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。
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
英伟达新发布的RTX 2080 Ti跑深度学习怎么怎么样？ 美国人工智能公司Lambda用TensorFlow测试了RTX 2080 Ti。相比1080 Ti， 2080 Ti值得买么？...基准测试可以在文末传送门处找到，下文会提到具体方法。 ? △ 在FP32训练中2080 Ti相比1080Ti的提速倍数 ?...我们对VGG16和ResNet-152的半精度（FP16）训练的2080 Ti和1080 Ti进行基准测试，计量的还是每秒处理的图像（图像/秒）。使用Yusaku Sako基准脚本进行测试。 ?...· 2080 Ti在基准测试中有张量核心。...传送门 Lambda Lab测试原文： https://lambdalabs.com/blog/2080-ti-deep-learning-benchmarks/ github基准测试代码： https
错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...虽然在此前的工作中，已经和海外业务方“打成一片”，英文交流无障碍，但是来到印尼当地支持12.12大促，还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后， 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展， 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12
、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。
借助AI技术，在保证原有质量下，大大提升在问题识别与测试驱动两个环节的效率和识别准确率，深度兼容测试服务直击底价，仅需原市场价三成，所有移动应用开发者即可享用该服务。...经腾讯WeTest官方测算，单凭人力如果要实现全设备覆盖的兼容测试，每年耗费的人力成本高达百万元，设备成本更超过300万元，而这就是市面上深度兼容测试服务价格居高不下的主要原因。...而这，便是WeTest能“见招拆招”，面对开发者与市场诉求，可以第一时间让AI技术落地，极度降低深度兼容性测试成本的原因。...在ChinaJoy中，腾讯WeTest公布此次直击底价的深度兼容测试服务将于2019年Q3开放，因此受到不少游戏开发者的询问与关注。...腾讯WeTest产品经理在2019 ChinaJoy现场与客户分享交流 随着AI技术的不断成熟，在产品开发测试阶段，开发者能得出更简单、更划算、更智慧的决策，全情专注于内容生产，而腾讯WeTest将与开发者一道
就连上一代顶级显卡GTX 1080Ti价格也是居高不下，官方定价699美元（约4700元）买不到，你还得加价买。...加入张量核心，显存和CUDA核心数却比1080Ti少了近一半，在此消彼长的情况下，2060还适合用来做深度学习吗？如果你囊中羞涩，不妨看国外开发者的实际对比测试，也许能帮你省下一大笔钞票。...一位名叫Eric Perbos-Brinck的深度学习从业人员，分别在两张显卡上测试了CIFAR-10、CIFAR-100两个数据集在不同层数的ResNet上的表现。...结论： RTX 2060 FP32在多项测试中性能垫底。 当深度学习模型层数较少时，GTX 1080Ti性能更佳，随着层数增多，RTX 2060性能实现了反超，而且层数越多性能优势越大。...总之，你的模型层数越多，而且是在半精度（FP16）条件下训练模型，那么用RTX 2060就越划算。 One More Thing 以上的结果都是显卡在100%负责训练模型的条件下测得的。
___ 借助AI技术，在保证原有质量下，大大提升在问题识别与测试驱动两个环节的效率和识别准确率，深度兼容测试服务直击底价，仅需原市场价三成，所有移动应用开发者即可享用该服务。...经腾讯WeTest官方测算，单凭人力如果要实现全设备覆盖的兼容测试，每年耗费的人力成本高达百万元，设备成本更超过300万元，而这就是市面上深度兼容测试服务价格居高不下的主要原因。...深度兼容性服务直击底价，让精品不断发声 经过十数年的测试与打磨，WeTest 不仅沉淀下了众多优秀测试工具与WeTest自研工具，形成了成熟的DevOps测试中台，提高整体效能。...而这，便是WeTest能“见招拆招”，面对开发者与市场诉求，可以第一时间让AI技术落地，极度降低深度兼容性测试成本的原因。...在ChinaJoy中，腾讯WeTest公布此次直击底价的深度兼容测试服务将于2019年Q3开放，因此受到不少游戏开发者的询问与关注。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
以前在学校用的腾讯1元服务器，但是毕业了就不给用了，自己买又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器； 树莓派是一个微型电脑，长这样： ?...这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的，买的话加上配件大概250块钱。我的树莓派的配置是1G内存，16G存储，够用。按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...其实这个域名和端口都是免费的，可以使用花生壳这个工具来映射端口，免费的，实名认证一下就行，每月有1G免费流量，也送域名；不过我用的是我很久以前买的是花生棒，98块钱，花生棒每月有2G流量。...对于我来说就是花了98块钱买花生棒。所以这笔买卖，划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱，但我想说的是，我这哪里扣啦，我这是精致的生活好吧。 好吧，其实我就是扣。
