learned emb呢

"learned emb" 可以指 "learned embeddings"，即通过神经网络学习得到的嵌入向量。在自然语言处理中，学习到的嵌入向量可以用于词嵌入、句子嵌入等任务。与传统的静态词向量（如word2vec）不同，学习到的嵌入向量可以根据具体任务进行微调，从而提高模型的性能。常见的学习嵌入向量的方法包括word2vec中的CBOW和Skip-gram模型，以及更先进的模型如BERT、ELMo等。

相关问题

lessons learned in software testing pdf

《软件测试的教训》是一本非常有价值的PDF书籍，它提供了许多关于软件测试的经验教训和实践经验。这本书可以帮助软件测试人员更好地理解和应用软件测试的原则和方法。

首先，这本书强调了测试策略的重要性。它指出了选择合适的测试方法和工具的必要性，并提供了一些有效的策略和技巧来指导测试过程。通过学习这些方法，软件测试人员可以更好地规划和组织测试工作，提高测试效率和准确性。

其次，该书强调了测试设计的关键性。它介绍了各种测试设计技术，包括黑盒测试、白盒测试和灰盒测试等，并提供了相应的实践指导。这些技术和指导有助于软件测试人员设计出更全面和有效的测试用例，以确保软件的质量和稳定性。

此外，该书还介绍了软件缺陷管理的重要性。它指出了及早发现和解决缺陷的必要性，并提供了一些管理缺陷的最佳实践。通过学习这些实践，软件测试人员可以更好地跟踪和解决缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。

最后，该书还讨论了团队协作和沟通的重要性。它指出了团队合作和有效沟通对于软件测试的成功至关重要，并提供了一些团队协作和沟通的技巧和方法。通过学习这些技巧，软件测试人员可以更好地与团队成员合作，提高整个团队的工作效率和质量。

综上所述，《软件测试的教训》这本书通过分享软件测试的经验教训和实践经验，帮助软件测试人员提高测试策略、测试设计、缺陷管理和团队协作的能力。阅读和学习这本书对于提高软件测试质量和效率非常有益。

unprocessing images for learned raw denoising

这个问题的意思是“关于学习原始去噪的未加工图像”，回答如下：

学习原始图像去噪是一种使用深度学习技术的图像处理方法，它可以去除从图像采集设备中获得的噪声，得到更清晰、更准确的图像。未加工图像是指没有经过任何调整或处理的原始图像，它可以用来训练深度学习模型进行去噪处理。通过使用未加工图像进行训练，可以提高模型的准确性和鲁棒性，使得其在实际应用中能够更好地处理各种类型的噪声。