和公式 BERT无监督 AlexNet之前事无监督，AlexNet有监督 把最后一层的输出向量拿出来对比，在语义空间表示很好 写论文最好不要局限小领域小方向，其他的也要提提公平些。 研究能够让别人往下做是比较好的，而不是纯堆技术做的非常强。 end-to-end端到端，原始图片文本进去，神经网络直接做出来 结构图，维度是输入输出数据大小，中间小块是卷积核 维度长宽逐渐降低降低，一小块表征原始的一大块，而通道不断增加，语义上信息的理解，这个通道理解猫腿，这个理解一个边等 不断压缩，增加语义理解 drop out 正则的东西 sgd机器学习应用广泛的优化算法。weight decay加在模型上，其实就是一个L2正则化 利用均值为0，方差为0.01的高斯分布初始化权重，以后的工作全部初始化为0也不错。BERT是方差为0.02，和模型复杂度有关。 现在用平滑曲线来下降学习率，比如一个cos函数，横坐标是epoch。AlexNet就是每次下降10倍，节点手动 ...

12为了能够管理多台分布式系统，出现了HDFS Hadoop是一个分布式系统架构 程序员如何编写程序管理，出现了MapReduce，提供了并行框架，map切分，Reduce就是汇总阶段 如何在Hadoop上写SQL，于是出现了Hive，它是一个进行结构化数据处理的解决方案，为了能让用户使用SQL处理数据，S就是结构化。Hive将SQL翻译成MapReduce。 Spark被用来和Hadoop的MapReduce对比。MapReduce是基于磁盘的计算框架，而Spark是基于内存，主打的快。同理也有Spark on SQL Hadoop基础MapReduce并行计算架构 YARN HDFS分布式文件系统 HDFS计算机集群 将文件分布存储到多个计算机节点，节点构成计算机集群 计算机集群都是由普通硬件构成，大大降低硬件开销 通过“心跳”判断是否节点损坏，有多个副本，不怕损坏 结构 采用主从结构，有主节点和从节点 一个主节点关联多个从节点，一个从节点关联多个主节点，因此数据在不同从节点中有多个副本 Block-块 windows块大小是4k，而HDFS默认默认一个块128MB，一个 ...

Author：JJuprising 基本流程 拿到题目每个题都看看，画出背景材料和题干的关键字 对题目进行题型分类，统计分析/相关性问题(是否有关系、正负相关)/评价类/分类问题/预测问题/优化类 确定选题之后，先找思路，可以通过仔细阅读题目、查阅相关国内外论文(国内知网、国外谷歌学术,没有梯子用熊猫学术)、百度网上的思路等，铺垫一下基本知识（本过程需要现学一些模型和算法） 有些题目很笼统、晦涩，一开始搞不清出很正常，这个时候不要仓促下笔，多找资料多了解，搞清楚题目在问什么，想让你怎么用数学方法解决什么问题；注意一下前后问题的关联 有数据的题目在spsspro预处理一下，根据题型选不同模型跑一下结果对比看看 没数据的题目如果需要的话是可以在官方网站收集数据集的，这里就考验大家的数据检索和收集能力 写完论文内容之后凝练摘要、关键字 小tips 不建议上来第一二天冲太猛(除非思路非常清晰)，前两天不要熬太多，否则最后疲软，后劲不足 切忌中途换题，组内多沟通，不要脱离队伍，不要摆烂，坚持到完成论文 发挥主观能动性，多收集信息 不要浪费太多时 ...

