Множества контрольная работа: Контрольная работа по теме Множества

Содержание

Контрольная работа на тему: «Множества. Декартово произведение множеств»

Цены в 2-3 раза ниже

Мы работаем
7 дней в неделю

Только проверенные эксперты

Готовые работы / Контрольные работы / Математика / Контрольная работа по математике на тему: «Множества. Декартово произведение множеств»

Что найти?

Задание 1. Приведите примеры двух заданий из учебников для начальных классов, при выполнении которых, осуществляется переход от одного способа задания множества к другому. Выбор обоснуйте.

Задание 5. Укажите классы разбиения множества треугольников, которые получаются при рассмотрении таких свойств, как: «иметь хотя бы 2 равные стороны» и «иметь прямой угол».

Задание 10. Проверьте правильность рассуждения: «Все целые числа являются рациональными. Все рациональные числа – действительные. Следовательно, все целые числа – действительные»

Похожие работы

Контрольная работа по высшей математике на тему: «Неопределенный интеграл. Определенный интеграл»
Контрольная, Высшая математика

Смотреть

Контрольная работа по математике на тему: «Методом понижения порядка вычислить определитель, используя разложение определителя»
Контрольная, Математика

Смотреть

Контрольная работа по математике на тему: «Найти и изобразить на числовой оси области определения функций»
Контрольная, Математика

Смотреть

Контрольная работа по математике на тему: «Решить систему трех линейных уравнений с тремя неизвестными методом Гаусса»
Контрольная, Математика

Смотреть

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

1 000 +

Новых работ ежедневно

Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован

107229
рейтинг

2644
работ сдано

1206
отзывов

99853
рейтинг

5213
работ сдано

2342
отзывов

72331
рейтинг

1839
работ сдано

1159
отзывов

62710
рейтинг

1046
работ сдано

598
отзывов

Тип работыВыберите тип работыКонтрольнаяРешение задачКурсоваяРефератОнлайн-помощьТест дистанционноЛабораторнаяЧертежЭссеОтветы на билетыПеревод с ин. языкаДокладСтатьяБизнес-планПодбор литературыШпаргалкаПоиск информацииРецензияДругое

Екатерина

АмГПГУ

Работа выполнена быстро и качественно! Прекрасный профессиональный исполнитель!

Ольга

Академия Транспортных Технологий

Исполнитель сделал работу раньше заявленного срока,за что огромное спасибо. все устраивает….

Aleksasha

ИвГУ

Зоя, хорошо знает английский и очень отзывчивый , компанейский человек! Спасибо!

Работа выполнена быстро и качественно! Прекрасный профессиональный исполнитель!

Екатерина

АмГПГУ

Исполнитель сделал работу раньше заявленного срока,за что огромное спасибо.все устраивает.заказываете работы,данного исполнителя рекомендую!!!

Ольга

Академия Транспортных Технологий

Зоя, хорошо знает английский и очень отзывчивый , компанейский человек! Спасибо!

Aleksasha

ИвГУ

Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн

1 минуту назад

2 минуты назад

3 минуты назад

4 минуты назад

6 минут назад

9 минут назад

10 минут назад

11 минут назад

Закажи индивидуальную работу за 1 минуту!

Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования.

Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.

Контрольная работа — Теория множеств

Контрольная работа

формат docx
размер 50.95 КБ
добавлен 22 апреля 2011 г.

ТУСУР.
по методике Шевелёв.
Теория множеств.
Минимизация нормальных форм.
Минимизация ДНФ с учётом до определения.
Минимизация КНФ с учётом до определения.
Синтез преобразователей кодов.
автомат на JK-триггерах.
Комбинаторика.
Нахождение простых цепей в графе.

Похожие разделы

Академическая и специальная литература
Математика
Математическая логика

Академическая и специальная литература
Математика
Математическая логика
Теория множеств

Смотрите также

формат djv
размер 2.09 МБ
добавлен 25 апреля 2009 г.

