多个,正例反例组合是变式?
一、多个,正例反例组合是变式?
心理学中,正例、反例、变式,三者间的联系“正例与反例的配合”是比较偏重。
(2)教育心理学中,正例、反例、变式,三者间的区别是教育学中科教论的答案,准确的说这个答案应该是“变式”的一种。而“变式”这个概念科学一些,涵盖范围更广。
(3)注:变式就是用不同形式的直观材料或事例说明事物的本质属性,即变换同类事物的非本质特征,以便突出本质特征。简言之,变式就是指概念或规则的肯定例证在无关特征方面的变化。
二、变式是正例加反例吗?
(1)心理学中,正例、反例、变式,三者间的联系“正例与反例的配合”是比较偏重。
(2)教育心理学中,正例、反例、变式,三者间的区别是教育学中科教论的答案,准确的说这个答案应该是“变式”的一种。而“变式”这个概念科学一些,涵盖范围更广。
(3)注:变式就是用不同形式的直观材料或事例说明事物的本质属性,即变换同类事物的非本质特征,以便突出本质特征。简言之,变式就是指概念或规则的肯定例证在无关特征方面的变化。
三、正例反例变式怎么理解呢?
正例是概念顺向相关特征的举例,有利于概括
反例是与概念相反相关特征的举例,有利于辨别
变式目的在于分化概念,是概念正例在无关特征方面的具体变化,变换同类事物的非本质特征,以突现其本质特征。
四、做事留有余地的事例(包括正例和反例)有哪些?
说有一个佛门弟子,做事非常的认真,日夜参禅,可就是收效甚微。一天,他去请教师傅,师傅听后,给他一个葫芦、一把盐,说:“你把葫芦装满水,再把盐放进去,让它很快的融化。”弟子立即照办。可过了一会儿,他又来找师傅,说:“师傅,水太满了,摇不动啊。想用筷子进去搅,可葫芦口又太小了,进不去。所以,这盐都沉到下面去了,化不了啊!”
师傅听后笑着说:“呵呵,那不好办嘛,你先把葫芦里的水倒掉一些,然后再用力摇一摇,看看如何?”徒弟又立即按照师傅说的去做了。呵呵,果然见效,甚至可以说是立竿见影,葫芦里的盐很快就融化了,清水变咸水了。这一下,徒弟终于悟出了其中的“真谛”。
这个故事告诉我们,为人做事,认真是重要的,也是必须的;但仅有认真是不够的,留有一定的“余地”也是必不可少的。因为在我们的生活中,我们所面临的人和事,往往是纷繁复杂的,千变万化的,需要我们给人和事留有足够的“空间”或者“余地”,这样可以促进或者加快事物向既定的目标发展。就像上面故事中的那种情况,葫芦口小,不能用东西进去搅,那么,如果你把水装满,就等于把事物活动的“空间”堵死了,没有了“余地”,这样做不但不利于事物的发展,反而会阻碍事物的发展和进程。因此说,我们在处理很多事情的时候,最好能考虑给事物留下一个适当的“空间”,给事物有一个“回旋”的“余地”。
从某种意义上说,留有“余地”,既是技巧问题,也是原则问题!留下了“余地”,也就是留下了“活”路。
不留余地的狼
有一天,狼发现山脚下有个洞,各种动物由此通过。狼非常高兴,它想,守住山洞就可以捕获到各种猎物。于是,它堵上洞的另一端,单等动物们来送死。
第一天,来了一只羊,狼追上前去,羊拼命地逃。突然,羊找到一个可以逃生的小偏洞,从小洞仓皇逃窜。狼气急败坏地堵上这个小洞,心想,再也不会功败垂成了吧。
第二天,来了一只兔子,狼奋力追捕,结果,兔子从洞侧面的更小一点的洞口逃生。于是,狼把类似大小的洞全堵上。狼心想,这下万无一失,别说羊,与兔子大小接近的狐狸、鸡、鸭等小动物也都跑不了。
第三天,来了一只松鼠,狼飞奔过去,追得松鼠上蹿下跳。最终,松鼠从洞顶上的一个通道跑掉。狼非常气愤,于是,它堵塞了山洞里的所有窟窿,把整个山洞堵得水泄不通。狼对自己的措施非常得意。
第四天,来了一只老虎,狼吓坏了,拔腿就跑。老虎穷追不舍。狼在山洞里跑来跑去,由于没有出口,无法逃脱。最终,这只狼被老虎吃掉了。
对这一案例,各界人士说法不一。
哲学家说:绝对化意味着谬误。
宗教家说:堵塞别人生路意味着断自己的退路。
环境学家说:破坏原生态及其平衡者必自食其果。
经济学家说:预算和计划都要留有余地。
军事家说:除非你是百兽之王,否则,别想占有整个森林。
法学家说:凡规则皆有例外,恶法非法;
渔民说:一网打尽,下一网打什么?
农民说:不留种子就是绝种绝收。
五、古人不勤奋学习的反例?
