近日，腾讯旗下一站式品质开放质量平台WeTest推出了基于AI自动化的深度兼容性测试新服务，并对旗下测试功能全线升级，支持开发者在软件全生命周期内解决测试难题。...部分模板匹配数据库样本图像 AI与深度兼容性测试共生，1+1>2的“化学反应”助力品质提升 ? 腾讯WeTest AI自动化能力已经在内外部多款产品上得到了验证，兼容效率全面提升。...在深度兼容测试服务中，基于AI自动化能力为用户覆盖产品核心场景，对市面主流TOP300终端进行适配兼容测试。 ? 深度兼容服务测试服务流程 ?...深度兼容服务问题报告案例 而除去基础服务，AI自动化与深度兼容服务测试功能的融合，以及实现云游戏、AI游戏、AI自动化测试、基于AI的同步控制系统、性能大数据分析、舆情大数据分析、舆情预警等前沿技术支持...目前，腾讯WeTest重磅发布“深度兼容测试”服务，首次将AI能力落地测试行业。
近日，腾讯旗下一站式品质开放质量平台WeTest推出了基于AI自动化的深度兼容性测试新服务，并对旗下测试功能全线升级，支持开发者在软件全生命周期内解决测试难题。...在深度兼容测试服务中，基于AI自动化能力为用户覆盖产品核心场景，对市面主流TOP300终端进行适配兼容测试。...[5.webp.jpg] 深度兼容服务测试服务流程 [6.webp.jpg] 深度兼容服务问题报告案例 而除去基础服务，AI自动化与深度兼容服务测试功能的融合...目前，腾讯WeTest深度兼容测试已经正式上线，针对个人用户、企业用户提供月包、季包服务优惠，优惠套餐平均每台机型低至5.5元，以低价格、高品质来进一步解决开发者面临的困境，推动整个行业发展。...---------- 目前，腾讯WeTest重磅发布“深度兼容测试”服务，首次将AI能力落地测试行业。
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
iOS深度兼容测试全新升级 如果厂商自行采购iOS设备进行测试，不仅需要高额的购买设备成本，还需要人力和时间去对主流设备一台台测试，对测试出的结果逐一记录、归纳和总结。...针对iOS适配问题的紧急性，在原有的深度兼容测试上扩充了“iOS版本深度兼容测试”。用户只需要提供ipa包，WeTest派出专人对接需求进行测试。...相较于厂商人工测试而言，利用腾讯WeTest平台iOS深度测试服务主要有几点优势： 1....报告案例： 腾讯WeTest平台的iOS深度兼容测试工具，具备提供多版本多型号设备优点，及时根据市场最新情况更新配备设备，依据产品具体情况进行兼容性全覆盖测试，第一时间帮助厂商验证市面上暴露出来的适配问题...目前，“iOS深度兼容测试工具”现已上线，完美复制真机体验，体验畅快淋漓的操作！ 点击“阅读原文”即可下载。
腾讯WeTest对2018年在平台上测试的iOS版本手游进行兼容性分析，发现平均每次兼容测试能够发现3.4个适配问题，主要集中在显示异常，占比将近六成。...iOS深度兼容测试全新升级 如果厂商自行采购iOS设备进行测试，不仅需要高额的购买设备成本，还需要人力和时间去对主流设备一台台测试，对测试出的结果逐一记录、归纳和总结。...针对iOS适配问题的紧急性，在原有的深度兼容测试上扩充了“iOS版本深度兼容测试”。用户只需要提供ipa包，WeTest派出专人对接需求，排期进行测试。...相较于厂商人工测试而言，利用腾讯WeTest平台iOS深度测试服务主要有几点优势： 1.设备：平台设备包含主流iOS设备，版本跨度从iOS 9到iOS 12，可满足对低版本测试需求，最新的刘海屏型号设备也在线上...报告案例： [图片3.png] ___ 总结 腾讯WeTest平台的iOS深度兼容测试工具，具备提供多版本多型号设备优点，及时根据市场最新情况更新配备设备，依据产品具体情况进行兼容性全覆盖测试，第一时间帮助厂商验证市面上暴露出来的适配问题
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战...推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
