Testing Set是指在機器學習中，用來驗證模型的一個獨立數據集，它獨立於訓練集和驗證集，一般用於評估模型的泛化能力。在進行模型訓練時，訓練集用來學習模型參數，驗證集用來調整超參數，而Testing Set則用來測試模型的真正功能。
例如，我們要訓練一個圖像識別模型，我們可以將數據集分為3個部分：訓練集、驗證集和測試集。訓練集用來訓練模型，驗證集用來調整模型參數，而最後的Testing Set則用來評估模型的準確度。我們可以從數據集中隨機選擇一定比例的數據作為Testing Set，並且保證Testing Set與訓練集和驗證集獨立。最後，我們可以利用Testing Set來測試模型的準確度，並且對模型進行優化和改進。
答案：
1.
def is_palindrome(s):
return s == s[::-1]
def even_odd_sort(nums):
left = 0
right = len(nums) - 1
while left < right:
while left < right and nums[left] % 2 == 0:
left += 1
while left < right and nums[right] % 2 != 0:
right -= 1
if left < right:
nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]
left += 1
right -= 1
return nums
def int_to_roman(num):
romans = [
(1000, 'M'), (900, 'CM'), (500, 'D'), (400, 'CD'),
(100, 'C'), (90, 'XC'), (50, 'L'), (40, 'XL'),
(10, 'X'), (9, 'IX'), (5, 'V'), (4, 'IV'),
(1, 'I')
]
roman_num = ''
for value, letter in romans:
while num >= value:
roman_num += letter
num -= value
return roman_num
def is_prime(num):
if num < 2:
return False
for i in range(2, int(num**0.5)+1):
if num % i == 0:
return False
return True
def longest_substring(s):
char_dict = {}
start = max_len = 0
for i, c in enumerate(s):
if c in char_dict and char_dict[c] >= start:
start = char_dict[c] + 1
else:
max_len = max(max_len, i - start + 1)
char_dict[c] = i
return max_len