软件测试人员 在软件测试中，developer（开发人员）和independent tester（独立测试人员）之间存在一些区别： 1.角色： Developer:是编写软件代码的人员，他们负责实现软件功能并进行单元测试...Independent tester:负责通过各种测试技术和方法来验证软件的功能、性能和可靠性，并向开发人员提供反馈，以帮助改进软件质量。...(瀑布模型：测试在开发完成后的一个独立阶段进行。) 它是第一个识别构成系统开发过程的不同阶段的模型，其简单性使其成为多年来的有用模型。...(增量模型：在每个增量/迭代的末尾进行测试，并在最后对整个应用程序进行最终测试。) 在这个生命周期模型中，系统根据功能区域进行划分。每个主要功能区域都是独立开发并交付给客户的。...例如，在自行车租赁系统中，可能会开发和交付与发放自行车相关的任务，然后归还自行车，然后维护客户记录。
每个容器都部署于它自己的 CPU、内存、块 I/O，以及网络资源上，所有这些都不依赖于某个内核和操作系统。...例如，你可以快速部署多个 NGINX 实例（甚至可以应用于多个不同的阶段 —— 比如开发和生产阶段）。跟虚拟机不同，容器不会消耗太多系统资源。 Docker 使得创建、部署，和管理容器变得特别简单。...更好的是，安装和使用 Docker 在 Linux 平台上特别的方便。 我将会向你演示在 Linux 上安装 Docker 是多么方便，同时带你入门 Docker。...例如，在 Fedora 上安装应该用命令： sudo dnf install docker 若你使用的是 CentOS 7，那么最好使用安装脚本来安装 docker。...SSL 项目），Bitnami，在树莓派上使用的 Nginx 和 Drupal，等等很多很多)。
使用正确的设置，可以强制 Linux 用户定期更改密码。以下是查看密码时效以及如何更改其中设置的方法。 可以将 Linux 系统上的用户密码配置为永久或设置过期时间，以让人们必须定期重置它们。...要查看和修改密码时效，你需要熟悉几个重要的命令：chage 命令及其 -l 选项，以及 passwd 命令及其 -S 选项。本文会介绍这些命令，还有其他一些 chage 命令选项来配置密码时效。...查看密码时效设置 确定某个特定帐户是否已设置密码时效的方法是使用如下 chage 命令。请注意，除了你自己的帐户以外，其他任何帐户都需要 root 权限。请注意下面的密码到期日期。...最常用的设置是最短和最长的天数。...总结 到此这篇关于在 Linux 上查看和配置密码时效的文章就介绍到这了,更多相关linux 查看配置密码时效内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试 我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。...那么真实结果是否如我们想象的那样呢？接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。 托管模型 在开始 benchmark 测试之前，我们再来来介绍一下这 4 种托管模型： 1....理论上，这种模式的性能应该相对较高，因为请求无需经过额外的进程通信。 2....Benchmark 测试结果 以下是测试结果： 托管模型 Requests Per Second (RPS) InProcess 7266 OutProcess 7960 SelfHost HttpSys...测试结果受到多种因素的影响，大家不要较真，就图一乐吧。 不过从结果上横向来看，至少可以得出以下结论： Self Host 比 IIS Host 性能上要快上好几倍。
在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。...测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（剪裁，不同大小），把测试数据各种Augmenting后在训练的不同模型上的结果再继续Averaging出最后的结果。...训练和测试使用整张图的不同尺度（Sermanet et al., 2014; Howard, 2014）。...作者也是看到这两个没有谈到深度的工作，因而受到启发，不仅将上面的两种方法应用到自己的网络设计和训练测试阶段，同时想再试试深度对结果的影响。...设计自己模型架构很浪费时间，尤其是不同的模型架构需要跑数据来验证性能，所以不妨使用别人在ImageNet上训练好的模型，然后在自己的数据和问题上在进行参数微调，收敛快精度更好。