Москва, «Финансы и статистика», 2006. 368 с. Рассматриваются основные темы дискретной математики и математической логики: теория множеств, элементы комбинаторики, теория графов, теория переключательных функций и автоматов, теория кодирования, формальная логика, логические исчисления, формальные теории и теория алгоритмов, элементы теории нечетких множеств.

формат pdf
размер 1.03 МБ
добавлен 06 января 2012 г.

Новосибирск: Изд-во Нгту, 2003. – 72 с. Данный конспект лекций составлен на основе курса лекций, читаемого авторами для студентов I курса факультета бизнеса Новосибирского государственного технического университета. В нем излагаются основы таких разделов дискретной математики, как «Теория множеств», «Алгебра логики», «Комбинаторика», «Теория графов». Работа предназначена для студентов и лиц, начинающих изучать дискретную математику. Введение….

Лабораторная

формат doc
размер 93.52 КБ
добавлен 02 июня 2007 г.

Теория множеств. Графики, соответсвия, отношения. Решетки. Логика высказываний Предикаты. Автоматы.

Лабораторная

формат doc
размер 47.41 КБ
добавлен 17 сентября 2011 г.

Найти пересечение множеств , объединение , разности множеств А\В, В\А, дополнения множеств , изобразить на плоскости. Доказать тождества, используя основные теоремы и аксиомы алгебры множеств Упростить выражение алгебры множеств.

Статья

формат jpg
размер 21.03 МБ
добавлен 20 июня 2009 г.

Скан с тетради преподавателя.

Теория множеств. Булева алгебра, алгебра логики, математическая логика, исчисление высказываний. Теория графов. Теория автоматов.rn

Статья

формат doc
размер 389.41 КБ
добавлен 26 декабря 2008 г.

Логика. Теория множеств. Теория графов. Логика предикатов. Теория простейших автоматов. Комбинаторика.

формат doc
размер 2.78 МБ
добавлен 24 января 2010 г.

В пособии изложены основные разделы дискретной математики, такие как теория множеств, булева алгебра, теория графов. Приведены примеры и упражнения, снабженные кодами информационно-дидактической системы СИМВОЛ.

Благодаря кодам возможна самостоятельная работа над пособием в режиме автоматизированного самоконтроля в системах дистанционного образования. Предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки дипломированных специал…

формат pdf
размер 1.15 МБ
добавлен 11 сентября 2009 г.

Элементы теории множеств. Комбинаторика. Математическая логика Теория алгоритмов

формат doc
размер 168.96 КБ
добавлен 02 июня 2007 г.

Теория множеств. Логика высказываний. Логика предикатов. Метод резолюций. Система Генцена. Система Аристотеля. Примеры неклассических логик. Теория Автоматов. Теория графов. Теория групп. Теория алгоритмов. Понятие алгоритма. Конкретизация понятия алгоритма. Сложность вычислений. Машины Тьюринга. Нормальные алгорифмы Маркова. Рекурсивные функции. Формальные грамматики. Функциональное программирование. Логическое программирование….

формат pdf
размер 759.6 КБ
добавлен 12 сентября 2011 г.

Перм. гос. ун-т. – Пермь, 2010. – 100 с. В монографии излагаются основные результаты теории множеств с самопринадлежностью. Подход к описанию оснований введения самопринадлежности в теорию множеств (выдвинута русским математиком Д. Миримановым в 1917 г.), используемый в монографии имеет, гносеолого-философские основания. В 1-й части приводятся основные теоремы о свойствах множеств с самопринадлежностью, в частности теорема о непротиворечивости…

Контрольные задания

Теория множеств

Контрольная работа № 1

Вариант № 1

Задача 1. Задать перечислением всех элементов множество А, заданное с помощью характеристического свойства (формы от х) : А = { x | x  Z, |x|  2 }. Можно ли задать это множество перечислением, если условие x  Z заменить условием x  Q? ( Z — множество целых чисел, Q — множество рациональных чисел ).

Задача 2. Доказать, что существует лишь одно множество, не имеющее элементов.