例如，在新闻推荐场景中，一个三阶交叉特征为AND(user_organization=msra,item_category=deeplearning,time=monday_morning),它表示当前用户的工作单位为微软亚洲研究院...，当前文章的类别是与深度学习相关的，并且推送时间是周一上午。...传统的推荐系统中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 1）重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计...集成的CIN和DNN两个模块能够帮助模型同时以显式和隐式的方式学习高阶的特征交互，而集成的线性模块和深度神经模块也让模型兼具记忆与泛化的学习能力。
、安全测试、兼容适配测试等开发者关心和亟需的痛点型服务展开。...用优质高效的技术共画行业新蓝图 除了提供相应的技术服务展示，WeTest还在ChinaJoy现场与来自国内和全球各地的游戏开发者一道探讨更多有助于提升游戏品质的服务和技术，尤其是旗下重点打造的“深度兼容测试...“深度兼容测试”服务立足于解决开发者“设备少”“缺人力”“缺预算”“缺乏成熟的测试方法”等四大问题，根据用户自身的需求定制自动化测试脚本并覆盖产品的核心场景，可针对市面主流的TOP300终端进行适配兼容测试...目前，腾讯WeTest重磅发布“深度兼容测试”服务，首次将AI能力落地测试行业。...，环境”五大适配兼容测试难题。
Experience-driven Networking: A Deep Reinforcement Learning based Approach（经验驱动的网络:一种基于深度强化学习的方法） ---...The Case for Automatic Database Administration using Deep Reinforcement Learning（基于深度强化学习的自动数据库管理） --...Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique（基于强化学习的双光技术推荐系统） ---- --...Cellular-Connected UAVs over 5G: Deep Reinforcement Learning for Interference Management（蜂窝连接的超过5G的UAVs:深度强化学习的干扰管理
兼容性 FPU 100% 符合 IEEE 754。已经跑了超过 1400 万测试向量，使用 John R....六 ❝https://github.com/freecores/double_fpu 这是Xilinx器件实现的双精度FPU，使用了FPGA内部的DSP资源。...运算和数字电路设计，这里推荐一个名为《Computer Arithmetic - Algorithms and Hardware Designs》的PDF，关于这些运算的理论知识都可以在这里学到。...Verilog/FPGA开源项目介绍（十）- H.264和H.265 优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十一）- SPI/SPI FLASH/SD卡 优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十二...）- 玩FPGA不乏味 优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十三）- I2C 优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十四）- 使用FPGA实现LeNet-5 深度神经网络模型 想用FPGA
