为什么要测边界值？
1.定义：边界值分析法就是对输进或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试 *** 。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的弥补，这种情状下，其测试用例来自等价类的边界。
2.与等价划分的区别
什么是边界噪声？
边界噪声是指在图像处理中，由于图像边缘处的像素值与四周像素值的差异较大，导致边缘处出现的噪声。这种噪声通常是由于图像处理算法在处理边缘处的像素时，由于四周像素的不足或者处理 *** 的不当，导致边缘处的像素值出现反常。边界噪声会影响图像的质量和正确性，因此在图像处理中需要摘取相应的措施来减少边界噪声的影响。常见的 *** 包括使用滤波器、增加像素值、调整处理算法等。
边界噪声指的是：在机器学习中，分类边界四周出现的一些分类错误的数据点。
这些数据点经常出现在复杂的分类边界中，因为这些分类边界通常是由较少的练习数据点组成的，这导致机器学习算法会更轻易出现一些错误的分类推测。
边界噪声是指在分类边界四周出现的对模型造成影响的噪声。
由于分类模型对于边界区域的推断轻易受到噪声的影响，因此在边界区域出现的噪声会对模型的结果产生比其他区域更为显著的影响，即边界噪声。
边界噪声是指在分类问题中，未知数据点落在决策边界四周的噪声。
它可能会导致错误的分类和模型不稳定。
原因是分类器轻易受到边界四周反常点的影响而做出错误的推断。
假如没有处理好边界噪声，模型的正确性可能受到影响，导致模型泛化能力较差。
为了解决这个问题，可以摘用对分类器进行加权的 *** 来降低边界噪声的影响，并且可以考虑往除离群值或者对数据进行平滑处理来降低噪声的影响。
此外，还可以摘用集成学习 *** ，例如随机森林等，来减少边界噪声对模型的影响。
边界噪声是指在机器学习中，分类器在练习的时候因为特征不足或者噪声数据的骚乱，导致在边界上分类错误的情状。
这种情状下分类器会过度拟合于练习数据而漠视一些较少出现的情状，导致推测结果的不可靠性增加。
针对边界噪声问题，主要的解决 *** 有增大练习数据量、特征工程、集成学习等。
边陲的人可以自由出进吗？
可以
边陲城市假如有自由贸易区，那就可以自由进出，但是假如没有，那就需要办理边关证。不过像现在目前的疫情期间，还需要预备好你的有效的核酸检测报告才能够往到边陲城市，而且在从边陲城市回来的时候，有可能还是需要往做核酸检测的，究竟周边的国家都没有中国的疫情防控做得那么好。
quest2为什么频繁设置边界？
quest2频繁设置边界，是因为能够保证算法的有效性和正确性。
1.在图像处理领域，例如物体检测、分割等任务，边界能够有效的扶助算法更好的捕捉感兴致的区域，提高正确率。
2.在机器学习中，给出适宜的边界能够扶助算法更好的理解特征，区分样本，提高模型的泛化能力。
3.因此，频繁设置边界可以大大提高算法的可靠性和鲁棒性。