本文是我对自己所学的脑电知识以及使用MindBridge设备一年来的简单汇总，主要目的是为了整合自己的知识，同时考虑到一直都是师兄和我们言传身教使用方法，想要做一份规范化、低门槛的使用手册，方便新人使用这套设备，提高学习效率。 离线数据采集硬件部分佩戴设备两种方式 导电膏：先戴后打 凝聚：先塞后戴 注入导电膏 用针管撩开看到头皮，注射一点。 询问受试是否头皮有凉凉感觉。 有，则盖好盖子，从小孔中往里注射，可以边注射，针头边往外拉。 注意不要一下子注射太多，会漏到整个头皮都是，造成通道信号粘连。 直至充满整个盖子。 这一步非常关键，一定要保证头皮—电极片是连通的 放置凝聚 打开盖子，塞一个，盖紧。 全部通道塞完。 给受试带上，适当调紧，保证接触到头皮。 检查连接局域网配置OpenBCI检查关掉所有代理，管理员启动软件 配置设置检查实时脑电调至auto 所有通道是否有数据，有没有红色(出现坏导) 如果出现红色：头皮—电极接触不良，考虑重新打胶 看FFT图，是否所有线粘连 粘连，检查参考电极是否放置有误/没打胶；检查头发/脑电帽是否湿了(没干/ ...

基于我用Overleaf写的第一篇论文总结出来的，方便下次查找~ u1s1，第一次学不太熟练，然而如果熟练掌握的话，写文章看排版就是一种享受了：） 首先的首先当然是在模板库里边套好模板啦！！！试过一次真的好爽 超链接1\href[连接地址][文字说明] 文献引用准备一个bib文件，比如我这里test.bib 在正文的合适位置引入： 1\bibliography{test} 在test.bib中，直接复制谷歌学术引用的BibTex，复制进去： 123456789101112%test.bib@article{wang2022design, %文献的key，必须唯一 author = {Wang Dongqing and Dong Yuyang}, title = {Design of portable EEG acquisition system based on ADS1299(in Chinese)}, journal = {Communications Technology}, volum ...

Joel Station (jjuprising.github.io) ⭐表示提纲内容，❗为考过的内容 错题 4+1 C/S系统p54 三层C/S体系结构p56 B/S结构，二者对比 1软件体系结构概论❗⭐软件危机概念软件危机是指在计算机软件开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题 表现 软件成本日益增长 开发进度难以控制 逻辑体系庞大 用户需求变化 开发人员盲目增加 软件质量差 软件维护困难 没有记录文档 开发人员离开 原因◎ 用户需求不明确 ◎ 缺乏正确的理论指导 ◎ 软件规模越来越大 ◎ 软件复杂度越来越高 软件工程如何解决软件危机软件工程解决软件危机三要素：方法、工具和过程，其中： 软件工程方法为软件开发提供了“如何做”的技术，是完成软件工程项目的技术手段 软件工具是开发过程中智力和体力的扩展和延申，提供半自动和自动的软件支撑环境 软件工程过程是将软件工程的方法和工具综合起来达到及时进行软件开发的目的。 构件与软件重用❗⭐软件重用软件重用是指在两次或多次不同的软件开发过程中重复使用相同或相近软件元素的过 ...

123 错题缺漏： 第一章： 第三章：类型转换表示方法，乘除法 浮点数计算，CF,SF,OF意义和作用(作业T7) 第四章：RR、RS之类 第五章：选择t8指令执行、MIPS指令单周期多周期分析图8、16、19、微程序 第一章 从计算机的主要元器件来看，计算机发展所经历的过程为BA.晶体管、电子管、SSI、MSI、LSI、ULSI、VLSIB.电子管、晶体管、SSI、MSI、LSI、VLSI、ULSIC.电子管、晶体管、LSI、MSI、SSI、VLSI、ULSID.晶体管、电子管、MSI、SSI、LSI、ULSI、VLSI 第一代：电子管；第二代，晶体管；第三代中、小规模集成电路(MSI、SSI)；第四代，大规模和超大规模集成电路(LSI和VLSI)，超超大规模(ULSI) 软件分为：系统软件和应用软件 以下给出的软件中，属于应用软件的是D。A.汇编程序B.编译程序C.操作系统D.文字处理程序 下面有关指令集体系结构的说法中，错误的是(C)。A.指令集体系结构位于计算机软件和硬件的交界面上B.指令集体系结构是指低级语言程序员所看到的概念结构和功能特性C.程序员可见寄存器的 ...