满足用户各种高速数据交换，数据存储，视频传输处理，深度学习，人工智能以及工业控制的要求，是一款"与业级“的 ZYNQ 开发平台。为高速数据传输和交换，数据处理的前期验证和后期应用提供了可能。...底板上有 1 个电源挃示灯， 6 个用户挃示灯（其中 1 个双色灯） , 1 个USB3.0 挃示灯， 1 个 DP 挃示灯和 2 个串口挃示灯。...配套资料： 硬件开发篇 第一章 ZYNQ简介 第二章 PL的“Hello World”LED实验 第三章 PL端DDR4读写测试实验 第四章 ZYNQ硬件工程配置 第五章 PS点亮PL的LED灯 第六章...PL按键中断实验 第七章自定义IP实验 第八章通过BRAM实现PS与PL数据交互 第九章 PL读写PS端DDR数据 第十章 DMA环通测试 第十一章 DMA使用之DAC波形发生器(AN108) 第十二章...SDK开发linux应用程序 第十三章 Linux常用命令 链接: https://pan.baidu.com/s/1P9lTCTz5nGc0q45eN3WG0A 提取码: 4z2w 很可惜没有关于深度学习方面的内容
零、前言 一、I/O 和文件系统 二、命令行工具 三、数据转换与组合 四、Go 中的错误处理 五、网络编程 六、所有关于数据库和存储的信息 七、Web 客户端和 API 八、Go 中的微服务应用 九、测试...套接字的聊天应用 二、增加认证 三、实现个人资料图片的三种方式 四、查找域名的命令行工具 五、构建分布式系统和使用灵活的数据 六、通过 RESTful 数据 Web 服务 API 公开数据和功能 七、随机推荐...、回顾我们的进展 十三、答案 Go 深度学习实用指南 零、前言 第一部分：Go、神经网络的深度学习，以及如何训练它们 一、Go 深度学习导论 二、什么是神经网络？...三、超越基本神经网络——自编码器和 RBM 四、CUDA——GPU 加速训练 第二部分：实现深度神经网络架构 五、基于循环神经网络的下一个词的预测 六、基于卷积神经网络的目标识别 七、用深度 Q 网络求解迷宫...、对象 九、并发 十、Go 中的数据 IO 十一、编写网络服务 十二、代码测试 Go Web 开发学习手册 零、序言 一、Go 的介绍与设置 二、服务与路由 三、连接数据 四、使用模板 五、前端与 RESTful
APP测试主要测试内容如下： 一、冒烟测试 1.monkey 2.模糊测试 3.用例覆盖测试 二、安装/卸载 1.真机的安装，卸载 2.第三方软件协助安装/卸载 3.模拟器上的安装/卸载 三、升级安装实用性...1.场景测试 2.接口用例测试； 八、界面易用性 1.界面交互； 2.可用性 九、适配性 1.分辨率 2.版本系统 3.不同品牌 4.不同网络 5.不同屏幕 6.不同尺寸 十、平台兼容 1.阿里...MQC 2.百度MTC 3.腾讯wetest 4.Testin 十一、专项测试 1.启动 2.流量 3.电量 4.GPU 5.CPU 6.内存 7.fps 十二、权限 1.不同系统 2.不同品牌...1.腾讯金刚网 2.apk反编译 3.敏感信息泄漏 4.文件夹权限 5.xss注入 6.账号安全 十四、数据安全 1.360/猎豹数据清除 2.不同安全软件对apk包检测 十五、手机特性 1.刷卡双待...2.多语言 十六、竞品对比 十七、测试常遗漏测试点 十八、建立良好的用户反馈渠道及提炼测试点 以上就是整体关于APP测试工程师，需要掌握的以及要学习的，整体有三篇~我想毕业生或者毕业1-2年经过这三篇整体系统的培训及学习
：cat 练习 6：find 练习 7：grep 练习 8：cut 练习 9：sed 练习 10：sort 练习 11：uniq 练习 12：复习 第三部分：数据结构 练习 13：单链表 练习 14：双链表...入门 四、内核、线程、块和网格 五、流、事件、上下文和并发 六、调试和分析 CUDA 代码 七、将 CUDA 库与 Scikit CUDA 一起使用 八、CUDA 设备功能库和 Thrust 九、一种深度神经网络的实现...、Jenkins 持续集成 十三、网络测试驱动开发 精通 Python 网络和安全编程 零、前言 一、使用 Python 脚本 二、系统编程包 三、套接字编程 四、HTTP 编程 五、网络流量分析 六...算法概述 二、算法中使用的数据结构 三、排序和搜索算法 四、设计算法 五、图算法 第二部分：机器学习算法 六、无监督机器学习算法 七、传统的监督学习算法 八、神经网络算法 九、自然语言处理算法 十、推荐引擎...十、金融机器学习 十一、金融深度学习 Python GUI 编程 零、前言 一、Tkinter 简介 二、使用 Tkinter 设计 GUI 应用 三、使用 Tkinter 和 ttk 小部件创建基本表单