PHP 7.3是PHP的最新版本，如果你想装指定版本的PHP，这篇文章对你有很大的帮助。本文将帮助你在Ubuntu 18.04，16.04上通过PPA的方式安装PHP 7.3 7.2和7.0。...add-apt-repository ppa:ondrej/php $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y php7.3 安装完成后，使用如下命令检查PHP的版本...add-apt-repository ppa:ondrej/php $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y php7.2 安装完成后，使用如下命令检查PHP的版本...add-apt-repository ppa:ondrej/php $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y php7.1 安装完成后，使用如下命令检查PHP的版本...for PHP php7.2-curl - CURL module for PHP php7.2-dba - DBA module for PHP 用如下命令，按需安装PHP扩展模块，安装之前，确保安装正确的
Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模...Llama3 的开源地址如下： https://github.com/meta-llama/llama3 按照开源文档的安装说明也许能把 Llama3 跑起来，但这个太不适合普通人，还有更简单的方法。...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。
topicId=16780&forumId=13 Apache SOAP的Web Services在Tomcat上的初体验：安装和测试 下载: Apache SOAP http://xml.apache.org...Tomcat 3、复制%ApacheSOAP%\webapps\soap.war文件到%Tomcat%\webapps目录下 4、启动Tomcat，此时Tomcat自动将soap.war解压了 5、在%...Name:俞黎敏 Result:欢迎光临SOAP：俞黎敏 SOAP调用测试结束。。。 则证明配置和测试成功，以后就可以发布自己的SOAP服务了！...call.setTargetObjectURI("urn:" + _strURI); //设置调用的方法名 call.setMethodName(_strMethodName); //设置编码风格 call.setEncodingStyleURI...(Constants.NS_URI_SOAP_ENC); //设置方法调用的参数 Vector params = new Vector(); params.addElement(new Parameter
Cockpit 是一个有用的基于 Web 的 GUI 工具，系统管理员可以通过该工具监控和管理 Linux 服务器，它还可用于管理服务器、容器、虚拟机中的网络和存储，以及检查系统和应用的日志。...在本文中，我们将演示如何在 CentOS 8 和 RHEL 8 中安装和设置 Cockpit。...在 CentOS 8/RHEL 8 上安装和设置Cockpit 登录你的 CentOS 8/RHEL 8，打开终端并执行以下 dnf 命令： [root@linuxtechi ~]# dnf install...在左侧栏上，我们可以看到可以通过 cockpit GUI 监控和配置的内容， 假设你要检查 CentOS 8/RHEL 8 中是否有任何可用更新，请单击 “System Updates”： ?...总结 以上所述是小编给大家介绍的在 CentOS 8/RHEL 8 上安装和使用 Cockpit的方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
1 问题 如何用python程序实现子类在继承父类属性和方法的基础上同时增加子类自己的属性和方法？ 2 方法 用super().函数调用父类属性。...print(' ')class Stuff(Boss):#继承父类属性 def __init__(self,name,age,gender,position,salary):#子类添加自己的属性...self.salary=salary def stuff_print(self): print(' ') super().boss_print()#用super().调用父类的方法...jixiangwu',1000000000000)bo.tiancai_print()st1.stuff_print()st2.stuff_print() 3 结语 对如何用python程序实现子类在继承父类属性和方法的基础上同时增加子类自己的属性和方法的问题...通过子类添加自己的属性，用super().函数调用父类属性，证明了该方法是有效的。
如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...Dropout迫使你的神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的分类准确性，只有当你把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。 ...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。
