1.网页源代码的层源码基本结构是什么
2.李宏毅2023机器学习作业HW04解析和代码分享
3.什么是代码覆盖率？
网页源代码的基本结构是什么
如图：1.无论是动态还是静态页面都是以“<html>”开始，然后在网页最后以“</html>”结尾。层源码
2.<head>”页头
其在<head></head>中的层源码内容是在浏览器中内容无法显示的，这里是层源码给服务器、浏览器、层源码链接外部JS、层源码网恋照妖镜源码怎么用a链接CSS样式等区域，层源码而里面“<title></title>”中放置的层源码是网页标题。
3.“<meta name="keywords" content="关键字" /> <meta name="description" content="本页描述或关键字描述" /> ”
这两个标签里的层源码内容是给搜索引擎看的说明本页关键字及本张网页的主要内容等SEO可以用到。
4."<body></body> "
也就是层源码常说的body区 ，这里放置的层源码内容就可以通过浏览器呈现给用户，其内容可以是层源码table表格布局格式内容，也可以DIV布局的层源码内容，也可以直接是层源码文字。这里也是层源码酒神机架源码最主要区域，网页的内容呈现区。
5.最后是以"</html> "结尾，也就是网页闭合。
以上是一个完整的最简单的html语言基本结构，通过以上可以再增加更多的样式和内容充实网页。
扩展资料：
标签详解：
1.<!doctype>：是声明用哪个 HTML 版本进行编写的指令。并不是 HTML 标签。<!doctype html>：html5网页声明，表示网页采用html5。
2.<meta>：提供有关页面的元信息（针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词等），写在<head>标签内。
a）<meta charset="UTF-8">：设置页面的编码格式UTF-8；
b）<meta name="Generator" content="EditPlus">：说明生成工具为EditPlus；
c）<meta name="Author" content="">：告诉搜索引擎站点制作的作者；
d）<meta name="Keywords" content="">：告诉搜索引擎网站的关键字；
e）<meta name="Description" content="">：告诉搜索引擎网站的内容；
参考资料：
李宏毅机器学习作业HW解析和代码分享
MLSpring - HW4 相关信息：课程主页、课程视频、Kaggle链接、html投票系统源码Sample代码、GitHub、Gitee、GitCode。即便Kaggle截止时间已过，你仍可在其上提交并查看分数。但需注意，应于截止前选择两个结果进行最后的Private评分。每年数据集大小与特性虽有细微差别，但基本一致，旧代码适用于新一年的作业。
任务目标：多类分类，性能指标：分类准确度。
数据解析：数据来自VoxCeleb2子集，erp系统源码 php随机选取了个演讲者。
基线：简单基线（0.），中等基线（0.），在total_steps=时，public_score达到0.。简单参考Optuna进行模型自动调参。
强基线（0.）、Boss基线（0.）。未在PDF中给出Boss基线具体分数，分数来源于Kaggle。模块未显著提升效果，代码中使用全局变量决定是否使用，欢迎大家提出改进意见。
消融研究：Self-Attention Pooling与AMSoftmax在epoch=,fpga ps配置源码下的实验。AMSoftmax接受pred_layer输出，尝试接受encoder输出并重新训练全连接层，但效果不佳，可能为代码问题。
成绩：使用Transformers变体完成Strong基线的提示是转变为Conformer。简单介绍了其模型架构，推荐Pytorch版本源代码。架构包括：SpecAug、Convolution Subsampling、Linear & Dropout、Conformer Block。每个Module使用了残差连接。
什么是代码覆盖率？
代码覆盖率是一种通过计算测试过程中被执行的源代码占全部源代码的比例，间接度量软件质量的方法。它在保证测试质量的同时，也潜在地保证了实际产品的质量。通过这种方法，可以在程序中找出没有被测试用例测试过的地方，进一步创建新的测试用例来增加覆盖率。它属于白盒测试的范畴，主要依据源代码的内部结构来设计测试用例，通过设计不同的输入来测试软件的不同部分。
根据评价的标准和方法不同，代码覆盖率测试可以分为语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、条件判定组合覆盖、路径覆盖、多条件覆盖和修正条件判定覆盖等。针对不同的测试层次，代码覆盖率主要有单元级或架构级。单元级测试较为基础且使用方便，因此应用非常广泛。
语句覆盖是代码覆盖率中最常用的一种度量方式，它度量被测代码中每个可执行语句是否被执行到了。设计输入可以保证条件判断的两个分支分别都能执行到，从而实现语句覆盖度达到%。
判定覆盖又称分支覆盖，它度量程序中每一个判定的分支是否都被测试到了。所谓判定，是指一条判断语句的结果，而不考虑其中包含的子判断的结果和组合情况。
条件覆盖报告每一个子表达式的结果的true或false是否测试到了。即构造测试用例时，要使得每个判定语句中每个逻辑条件的可能值至少满足一次。
修正条件判定覆盖要求在一个程序中每一种输入输出至少得出现一次，在程序中的每一个条件必须产生所有可能的输出结果至少一次，并且每一个判定中的每一个条件必须能够独立影响一个判定的输出。
对于代码覆盖率的选择，对于大多数项目而言，-%的覆盖率较为合理，更高则非常不切实际。单元测试级覆盖率需要比系统级的高-%。具体地，代码覆盖率指标的设定需要考虑代码失效的成本、测试相关资源、可测性设计和开发迭代状况等，需要结合具体情况分析。
参照汽车行业软件标准，如misra c/c++，autosar和ISO中也有涉及代码覆盖率的介绍。例如，ISO中推荐在单元测试中采用语句覆盖、判定覆盖和修正条件判定覆盖，根据ASIL（汽车安全完整性等级）的不同又有所不同。
对于集成测试，ISO推荐采用函数覆盖率和调用覆盖率。
综上所述，代码覆盖率是一种重要的测试方法，通过计算测试过程中被执行的源代码占全部源代码的比例，间接度量软件质量。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的覆盖率指标，并参照相关行业标准进行测试。
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