FPGA通过ddio_out的IP核将数据单沿转双沿通过TX发送到PHY-A，PHY—B把收到的数据RX通过ddio_in的IP核双沿转单沿给FPGA采集，实现FPGA与PHY的交互通信。...DDIO模块描述： 1、DDIO为调用的FPGA内部IP核； 2、ddioin是将双沿数转为单沿数据，ddioout是将单沿数据转化双沿数据。 ddioin时序图： ?...十二、crc模块描述 ? crc模块描述： 1、crc：循环冗余校验码，8位输入，32位输出。 算子方程式： ?...总结： 1、先进行DDIO的回环测试； 2、模块化设计编程实现，测试通过之后在进行top装配测试； 3、时序未出现违规时，查看slack是否大于0.3ns，注意时序约束； 4、注意assign语句的使用...“FPGA产品设计与研发 ” 零基础入门及就业 END 后续会持续更新，带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程，学习资源、项目资源、好文推荐等，希望大侠持续关注
新一代深度学习加速技术前来解题」 双十一的余温尚存，双十二的预热就已经开始了。 大脑告诉我：不能再买了，而手却忍不住加满购物车。...（图源：网络） 看来这是一场复杂的数学活动，参与其中不止是把心里算盘打得火星都能听到的我，还有那背后摸准我们消费者行为偏好的AI推荐算法。...而做大规模推理，CPU平台具有较大优势——用户学习门槛低、部署速度快等，在类似推荐系统的应用中，CPU也担当着算力支撑，那么如何提升CPU的AI算力？...、高端型号每核心配备2个FMA单元，到代号Ice Lake-SP的双路第三代至强可扩展处理器将此类配置扩展到全系列产品，并将最高核心数从28增加至40个，CPU的向量处理能力得以大幅提升。...（注：实际性能受使用情况、配置和其他因素的差异影响，且性能测试结果基于配置信息中显示的日期进行的测试[1]） 当然AVX-512本身就以FP32、FP64等高精度浮点数据的运算见长，依然可以专注于如数据分析
商户在通过第三方开发商完成小程序开发后，无法保障明确小程序的质量情况，需要对第三方外包开发产品进行接口性能、功能的质量验收，避免外包供应商开发质量过低对客户造成损失； 2.在各种大型节日前后（如六一八、双十一、双十二...、双旦等），需要验证小程序在高并发下活动是否能正常进行时，无法确认是否存在优惠券盗刷等安全隐患； 3. ...我是开发者：作为小程序搭建的开发人员，在小程序测试的专业度上不够专业，从而导致小程序会在安全，兼容，功能，性能等方面面临各式各样的潜在风险。...小程序兼容测试：对市面主流热门安卓机型或苹果机型进行适配兼容测试，并在各种不同微信版本中进行验证，提供测试机型详细测试报告。...小程序性能测试：根据用户需求及服务器架构情况进行用例设计，支持定制高并发场景，结合测试报告针对客户的测试目标给出明确的结论，如“高风险/低风险/无风险”等，并对每个测试场景的测试结果做出梳理，标明瓶颈节点和瓶颈接口
Vite 底层所深度使用的两个构建引擎——Esbuild和Rollup，那么，这两个构建引擎对于 Vite 来说究竟有多重要？在 Vite 的架构中，两者各自扮演了什么样的角色？...相信对于 Vite 的双引擎架构，你可以从图中略窥一二。在接下来的内容中，我会围绕这张架构图展开双引擎的介绍，到时候你会对这份架构图理解得更透彻。...当然，要解决类型问题，我更推荐大家使用 TS 的编辑器插件。在开发阶段就能早早把问题暴露出来并解决，不至于等到项目要打包上线的时候。...举个例子，我们可以看下面这个实际大型库(echarts)的压缩性能测试项目压缩一个大小为3.2 MB的库，Terser 需要耗费8798 ms，而 Esbuild 仅仅需要361 ms，压缩效率较 Terser...反过来说，Rollup 插件却不一定能完全兼容 Vite(这部分我们会在插件开发小节展开来说)。
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