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软件测试用例设计方法：正交试验冲锋

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快1、引言上篇讲了因果图和判定表法，而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下，会生成非常庞大且冗余的测试用例，此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖

测试老哥·2025-02-12 03:45

【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍

方法一采用多层循环进行编写，码量极小，易于复刻，但并未求出插值函数；方法二采用符号变量结合矩阵运算，完全按照拉格朗日插值法的思

Wthirteen·2025-02-12 03:14

Codis和Redis-cluster对比

11294773.htmlRedis概述在我们日常的JavaWeb开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求

BA KI·2025-02-12 02:06

自动评估基准 | 设计你的自动评估任务

使用现有的数据集这部分强烈建议仔细阅读！数据集需要注意的问题样本是由谁创建的？在我看来，按照样本的标注员素质高

·2025-02-12 01:59

Hugging Face 机器人技术新突破

https://www.bilibili.com/video/BV1WJkVYdEq7/?aid=113663474205...这次我们的LeRobot团队联合@therobotstudio和@NepYope打造了全新腱驱动（Tendon-driven）技术，以快、更准、更灵活的超凡表现，让机器人手部控制进入全新时代！当前该机器手的自由度：手部16，手臂7。机器手价格不超过450美元最让人激动的是

·2025-02-12 01:58

详细解读 React useCallback & useMemo

前言阅读本文章需要对Reacthooks中useState和useEffect有基础的了解。我的这篇文章内有大致介绍在React项目中全量使用Hooks。

夏天的味道123·2025-02-12 01:30

Java 高并发编程——锁机制

工程师在实验室中进行程序设计时，由于多个CPU、多道程序环境、内存碎片、中断等原因造成程序运行效率低下，而出现了锁（lock）、互斥锁（mutexlock）、条件变量（conditionvariable）、信号量（

AI天才研究院·2025-02-12 00:52

如何用Python去除PDF文档中的水印

然而，这些水印会干扰的阅读或使用体验。市面上的PDF处理工具非常多，在线和桌面的工具，但是呢，作为一个程序员，有没有想自己写个脚本来轻松完成呢？！Let’sGo！

songwjaa·2025-02-12 00:52

数据库优化与分库分表策略：提升高并发应用的性能

引言随着互联网应用的规模不断扩大，后端服务的用户量和数据量也随之激增。传统的单库单表架构往往面临着性能瓶颈，尤其在高并发、大数据量的场景下，数据库容易出现响应缓慢、查询效率低下、写入压力过大等问题。

桂月二二·2025-02-12 00:21

知识点0207

根据基址寻址方式的定义，操作数的有效地址是基址寄存器的内容加上形式地址(位移量)。如何减少换页错误?

小艺小艺·2025-02-11 23:49

Spring Boot：将JPA批量插入性能提高100倍

因此，我对此进行了一些研究，并希望与您分享我发现的发现，这些发现帮助我将插入记录的吞吐量提高了近100倍。

didiao java·2025-02-11 23:12

RP-series PIO（六）-PIO 使用入门之 PIO 和 DMA

DMA（一个逻辑分析器）前面的文章介绍过如何从处理器直接向PIO写入数据，这往往会使处理器处于空转状态，来等待FIFO缓冲区有空间来进行数据传输，导致处理器得不到充分利用，同时也限制了能达到的总数据吞吐量。

qichengzong_right·2025-02-11 22:39

深度学习中模型轻量化及具体方案应用

模型轻量化介绍在深度学习中，模型轻量化是一项关键技术，用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上部署模型。

码上就位·2025-02-11 22:36

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）

文末682份DeepSeek、大模型、AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。同时，它的训练和使用成本大幅降低

·2025-02-11 21:14

基于计算图的Softmax层反向传播推导

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

数字滤波器的分类

-缺点：实现相同性能时，阶数通常较高，计算量较大。IIR滤波器（无限脉冲响应滤波器）-特点：系统的脉冲响应在理论上无限延续。-优点：实现相同性能时，阶数较低，计算效率高。-缺点：非线性相位特