不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。
前言 我们选购买电脑的时候第一个要选的就是CPU，那么选择CPU需要考虑什么呢，其实无非就以下几点： 插槽类型：要选择与主板兼容的CPU插槽类型，例如Intel主板需要选用Intel CPU，AMD...具体测试数据如下： 也就是说，买了贵了两倍的i9-12900K，2K分辨率帧数就差了3%，4K是一样的。 那么，我们具体应该如何选择呢？...仅仅说玩游戏的话，最划算的选择是： 这个价格美丽，而且也是个经典款。 高端需求——直播直播或影视以及3D渲染 绝对的不卡，绝对的够用，一般不会出现有CPU性能导致的死机等情况。...这个用在哪里度舒服。 非DIV电脑笔记本 游戏推荐 ROG系列，例如：冰刃7。 冰刃7搭载的CPU是：AMD的Ryzen 9 7945HX，是5纳米的技术。...这些引擎广泛应用于机器学习和深度学习领域，用于解决各种问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
经常在“知乎”或社区看到一些网友在问： 我是初学者想创建自己的网站如何购买服务器最划算？ 云提供那么多购买方式，他们之间的差别又是什么？...为什么“包年包月”购买的服务器半路退费折算下来要比买时写的更贵？ 所以让我们带着这些问题看如何购买云资源最划算，不同的购买方式适用的场景又如何和如何避免购买时的一些“坑”。...image.png 如何购买服务器最划算？ 首先需要确认自己使用的一个定位和应用场景，有了这个再做选择就容易多了。可以根据下列表格进行选择。...企业用户 推荐购买“包年包月”云产品且购买时间约长折扣越多，测试或临时使用建议使用“按量计费”购买，但按量计费也是有阶梯计价的 以腾讯云MySQL为例分为三个档： MySQL按量计费第一阶梯使用时长T1...c=E4A0A0 为什么“包年包月”购买的服务器半路退费折算下来要比买时写的更贵？
很难想象，当初如果自己没有自费买 GPU，现在我会在哪里，在做什么。...我自己实验室是一点点积累买GPU的，拿不到国家课题就做企业课题，然后用来给学生买GPU，电脑，内存，磁盘，保证本科+研究生20多人的计算能力。...这是其实是最划算的方式，在网上无论是免费还是付费的资源，终究不是长远之计，而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧，深度学习不用大量的卡"喂"，很难研究出什么东西。 ?...所以还是最开始的话，尽早联合你同届同学说服老师买卡，不然还是乘早弃坑。自己学(无人指导) + 没卡 = 天坑 ️，切记！...不如买块游戏显卡打游戏去。 哦，其实游戏显卡也是可以搞深度学习的，图灵架构显卡的CUDA计算力高达7.0，只要1500元一块，你值得拥有！
甚至……花这些钱买测试机和精力来做测试是不是必要？有这些个时间，是不是跟团队里的兄弟撸个串巩固下友谊来的更实在？！ 需求源于用户的痛点，我们以移动游戏为例，看看用户对于兼容性问题的吐槽： ?...买！ 昨天出了魅族note2？买！ 锤子坚果？买！ …… 买买买是否能够奏效？...（Android TOP机型的覆盖率——数据来自腾讯IEG适配中心） 退一步说，即使购置了大量机器，随之带来的人力压力开始越来越大，你买完了市面上TOP100的机器，但你的测试人员测的过来全部100台机器吗...这种服务对于移动测试者来说省心省力，但具体看看对方的产品方案：“三千元Top300机型兼容测试”，“四千元TOP600机型兼容测试”。...兼容性测试方案，从测试深度，到测试广度，从来都没有一个最优解，但我们也在不断探索寻找对于广大开发者来说性价比最优、最实在的解决方案。 欢迎您在内测阶段率先使用，并不吝赐言。
另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。...另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。...那么如何用上式来对测试样本分类呢？ 举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。...而显示某些特征未出现在测试集中的情况是可以发生的。...，材料看着蛮高档的，想着半价买来吃也划算的。
我曾在一个 Xeon Phi 集群工作站搞研究，这期间的经历不忍回想，一把辛酸泪： 我无法运行单位测试，因为 Xeon Phi MKL 和 Python Numpy 不兼容；我不得不重构大部分的代码，因为...所有这些迫使我在心酸沮丧中重写代码，并且没有单位测试。这过程极度漫长，堪称地狱般的经历。 直到我的代码终于成功执行，但所有东西速度都很慢。...但即便如此，仅仅看带宽还是能大致估出 GPU 的深度学习速度。 另一个需要考虑的因素，是与 cuDNN 的兼容性。并不是所有 GPU 架构都提供支持。...另外，买 16 个 GTX 1050 Ti 不可能得到四个 GTX 1080 Ti 的性能，你还需要另外买 3 个 PC。...租 AWS 上的 GPU 实体价格已经太高，还是买自己的 GPU 更划算。我不推荐 GTX 970，不仅慢，二手的价格也不够实惠，而且它还存在显存启动问题。
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