《论语》是由孔子的弟子及其外传弟子整理孔子的语录而成的一本书。孔子的性格可以用子贡的话来说就是“温良恭俭让”,但是孔子也会因为弟子不勤奋学习而生气。宰予昼寝,子曰:“朽木不可雕也,粪土之墙不可圬也!于予与何诛?”子曰:“始吾于人也,听其言而信其行;今吾于人也,听其言而观其行。于予与改是。”弟子上课睡觉,孔子非常生气,怒骂。
樊迟请学稼,子曰:“吾不如老农。”请学为圃。曰:“吾不如老圃。”樊迟出。子曰:“小人哉,樊须也!上好礼,则民莫敢不敬;上好义,则民莫敢不服;上好信,则民莫敢不用情。夫如是,则四方之民襁负其子而至矣,焉用稼?”弟子志向短浅,不能做到心无旁骛,孔子也是非常生气,说狠话。
六、机器学习自动生成测试用例
机器学习自动生成测试用例
在软件开发过程中,测试用例的编写是确保软件质量和稳定性的重要环节。随着机器学习技术的不断发展和应用,机器学习在自动生成测试用例方面展现出了巨大的潜力。传统的手工编写测试用例的方法往往费时费力,且难以覆盖所有可能的测试场景。而机器学习可以通过分析大量的数据和模式,快速准确地生成各种测试用例,提高测试效率和覆盖范围。
机器学习自动生成测试用例的过程涉及到多个关键技术和步骤。首先,需要构建一个适合测试用例生成的数据集,这可以包括已有的测试用例、软件代码、历史缺陷数据等。接下来,通过机器学习算法对数据集进行训练和学习,以建立测试用例生成模型。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
一旦模型训练完成,就可以开始利用机器学习自动生成测试用例。这需要将待测试的软件系统输入到模型中,模型将根据已学习的模式和规律生成相应的测试用例。生成的测试用例可以涵盖各种边界条件、异常情况和功能点,帮助发现潜在的软件缺陷和问题。
机器学习自动生成测试用例的优势在于能够提高测试效率、覆盖更广泛的测试场景,且可以适应不同类型的软件系统和项目需求。此外,机器学习生成的测试用例还可以根据实际测试结果进行反馈和优化,不断提升测试质量和准确性。
然而,机器学习自动生成测试用例也面临一些挑战和限制。首先,数据质量对模型训练和测试用例生成至关重要,不完整或不准确的数据可能导致测试效果不佳。其次,测试用例生成模型的准确性和泛化能力需要不断优化和调整,以适应不断变化的软件系统和需求。
除了技术层面的挑战,机器学习自动生成测试用例还涉及到一些伦理和法律问题。例如,测试用例的生成过程可能涉及到用户隐私数据或商业机密信息,需要合理保护。此外,自动生成的测试用例可能存在误判或漏测的情况,需要人工审查和干预,以确保测试结果的可靠性和准确性。
综上所述,机器学习自动生成测试用例是软件测试领域的一个重要发展方向,具有广阔的应用前景和挑战。通过合理应用机器学习技术,可以提高软件测试效率和质量,加快软件开发周期,降低软件质量风险,实现持续创新和发展。
七、古今中外从别人眼里正确认识自己的正例反例,作文素材!急用?
正例:魏征、李世民(夫以铜为镜,可以正衣冠;以古为镜,可以知兴替;以人为镜,可以明得失)
八、机器学习的正样本率
机器学习的正样本率对模型性能的影响
机器学习领域中,正样本率是一个重要的概念,它直接影响着模型的性能和表现。正样本率(Positive Rate)指的是在样本数据中正例的比例,通常表示为一个介于0到1之间的数值。正样本率的高低会直接影响模型的训练和预测结果,因此在机器学习领域中被广泛关注和研究。
正样本率对于模型训练的影响
正样本率在模型训练过程中扮演着重要角色。当正样本率较低时,模型往往会出现训练不充分的情况,无法充分学习到正例的特征和规律,导致模型泛化能力不足。相对而言,正样本率较高时,模型有更多的正例样本进行学习,可以更好地捕捉数据中的特点,提高模型的泛化能力和预测准确率。
正样本率对于模型预测的影响
除了对模型训练过程有影响外,正样本率也会直接影响模型的预测效果。当正样本率较低时,模型可能会出现过拟合的情况,将负例误判为正例,导致模型预测结果出现偏差。而正样本率较高时,模型则更容易将数据分为正负样本,得出准确的预测结果。
如何调整正样本率以优化模型性能
为了优化模型性能,我们可以通过多种方法来调整正样本率,包括但不限于:
- 对数据集进行重采样:通过过采样正例或者欠采样负例,调整正样本率以平衡数据集。
- 调整损失函数:设计合适的损失函数,引入类别权重等机制,让模型更关注正例的学习。
- 集成学习方法:使用集成学习方法如Boosting和Bagging,能够改善模型对于正负样本的学习能力。
结语
总的来说,正样本率是一个影响模型性能的重要因素,在机器学习中起着不可忽视的作用。了解正样本率的影响,合理调整数据和模型参数,可以有效提升模型的预测能力和泛化能力,从而更好地应用于实际场景中。
九、教育心理学中,正例、反例、变式三者间的联系与区别是什么?
教育心理学中,正例、反例、变式,三者间的联系“正例与反例的配合”是比较偏重
教育心理学中,正例、反例、变式,三者间的区别是教育学中科教论的答案,准确的说这个答案应该是“变式”的一种。而“变式”这个概念科学一些,涵盖范围更广。
注:变式就是用不同形式的直观材料或事例说明事物的本质属性,即变换同类事物的非本质特征,以便突出本质特征。简言之,变式就是指概念或规则的肯定例证在无关特征方面的变化。
十、荀子劝学中以蚯蚓为例论证了为学习锲而不舍,坚持不懈,同篇中的反例是?
同一篇文章中的反例是是,蟹有六跪而二鳌非蛇鳝之穴而无所寄托者,用心躁也。