膝盖中箭-_-#·2025-02-11 20:24

spi iic和串口的区别_IIC协议解释

之家-中国最好的纯工程师社群(1)概述I2C(Inter-IntegratedCircuitBUS)集成电路总线，该总线由NXP(原PHILIPS)公司设计，多用于主控制器和从器件间的主从通信，在小数据量场合使用

weixin_39995943·2025-02-11 20:53

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

从BERT到GPT，这些模型不仅在学术研究中取得了突破性进展，也在工业界得到了广泛应用。本文将深入探讨预训练语言模型的原理、发展历程以及如何在实际项目中应用这些强大的工具。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

#渗透测试#批量漏洞挖掘#某骋BPM Handler SQL注入漏洞

免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读

独行soc·2025-02-11 20:51

#渗透测试#批量漏洞挖掘#某成科信票务管理系统 TicketManager SQL注入漏洞

免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读

独行soc·2025-02-11 20:51

DeepSeek迁移学习与预训练模型应用

通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。DeepSeek提供了丰富的预训练模型和迁移学习工具，帮助我们高效地完成新任务的训练。

Evaporator Core·2025-02-11 19:48

MongoDB 安装

2.运行安装程序双击下载的.msi文件，在安装向导中，点击“Next”，阅读并接受许可协议，选择安装类型。若选择“Custom”可自定义安装路径。

yqcoder·2025-02-11 19:46

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的飞速发展，人类产生和消费的数据量呈指数级增长

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

二层组网和三层组网的特点

3、大二层技术应用：现代大二层技术如VXLAN和TRILL，突破了传统二层网络的限制，扩展了网络规模

犀思云·2025-02-11 17:33

DeepSeek 官网全球日访问量超越谷歌 Gemini

自不量力的A同学·2025-02-11 16:57

Jetpack Compose学习(2)——文本(Text)的使用

本篇涉及到Kotlin和DSL特性的使用若不了解的话可能会造成代码阅读困难,阅读前确保你有上述基础知识!!!

l软件定制开发工作室·2025-02-11 16:21

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！

屿小夏·2025-02-11 16:50

5分钟在本地PC上使用VLLM快速启动Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-AWQ

及依赖库模型下载安装HuggingFaceCLI下载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型启动启动命令启动确认模型验证发送API请求示例输出注意事项参考链接前言VLLM是一个高效且轻量的大规模语言模型

engchina·2025-02-11 14:41

Pytorch学习之路（2）

（PS：请先阅读Pytorch学习之路（1）开篇注释）【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量（1）简介0维张量——标量（数字）1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片

AAAx1anyu·2025-02-11 14:40

RPC与HTTP调用模式的架构差异

RemoteProcedureCall，远程过程调用）和HTTP调用是两种常见的通信模式，它们在架构上有以下一些主要差异：协议层面RPC：通常使用自定义的二进制协议，对数据进行高效的序列化和反序列化，以减少数据传输量和提高性能

MavenTalk·2025-02-11 14:09

怎么查看XP电脑服务器型号,xp怎么查看电脑配置

下面是由小编为你整理的xp怎么查看电脑配置，欢迎大家阅读。xp怎么查看电脑配置1.右键点击我的电脑，选择属性。2.弹出“系统属性”对话框，点击“常规”，查看红色圆圈标注的地方。

云东来·2025-02-11 13:06

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（Reinfo

·2025-02-11 12:49

α-Synuclein (71-82) (human)

α-Synuclein(71-82)(human)是α-突触核蛋白的71-82片段【基本信息】英文名：α-Synuclein(71-82)(human)CAS号：332867-16-0分子式：C₅₁H₉₁N₁₃O₁₇分子量：

楚肽生物-潇潇·2025-02-11 12:26

基于 Nginx 的 CDN 基础实现

概览本文是对基于Nginx的CDN网络的学习笔记，阅读的代码为：https://github.com/leandromoreira/cdn-up-and-running其中，先确定CDN中的一些基础概念