Задача 3. Определить отношение между множествами прямоугольников и параллелограммов с равными диагоналями.

Задача 4. Доказать, что если множество А состоит из n элементов, то множество всех его подмножеств S(A) состоит из 2ⁿ элементов.

Задача 5. Доказать следующие тождества :

а) ( А  В)  (А В) = ( А  В)  (А В) = А ;

б) (А  В) \ С = (А \ С)  (В \ С).

Проиллюстрировать эти задачи диаграммами Эйлера — Венна.

Задача 6. Доказать, что (А  В)  С  А  С и В  С.

Задача 7. Определить операции пересечения, объединения и разности ( , , \ ) множеств через операции симметрической разности и пересечения ( ,  ).

Задача 8. Решить систему уравнений :

А  Х = В ;

А  Х = С ,

где А, В и С — данные множества; В  А  С.

Контрольные задания теория множеств вариант № 2

Задача 1. Задать перечислением всех элементов множество А, заданное с помощью характеристического свойства (формы от х) : А = { x | x  Z, |x|  3 }. Можно ли задать это множество перечислением, если условие x  Z заменить условием x  Q? ( Z — множество целых чисел, Q — множество рациональных чисел ).

Задача 2. Доказать, что     

Задача 3. Определить отношение между множествами ромбов и четырехугольников с равными диагоналями.

Задача 5. Доказать следующие тождества :

а) (А  В)  А = А  В ;

б) А \ ( В  С) = (А \ В) \ С.

Проиллюстрировать эти задачи диаграммами Эйлера — Венна.

Задача 6. Доказать, что А  ( В  С )  А  В и А  С.

Задача 7. Определить операции пересечения, объединения и разности ( , , \ ) множеств через операции симметрической разности и объединения ( ,  ).

Задача 8. Решить систему уравнений :

А \ Х = В ;

Х \ А = С ,

где А, В и С — данные множества; В  А и А  С = 

Контрольные задания теория множеств вариант № 3

Задача 1. Задать перечислением всех элементов множество А, заданное с помощью характеристического свойства (формы от х) : А = { x | x  Z, |x|  3 }. Можно ли задать это множество перечислением, если условие x  Z заменить условием x  Q? ( Z — множество целых чисел, Q — множество рациональных чисел ).

Задача 2. Доказать, что { {1,2} , {2,3} }  { 1,2,3 }.

Задача 3. Определить отношение между множествами прямоугольников и четырехугольников с равными диагоналями.

Задача 5. Доказать следующие тождества :

а) ( А В)  В = А  В ;

б) А \ ( В  С ) = (А \ B)  (A \ С).

Проиллюстрировать эти задачи диаграммами Эйлера — Венна.

Задача 6. Доказать, что (А  В)  С  А  (В  С ).

Задача 7. Определить операции пересечения, объединения и разности ( , , \ ) множеств через операции разности и симметрической разности ( \, ).

Задача 8. Решить систему уравнений :

А \ Х = В ;

А  Х = С ,

где А, В и С — данные множества; В  А  С.

How To & Best Practices [2022]

И эй, если вы хотите пропустить это руководство и сразу начать аннотировать свои данные и обучать свои модели, ознакомьтесь с:

13 лучших инструментов для аннотирования изображений 2022 года [Просмотрено]
Что такое маркировка данных и как это сделать эффективно [Учебное пособие]
Автоаннотации в V7

Теперь приступим!

Обучение, валидация и тестовый набор

В целях обучения и тестирования нашей модели мы должны разбить наши данные на три отдельных набора данных.

Учебный набор

Это набор данных, который используется для обучения и обучения модели скрытым функциям/паттернам в данных.

В каждую эпоху одни и те же обучающие данные повторно передаются в архитектуру нейронной сети, и модель продолжает изучать особенности данных.

Обучающий набор должен иметь диверсифицированный набор входных данных, чтобы модель обучалась во всех сценариях и могла предсказывать любую невидимую выборку данных, которая может появиться в будущем.

Набор для проверки

Набор для проверки — это набор данных, отдельный от набора для обучения, который используется для проверки производительности нашей модели во время обучения.