但是，像 DeFi 这样广为人知的去中心化模型，不一定适用于这些更复杂的系统（具有更多 UI 特性、更丰富的客户端体验、中心化产品和服务和授权 IP 等系统)。...因此，我认为分享在过去几年里在与加密创始人密切合作中收集到的去中心化特定模型和原则是有用的，通过几个用例可以帮助 web3 构建者理解去中心化在实践中的意义。...该原则在豪威测试（Howey Test）中发挥了作用，用来确定美国证券法律是否应适用于数字资产交易主观测试中的 （1）货币投资； （2）普通企业； （3）合理的预期收益； （4）主要基于他人的管理工作。...作为开源公共物品——任何人都可以免费使用和测试功能，来确保安全、促进去中心化经济等等。 支持数据的可移植性、移动性和互操作性——用户保留了 web3 产品和服务的数据、购买和内容控制。...在为 web3 系统设计去中心化治理时，我们可以从已经在 DeFi 领域开发和实施的几个不同模型中取经，例如： SubDAOs：为简化决策制定，一些 DAOs 特别赋予 subDAOs 拥有某些行动类别的权限
and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》，主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。...该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性，这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法，结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型（RCM）。...右图：目标域上近地面温度 Y 的示例数据及其方法：此研究重点模拟的是基于CNRM-ALADIN63区域气候模型的EURO-CORDEX模拟中的日近地面温度。...讨论：1.GCM与RCM之间的不一致性：文章指出，近期研究揭示了RCM和其驱动GCM之间在各种变量上的大尺度偏差。...通过在历史时期（1951-2005年）训练仿真器，测试了RCM-仿真器对于静态假设的有效性。结果显示，这种方法对于未来的气候变化模拟存在偏差，表明训练仿真器时应涵盖更广泛的可能气候状态。
于是，我们开发了微信跳一跳Auto-Jump算法，重新定义了玩跳一跳的正确姿势，我们的算法不仅远远超越了人类的水平，在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有算法，可以说是跳一跳界的state-of-the-art...这种方式只在前一次跳到中心的时候可以用，不过没有关系，我们每次都可以试一试这个不花时间的方法，不行再考虑多尺度搜索。 讲到这里，我们的方法已经可以运行的非常出色了，基本上是一个永动机。...下面是用我的手机玩了一个半小时左右，跳了859次的状态，我们的方法正确的计算出来了小人的位置和目标位置，不过我选择狗带了，因为手机卡的已经不行了。 这里有一个示例视频，欢迎观看! 到这里就结束了吗？...Coarse 模型 我们把这一问题看成了回归问题，coarse模型使用一个卷积神经网络回归目标的位置， 经过十小时的训练，coarse模型在测试集上达到了6像素的精度，实际测试精度大约为10像素，在测试机器...经过十小时训练，fine模型测试集精度达到了0.5像素，实际测试精度大约为1像素，在测试机器上的inference时间0.2秒。 Cascade 总体精度1像素左右，时间0.6秒。
问题描述 在使用flask_sqlachemy时，给price字段选择了Float类型，数据库用的mysql，生成数据库表后，发现 from sqlalchemy import Float,Column...= Column(Float(as_decimal=True)) float_4 = Column(Float(precision=10, scale=2),default=0.00) 上面方法无论哪种生成的结果
很多同学在海思上也有往mtcnn方向下功夫的，其实可以走得通，但现实是，海思弱鸡的CPU算力还是留给其他业务逻辑吧，直接用one-stage的方法也是很香的。...综上，将RetinaFace这类模型放上海思的板子上是有巨大的优势。 我参考的代码和模型来自于 https://github.com/Charrin/RetinaFace-Cpp 1....bottom: "B" top: "C" } 知道Crop的原理和模型训练的流程就能明白，作者利用Crop的原理其实就是解决多尺度输入的问题，可以在比赛或实验中去利用多尺度提升性能，但实际在跑视频流或者做应用的时候并不需要每一次都跑尺寸不同的图像...修改完prototxt后就可以直接在RuyiStudio中使用Marker进行模型拓扑图像的观测，调节data的输入尺度，可以测试出几组能满足条件的size，这样之后的转换问题应该就不会很大了！...量化仿真 做完了上面的步骤就可以进行量化了，目前做的测试显示，低精度的量化在landmarks和bbox的回归上精度还是偏低的，但够用，部署起来输出的误差也就像素级误差，而高精度模式下自然也不用担心，只是效率会稍微降低一点