藤原拓鞋 carfied·2025-02-11 11:55

数据赋能未来趋势探索：嵌入式BI技术的挑战与突破

·2025-02-11 11:09

deepseek:三个月备考高级系统架构师

学习方法：阅读《系统架构设计师教程》或精简版教材，快速过一遍知识点。观看视频课程（如慕课网、腾讯课堂

wujiada001·2025-02-11 11:54

聊聊项目中如何实现请求聚合

buffer-trigger适用场景高吞吐量消息处理：当系统需要处理大量快速产生的数据或消息时，如日志记录、事件追踪、实时交易数据等，单条消息的即时处理可能会导致过多的系统开销（如网络通信、数据库操作等

·2025-02-11 11:36

首日调用客户破1.5万！DeepSeek-V3/R1上线背后的超低推理成本技术揭秘

这一突破性进展的背后，是百度智能云在推理引擎性能优化技术、推理服务工程架构创新以及推理服务全链路安全保障上的深度融合。本文

·2025-02-11 11:33

Docker 初学者教程

容器与虚拟机不同，它们共享宿主机的操作系统内核，因此更加轻量且启动迅速。1.1基本概念镜像（Image）:镜像是一个只读模板，包含了运行应用所需的代码、库、环境变量和配置文件。镜像是容器的基础。

·2025-02-11 11:33

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。

Limiiiing·2025-02-11 09:37

Python Flask 轻量web框架

前置条件：你已经在Windows下搭建好了Pycharm集成开发工具+Python3.6的版本及相关的第三方包Step1：框架全图Step2：框架的结构说明项目结构- manage.py 用来控制程序的 python manage.py runserver #启动服务命令 python manage.py shell #进入shell脚本模式命令- app/__init__ 初始化文件初始

Wu_Candy·2025-02-11 08:55

所罗门诺夫的毕生研究方向

通过本文的阅读，读者将对所罗门诺夫的研究成果及其在计算机科学领域的深远影响有更深刻的理解。第一部分：背景

AI天才研究院·2025-02-11 08:24

性能测试架构：选择与优化的关键

通过模拟不同的负载情况，如高并发用户访问、大数据量处理等，性能测试架构能够揭示系统在各种压力下的表现，从而让开发团队有针对性地进行优化。例如，使用JMeter等负载测试工

老黄浅谈质量·2025-02-11 07:15

【《深入浅出python量化交易交易实战》Python复现（第二章：(二)移动平均策略）】

双移动平均策略的实现2.2.3双移动均线的回测第二章回测与经典策略2.2移动平均线及双均线策略2.2.1单一移动平均指标移动平均策略的核心思想非常简单，且十分容易理解当股价上升且向上穿过N日的均线时，说明股价在向上突破

xulu010·2025-02-11 07:43

基于HTML、CSS 和 JavaScript 开发个人读书类网站

以下是一个使用HTML、CSS和JavaScript开发个人读书类网站的示例代码，包含基本功能和样式：我的读书空间我的书库首页添加新书当前阅读列表添加新书书名：

星糖曙光·2025-02-11 06:09

前端 Vue 性能提升策略

二、前端性能优化基础1.减少初始加载时间代码分割（CodeSplitting）：通过动态导入（import()）按需加载模块，减少初次加载的资源量。constHome=()=>i

随风九天·2025-02-11 05:58

Go_Json的序列化和反序列化

易于人阅读和编写，同时也易于计算机解析和生成，并有效的提升网络传输效率。Json易于机器解析和生成，并有效的提升网络传输效率，通常程序传输时会先将数据

itzhuzhu.·2025-02-11 04:23

go语言结构体与JSON序列化

易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。JSON键值对是用来保存JS对象的一种方式，键/值对组合中的键名写在前面并用双引号""包裹，使用冒号:分隔，然后紧接着值；多个键值之间使用英文,分隔。

唐维康·2025-02-11 04:51

paddle 文档阅读笔记

Paddle文档阅读笔记一、说明二、基本概念1、Tensor概念介绍（1）tensor的创建使用paddle.to_tensor()生成tensor使用Numpyarray创建（2）将Tensor转化为

前端corner·2025-02-11 03:18

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