Этот процесс проверки дает информацию, которая помогает нам соответствующим образом настроить гиперпараметры и конфигурации модели. Это как критик, говорящий нам, идет ли обучение в правильном направлении или нет.

Модель обучается на обучающем наборе, и одновременно оценка модели выполняется на проверочном наборе после каждой эпохи.

Основная идея разделения набора данных на проверочный набор состоит в том, чтобы предотвратить переоснащение нашей модели, т. е. модель действительно хорошо классифицирует выборки в обучающем наборе, но не может обобщать и проводить точную классификацию данных, которых она раньше не видела. .

💡 Совет от профессионала: Ознакомьтесь: Качество данных для обучения: почему это важно в машинном обучении0044 завершение обучения.

Он обеспечивает объективную окончательную метрику производительности модели с точки зрения точности, прецизионности и т. д. Проще говоря, он отвечает на вопрос « Насколько хорошо работает модель? »

Как разделить данные машинного обучения?

Создание различных выборок и разбиений в наборе данных помогает нам судить об истинной производительности модели.

Коэффициент разделения набора данных зависит от количества выборок в наборе данных и модели.

Некоторые общие выводы, которые могут быть получены при разделении набора данных, включают:

Если необходимо настроить несколько гиперпараметров, модель машинного обучения требует большего набора проверок для оптимизации производительности модели. Точно так же, если модель имеет меньшее количество гиперпараметров или вообще не содержит их, было бы легко проверить модель, используя небольшой набор данных.

Если вариант использования модели таков, что ложный прогноз может резко снизить производительность модели (например, ложный прогноз рака), лучше проверять модель после каждой эпохи, чтобы модель изучала различные сценарии.

С увеличением размерности/характеристик данных гиперпараметры функций нейронной сети также увеличиваются, что делает модель более сложной. В этих сценариях большое количество данных должно храниться в обучающем наборе с проверочным набором.

💡 Совет от профессионала: Посмотрите список из 65+ лучших бесплатных наборов данных для машинного обучения, чтобы найти качественные данные.

На самом деле —

Оптимального процента разделения не существует.

Необходимо прийти к проценту разделения, который соответствует требованиям и потребностям модели.

Однако при выборе оптимального разделения возникают две основные проблемы:

Если данных для обучения меньше, модель машинного обучения покажет высокую дисперсию при обучении.

Чем меньше данных тестирования/проверки, тем больше будет дисперсия вашей оценки/статистики производительности модели.

По сути, вам нужно придумать оптимальное разделение, которое соответствует потребностям набора данных/модели.

А вот примерное стандартное разделение, с которым вы можете столкнуться.

Передовые методы разделения данных

Различные методы разделения данных были реализованы в литературе по компьютерному зрению, чтобы обеспечить надежный и честный способ тестирования моделей машинного обучения. Некоторые из самых популярных из них описаны ниже.

Случайная выборка

Случайная выборка — самый старый и самый популярный метод разделения набора данных. Как следует из названия, набор данных перемешивается, а образцы выбираются случайным образом и помещаются в поезд, проверку или тестовый набор в зависимости от процентного соотношения, заданного пользователем.

Однако у этого метода есть существенный недостаток. Случайная выборка оптимально работает с наборами данных, сбалансированными по классам, т. е. наборами данных с более или менее одинаковым количеством выборок в каждой категории наборов данных. В случае несбалансированных по классам наборов данных такой метод разделения данных может привести к систематической ошибке.

Например, если набор данных содержит 1000 изображений, из которых 800 относятся к категории «собака» и 200 относятся к категории «кошка», используется случайная выборка для разделения данных на наборы для обучения и проверки в 80 %-20% (соответственно), может случиться так, что обучающий набор состоит только из изображений собак, а проверочный набор состоит только из изображений кошек. Даже если это не так экстремально, все равно будет дисбаланс распределения между обучающими и проверочными наборами.