本次结果要求IOU要>0.7才算是检测正确，这对于本身检测精度就没那么高的YOLO提出了更高的要求，其次的话就是要把握好召回率和准确率之间的平衡，可以说解决YOLO定位精度不高和召回率不足的问题是这次的关键...mix-up增强 这里要提一点就是后期分析错误的时候发现了某些困难样本很难识别，尝试了mix-up增强的方法从数据入手改善，mix-up简单来说就是图片的加权和，可以看下图： ?...后面分析错误的时候我发现有一些在钢筋上的石头就被误判成钢筋，觉得使用填鸭式增强应该可以改善这个问题，但因为时间问题以及这个方法感觉太过手动就没有尝试，感觉应该是有效的。...感觉9个聚类确实有点强行，但是同时mean iou可以达到0.8793，实际上可能6个聚类中心甚至3个聚类中心就已经足够，但是在试验中发现使用聚类之后的anchor box效果却比原版在coco上聚类得到的...多尺度训练 模型的训练我们采用多尺度图片输入进行训练，来使得模型具有尺度的鲁棒性，这里要提一点，如果是通过每次输入图片的时候来随机选择尺度方式输入（即YunYang代码中的方式）来多尺度训练，训练中的loss
于是，我们开发了微信跳一跳Auto-Jump算法，重新定义了玩跳一跳的正确姿势，我们的算法不仅远远超越了人类的水平，在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有算法，可以说是跳一跳界的state-of-the-art...这种方式只在前一次跳到中心的时候可以用，不过没有关系，我们每次都可以试一试这个不花时间的方法，不行再考虑多尺度搜索。 讲到这里，我们的方法已经可以运行的非常出色了，基本上是一个永动机。...下面是用我的手机玩了一个半小时左右，跳了859次的状态，我们的方法正确的计算出来了小人的位置和目标位置，不过我选择狗带了，因为手机卡的已经不行了。 以下是效果演示： 这里有一个示例视频，欢迎观看!...，coarse模型在测试集上达到了6像素的精度，实际测试精度大约为10像素，在测试机器（MacBook Pro Retina, 15-inch, Mid 2015, 2.2 GHz Intel Core...0.5像素，实际测试精度大约为1像素，在测试机器上的inference时间0.2秒。
于是，我们开发了微信跳一跳 Auto-Jump 算法，重新定义了玩跳一跳的正确姿势，我们的算法不仅远远超越了人类的水平，在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有算法，可以说是跳一跳界的 state-of-the-art...这种方式只在前一次跳到中心的时候可以用，不过没有关系，我们每次都可以试一试这个不花时间的方法，不行再考虑多尺度搜索。 讲到这里，我们的方法已经可以运行的非常出色了，基本上是一个永动机。...下面是用我的手机玩了一个半小时左右，跳了 859 次的状态，我们的方法正确的计算出来了小人的位置和目标位置，不过我选择狗带了，因为手机卡的已经不行了。 ? 以下是效果演示： ? 到这里就结束了吗？...，coarse 模型在测试集上达到了 6 像素的精度，实际测试精度大约为 10 像素，在测试机器（MacBook Pro Retina, 15-inch, Mid 2015, 2.2 GHz Intel...0.5 像素，实际测试精度大约为 1 像素，在测试机器上的 inference 时间 0.2 秒。
最先进的精度：R-MSFM实现了最先进的性能，在KITTI特征分割测试集上比Monodepth2（4.701）低4.470RMSE。 合理的推理速度。...实验结果表明，RMSFM在合理的推理速度下，在精度和模型尺寸上都取得了最先进的性能。 02相关工作 深度估计是理解三维世界的重要组成部分，它对机器人系统和许多视觉任务[29,16,7,1]有重大影响。...虽然自监督单目深度估计的精度有了显著的提高，但仍远非完全监督的方法。在本工作中，我们证明了基于多尺度特征调制模块和参数共享解码器在固定分辨率下的迭代深度细化的优越性。...在KITTI Eigen特征测试集[8])上的实验结果如表1所示。与其他采用自监督训练策略的最先进的方法相比，我们的方法在显著降低模型参数的同时产生了类似的结果。...在KITTI特征分割测试集上不同迭代更新下模型的每次更新结果[8]。 image.png 图3 迭代更新的可视化。我们展示了从第一次更新的估计深度和从后续更新的剩余改进。
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