网络测试

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在深度学习导论课上，使用Matlab实现了卷积神经网络的代码，最终完成了手写数字识别作业。

关闭数据生成成功页面后，再次运行ccwizard.bat脚本，点击“下一步”选择“生成基准运行数据”，然后点击“下一步”。在生成数据时输入相同的数据信息，点击“下一步”，保持与创建时的一致性。若默认设置无需更改，但要注意修改Connecting String的IP地址。

技术进步的推动下，MATLAB代码现已广泛用于排课和心律失常回声状态网络的完整测试。这些应用包括储层计算分类器在MIT单铅版（2016-2018）Echo State Network项目中的应用，涵盖了使用Physionet/Physiobank MIT-BIH AR数据库的预处理数据库，提供了简单的.txt文件形式以及必要的解压缩文件MIT/leadA.zip和MIT/leadB.zip。心电图记录在[0.5,35Hz]带宽中进行过滤，通过去除噪声和进行基线校正，并且采样率插值到250Hz。滤波器方面，使用了巴特沃斯高通滤波器（截止频率为0.5 Hz）和12阶有限冲激响应滤波器（35 Hz，

基于 Linux 进行 TPCC 测试，结果详见以下总结。

提供已修改和测试可用的 SQLite 开源代码。

【Simulink教程案例48】利用Simulink实现基于深度学习网络的数据预测所需的测试样本数据。

MATLAB BP 神经网络预测程序优化这篇文章挺有意思的。它主要了如何用 BP 神经网络做预测，重点是多输入多输出的。对于需要用到神经网络的研究人员来说，这篇文章的代码实现值得参考，尤其是在数据预、训练测试和反向传播算法优化上。程序的优化性能蛮强的，可以高效地大规模数据集，并且预测精度也高。你如果是想做数据或预测建模，看看这篇文章中的具体实现，应该能对你有，尤其是在精度提升和效率优化方面。如果你正好遇到类似的需求，尝试一下文中的优化方法，应该会带来不错的效果。

武汉理工大学软件测试课程实验一题目：测试隔一日问题的功能性测试方法。程序有三个输入变量month、day、year（均为整数值，1≤month≤12，1≤day≤31，1900≤year≤2050），输入日期的月、日、年，输出隔一天的日期。例如，输入为2004年11月29日，输出为2004年12月1日。编写问题的需求规格说明书，并完成程序设计。使用功能性测试技术设计两套测试用例集，考虑等价类划分和边界值分析测试技术。根据设计的两套测试用例集进行测试，编写实验报告。

使用 test.bak 文件即可恢复 SQL Server 数据库。