Стратифицированный

Стратифицированная выборка для разделения набора данных облегчает проблему случайной выборки в наборах данных с несбалансированным распределением классов. Здесь сохраняется распределение классов в каждом из обучающих, проверочных и тестовых наборов.

Предположим, набор данных состоит из 1000 изображений, из которых 600 изображений собак и 400 изображений кошек. В этом случае стратифицированная выборка гарантирует, что 60% изображений относятся к категории «собака» и 40% — к категории «кошка» в наборах для обучения и проверки. То есть, если желательно разделить валидацию поезда на 80–20 %, из 800 изображений в тренировочном наборе 480 изображений (60 %) будут изображениями собак, а остальные 320 (40 %) — изображениями собак. кошки.

Рассмотрим другой пример. В задачах обнаружения объектов отдельные изображения могут содержать несколько разных объектов, принадлежащих к разным категориям. В наборе данных некоторые изображения могут содержать 10 примеров собак, но только 1 пример человека, в то время как другие могут содержать 10 человек и 2 собаки, а третье может содержать 5 кошек и 5 собак без людей. В таких случаях случайное разделение изображений может исказить распределение объектов по категориям. С другой стороны, стратифицированная выборка может разделить данные таким образом, чтобы результирующее распределение категорий объектов было сбалансированным.

‍

Таким образом, стратифицированная выборка является более справедливым способом разделения данных, так что модель машинного обучения будет обучаться и проверяться на одном и том же распределении данных.

Перекрестная проверка

Перекрестная проверка или K-кратная перекрестная проверка — это более надежный метод разделения данных, при котором модель обучается и оценивается «K» раз на разных выборках. Давайте разберемся в этом на примере.

Предположим, у нас есть сбалансированный двухклассовый набор данных, состоящий из 1000 изображений енотов и рингтейлов (используемых только для обучения и проверки). Теперь мы хотим выполнить 5-кратную перекрестную проверку. Сначала мы разделили наборы данных на 5 равных и непересекающихся частей: каждая состоит из 200 изображений; обозначьте их как Части 1, 2, 3, 4 и 5. Каждое из этих подмножеств из 200 изображений состоит из взаимно разных образцов.

Теперь мы создадим 5 полных наборов данных (помеченных как наборы данных 1-5), используя части 1-5 следующим образом: для набора данных-1 используйте часть-1 в качестве набора проверки и объедините части 2-5 для создания тренировочный набор; для набора данных-2 используйте часть-2 в качестве проверочного набора и объедините части 1, 3, 4 и 5 для создания обучающего набора и т. д. Обратите внимание, что, поскольку каждая часть состоит из 20% данных исходного набора данных, каждый из наборов данных 1-5 имеет коэффициент разделения проверки поезда 80%-20%. Обобщая, каждый набор данных перекрестной проверки K-Fold имеет (100/K)% данных в своем наборе проверки (здесь 100/5 = 20% было в наборе проверки).

Использование перекрестной проверки K-Fold подвергает модель машинного обучения (обучаемую независимо друг от друга) различным распределениям данных (точнее, «K» раз). Это устраняет любую предвзятость, которая может возникнуть при выборе данных в наборах для обучения и проверки. Средние значения и значения стандартного отклонения обычно сообщаются при использовании схем перекрестной проверки K-Fold.

Простой анализ может показать, что перекрестная проверка K-Fold также страдает от той же проблемы, что и случайная выборка. Распределение данных может быть искажено, когда создаются «K» части или подмножества наборов данных. В приведенном выше примере может случиться так, что Часть-2 набора данных состоит из 200 изображений енотов и ни одного изображения рингтейлов.

Таким образом, метод «Стратифицированная K-кратная перекрестная проверка» позволяет избежать таких несоответствий. Подобно стратифицированной выборке, соотношение классов данных сохраняется при создании «K» подмножеств или частей данных. Таким образом, одно и то же распределение классов сохраняется, когда эти «К» части объединяются для формирования окончательных полных наборов данных.

