James D. McCaffrey es un investigador de software y autor conocido por sus contribuciones a los campos de la combinatoria matemática y la automatización de pruebas de software . McCaffrey tiene un doctorado en psicología cognitiva y estadística computacional de la Universidad del Sur de California , y títulos en psicología y matemáticas aplicadas de la Universidad de California, Irvine y la Universidad Estatal de California, Fullerton .
McCaffrey es un ingeniero científico investigador en Microsoft Research, donde dirige la escuela interna de inteligencia artificial de Microsoft, que se centra en la creación de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Antes de unirse a Microsoft, McCaffrey fue Vicepresidente Asociado de Investigación en Volt Information Sciences en Redmond, Washington , apoyando las necesidades de los ingenieros de software de Microsoft. También ha trabajado en productos de Microsoft como Azure y Bing y es el editor técnico senior de Microsoft Visual Studio Magazine.
Bibliografía seleccionada
- McCaffrey, JD, "Uso de la técnica de inferencia global de calidad de múltiples atributos (MAGIQ) para pruebas de software", Actas de la 6ª Conferencia Internacional sobre Nuevas Generaciones de Tecnología de la Información, abril de 2009, págs. 738–742.
- McCaffrey, JD, "Un estudio empírico de la eficacia de las pruebas antialeatorias parciales", Actas de la 18ª Conferencia Internacional sobre Ingeniería de Software e Ingeniería de Datos, junio de 2009, págs. 260–265.
- McCaffrey, JD y Czerwonka, J., "An Empirical Study of the Effectiveness of Pairwise Testing", Actas de la Conferencia Internacional de 2009 sobre Investigación y Práctica de Ingeniería de Software, julio de 2009, págs. 186-191.
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- McCaffrey, JD, "Un estudio empírico de visualización de conjuntos de datos categóricos utilizando un algoritmo de colonia de abejas simulado", Actas del 5º Simposio Internacional sobre Computación Visual, diciembre de 2009, págs. 179-188.
- McCaffrey, JD, "Keras Succinctly for Syncfusion", [1] Un libro electrónico centrado en Keras, una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en el lenguaje Python, septiembre de 2018.
- McCaffrey, JD, "Introducción a CNTK sucintamente para Syncfusion", [2] Un libro electrónico centrado en Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit, anteriormente Computational Network Toolkit), un marco de código fuente abierto que le permite crear sistemas de aprendizaje profundo, como feed- sistemas de predicción de series de tiempo de redes neuronales directas y clasificadores de imágenes de redes neuronales convolucionales, abril de 2018.
- McCaffrey, JD, "Bing Maps V8 Succinctly for Syncfusion", [3] La biblioteca Bing Maps V8 es una colección muy grande de código JavaScript que permite a los desarrolladores web colocar un mapa en una página web, consultar datos y manipular objetos en una mapa, creando una aplicación geográfica. Agosto de 2017.
- McCaffrey, JD, "Programación en R sucintamente para Syncfusion", [4] El lenguaje de programación R por sí solo es una herramienta poderosa que puede realizar miles de tareas estadísticas, pero al escribir programas en R, obtienes un tremendo poder y flexibilidad para extender su funcionalidad básica. Junio de 2017.
- McCaffrey, JD, "SciPy Programming Succinctly for Syncfusion", [5] S ciPy Programming Succinctly ofrece a los lectores una base rápida y completa en el conocimiento de la extensión de código abierto de Python, SciPy. Septiembre de 2016.
- McCaffrey, JD, "Machine Learning Using C # Succinctly for Syncfusion", [6] En Machine Learning Using C # sucintamente , aprenderá varios enfoques diferentes para aplicar el aprendizaje automático al análisis de datos y problemas de predicción. Octubre de 2014.
- McCaffrey, JD, "Redes neuronales que utilizan C # sucintamente para sincronizar la fusión", [7] Las redes neuronales son un campo apasionante del desarrollo de software que se utiliza para calcular las salidas a partir de los datos de entrada. Si bien la idea parece bastante simple, las implicaciones de tales redes son asombrosas: piense en el reconocimiento óptico de caracteres, el reconocimiento de voz y el análisis de regresión. Julio de 2014.
Ver también
Referencias
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- Laisant, Charles-Ange (1888), "Sur la numération factorielle, application aux permutations" , Bulletin de la Société Mathématique de France (en francés), 16 : 176-183; una descripción previa de un sistema numérico factorial.
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- Matemática combinatoria aplicada , Ed. EF Beckenbach (1964), págs. 27-30; una descripción previa de una representación combinatoria de números enteros.
- McCaffrey, James D., "Recetas de automatización de pruebas de .NET", Apress Publishing, 2006. ISBN 1-59059-663-3 .