3 распространенные ловушки при разделении обучающих данных

Наконец, давайте кратко обсудим распространенные ошибки, которые допускают исследователи данных при построении своих моделей.

Низкое качество обучающих данных

Качество обучающих данных имеет решающее значение для повышения производительности модели.

Если обучающие данные являются «мусором», нельзя ожидать, что модель будет работать хорошо.

Более того, поскольку алгоритмы машинного обучения чувствительны к обучающим данным, даже небольшие изменения/ошибки в обучающей выборке могут привести к значительным ошибкам в работе модели.

💡 Совет от профессионала: Ознакомьтесь с: Простое руководство по предварительной обработке данных в машинном обучении и Контрольный список очистки данных, чтобы узнать больше.

Переобучение

Переобучение происходит, когда модель машинного обучения запоминает шаблон в обучающих данных до такой степени, что не может классифицировать невидимые данные.

Шум или флуктуации в обучающих данных рассматриваются как признаки и изучаются моделью. Это приводит к тому, что модель превосходит тренировочный набор, но плохо работает на валидационных и тестовых наборах.

Чрезмерный акцент на метриках набора проверок и тестов

Метрика набора валидаций определяет путь обучения модели.

После каждой эпохи модель машинного обучения оценивается на проверочном наборе. На основе метрик проверочного набора рассчитываются соответствующие условия потерь и изменяются гиперпараметры.

Метрики следует выбирать таким образом, чтобы они оказывали положительное влияние на общую траекторию производительности модели.

Извлечение, разделение и загрузка данных для обучения модели

С помощью V7 данные можно загружать в набор данных, загружать новые версии совместного набора данных и разделять на наборы для обучения, тестирования и проверки. Используя простые сценарии PyTorch, вы можете использовать данные для обучения модели глубокого обучения в Darwin. PyTorch — это платформа машинного обучения, которая позволяет обучать нейронные сети. Чтобы воспользоваться этим преимуществом, Darwin SDK допускает некоторую интеграцию с PyTorch, что значительно упрощает обучающие модели в Darwin для программистов, привыкших к PyTorch.

Давайте посмотрим, как мы можем это сделать.

1. Извлечение данных — Используя v7, вы можете загрузить удаленный набор данных (изображения и аннотации) в каталог наборов данных. В этом может помочь простой скрипт Python, как показано ниже:

2. Загрузка набора данных — наборы данных Darwin можно напрямую использовать в вашем коде на основе PyTorch с помощью функции «get_dataset», которая работает для классификации, сегментации экземпляров, и семантической сегментации. Простой код Python для этого показан ниже:

3. Разделение данных . Вы можете разделить данные на наборы для обучения, тестирования и проверки с помощью команды «darwin.dataset.split_manager» в Darwin SDK. Все, что вам нужно, это путь к набору данных для этого. Вы можете указать процент данных в наборах проверки и тестирования или оставить их значениями по умолчанию 10% и 20% соответственно. Разделение набора данных будет процессом, если явно не указан список стратифицированных типов.

Теперь все готово для обучения нейронной сети в V7, подробное руководство по которому можно найти здесь.

Набор для обучения, проверки и тестирования: основные выводы

Наконец, вот краткое изложение всего, что мы узнали:

Данные для обучения — это набор данных, на которых происходит реальное обучение. Разделение проверки помогает улучшить производительность модели за счет точной настройки модели после каждой эпохи. Тестовый набор информирует нас об окончательной точности модели после завершения этапа обучения.
Набор для обучения не должен быть слишком маленьким; в противном случае у модели не будет достаточно данных для обучения. С другой стороны, если проверочный набор слишком мал, то оценочные показатели, такие как точность, точность, полнота и оценка F1, будут иметь большую дисперсию и не приведут к надлежащей настройке модели.
Как правило, для начала рекомендуется поместить 80 % данных в обучающий набор, 10 % — в проверочный набор и 10 % — в тестовый набор.
Оптимальное разделение набора тестов, проверки и обучения зависит от таких факторов, как сценарий использования, структура модели, размерность данных и т. д.

Руководство по сверточным нейронным сетям

Оптическое распознавание символов: что это такое и как оно работает [Руководство]

YOLO: Объяснение обнаружения объектов в реальном времени

Более 27 самых популярных приложений и вариантов использования компьютерного зрения в 2022 году

Полное руководство по CVAT — плюсы и минусы [2022]

5 альтернатив масштабированию ИИ

Полное руководство к обучению с полуучителем

Руководство для начинающих по контрастному обучению

9 Обучение с подкреплением Реальные приложения

Объяснение средней точности (mAP): все, что вам нужно знать

Пошаговое руководство по текстовой аннотации [+Бесплатный инструмент OCR]

Основное руководство по расширению данных в глубоком обучении

Модуль «Наборы и запуски тестов»

Создав тесты в библиотеке тестов, вы можете запустите эти тесты в модуле Test Sets & Runs. Наборы тестов

позволяют вам повторно использовать ваши тесты столько раз, сколько вам нужно, чтобы сделать ваш процесс более эффективным.

Вы можете посмотреть это видео для получения дополнительной информации.

Активен	Определяет, активен ли набор тестов.
Дата создания	Дата и время создания набора тестов. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Дата обновления	Дата последнего обновления набора тестов. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Тип исполнения*	Определяет, является ли набор тестов ручным или автоматизированным.
Обновлено	Пользователь, обновлявший набор тестов в последний раз. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Идентификатор	Идентификатор тестового набора. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Имя папки	Папка, в которой хранится тестовый набор.
Состояние*	Состояние тестового набора.
Приоритет*	Приоритет набора тестов.
Назначен	Пользователь, которому назначен тестовый набор.
Среднее время работы	Среднее время выполнения набора тестов. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Дата последнего запуска	Дата, когда набор тестов выполнялся в последний раз. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Состояние последнего запуска	Статус последнего запуска этого набора тестов. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Конфигурация последнего запуска	Конфигурация, которая использовалась для запуска этого набора тестов в прошлый раз. Примечание: Это поле заполняется автоматически. Вы не можете редактировать его.
Последняя версия запуска	Выпуск, для которого этот набор тестов выполнялся в последний раз. Примечание: Это поле заполняется автоматически. No related posts. Оставить Комментарий на Множества контрольная работа: Контрольная работа по теме Множества Навигация по записям Песня чему учат в школе караоке: Петь караоке учат в школе Что можно приятное сделать девушке: Что сделать любимой девушке приятное Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Искать для: Рубрики Взрослен Взросление Ответствен Ответственность Правил Правила Привязан Привязанность Разное Самовоспитан Самовоспитание Совет Советы психолога 2019 © Все права защищены. Карта сайта(C) МКОУ СОШ №1 с.п.Аргудан

Контрольная работа на тему: «Множества. Декартово произведение множеств»

Контрольная работа — Теория множеств

Контрольные задания

Теория множеств

Контрольная работа № 1

Вариант № 1

Контрольные задания теория множеств вариант № 2

Контрольные задания теория множеств вариант № 3

How To & Best Practices [2022]

Обучение, валидация и тестовый набор

Учебный набор

Набор для проверки

Как разделить данные машинного обучения?

Передовые методы разделения данных

Случайная выборка

Стратифицированный

Перекрестная проверка

3 распространенные ловушки при разделении обучающих данных

Низкое качество обучающих данных

Переобучение

Чрезмерный акцент на метриках набора проверок и тестов

Набор для обучения, проверки и тестирования: основные выводы

Модуль «Наборы и запуски тестов»

Организация работы по тестированию в наборы тестов

Добавление экземпляров тестов в наборы тестов

Отображение полей «Библиотека тестов» или «Последний запуск» в сетке экземпляров тестов

Запуск тестов

Просмотр информации о шаге набора тестов уровня

О наборах тестов | Документация QAComplete

Экран «Наборы тестов»

Навигация по наборам тестов

Поиск в наборах тестов

Дополнительные действия

Ссылка на набор тестов

Добавить комментарий Отменить ответ