训练验证测试第12页

Python自动化测试之Selenium各浏览器驱动下载网址

在自动化测试领域，Selenium无疑是一个不可或缺的工具。它允许开发者编写脚本来模拟用户在浏览器中的操作，从而进行自动化测试。

Shadow℘Coder·2025-01-17 20:00

matplotlib将画的图像存于内存

它们常常用于单元测试、文件操作的模拟等场景。基础概念io.StringIO():创建一个内存中的文本流，可以像文件一样进行读写操作，但数

飞行codes·2025-01-17 20:29

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

·2025-01-17 19:08

【论文速读】| Pipe-Cleaner:使用安全策略的灵活模糊测试

基本信息原文标题:Pipe-Cleaner:FlexibleFuzzingUsingSecurityPolicies原文作者:AllisonNaaktgeboren,SeanNobleAnderson,AndrewTolmach,GregSullivan作者单位:PortlandStateUniversity,CharlesStarkDraperLaboratory关键词:fuzzing,secu

·2025-01-17 19:08

拒绝 Helm？如何在 K8s 上部署 KRaft 模式 Kafka 集群？

逐步引导您完成以下关键任务：配置KafkaSecret：管理用户密码和集群ID配置KafkaService：使用NodePort对外发布Kafka服务使用StatefulSet部署KRaft模式Kafka集群如何测试

·2025-01-17 19:07

鸿蒙NEXT应用开发训练营毕业总结

自从加入鸿蒙NEXT应用开发训练营以来，我体验了一段充实而富有挑战性的学习旅程。通过系统的理论学习和实践操作，我不仅对鸿蒙NEXT应用开发有了深入的理解，还掌握了其核心技能。

wjl6259·2025-01-17 19:24

软件测试入门—软件测试的阶段

在软件测试的旅程中，明确各个阶段的任务与目标，如同绘制一张精准的地图，能帮助测试人员有条不紊地开展工作，确保软件质量的稳步提升。

Algorithm-007·2025-01-17 19:53

软件测试入门—测试流程之需求分析

在软件测试的整个流程中，需求分析是至关重要的第一步，它为后续的测试工作奠定了坚实的基础。良好的需求分析能够确保测试工作的针对性和有效性，帮助我们发现更多的软件缺陷，提高软件的质量。

Algorithm-007·2025-01-17 19:53

【YashanDB知识库】YashanDB获取统计信息

templateId=171...在测试环境重现生产环境SQL语句执行计划问题时，需要使用生产环境相关表的统计信息模拟。

·2025-01-17 19:57

（经过验证）在 Ubuntu 系统中为 VSCode、PyCharm 终端及 Jupyter Notebook 配置代理的完整方案

文章目录1.通过系统环境变量配置代理步骤一：打开终端步骤二：编辑`~/.bashrc`文件步骤三：添加代理环境变量步骤四：保存并关闭文件步骤五：使配置生效步骤六：重启相关应用步骤七：使用代理函数2.在VSCode中配置代理步骤一：打开设置界面步骤二：搜索代理设置步骤三：添加代理配置步骤四：保存并重启VSCode3.在PyCharm中配置代理步骤一：打开设置界面步骤二：找到HTTP代理设置步骤三：配

迷路爸爸180·2025-01-17 19:22

pytest测试框架集成钉钉机器人、邮件，并实现持续集成部署

要结合多系统并存的架构，使用YAML文件编写测试用例，并集成钉钉、邮件通知功能以及CI/CD流程，以下是完整的实现方案。

weixin_44872675·2025-01-17 18:52

清晰度相关参数：MTF，SFR，MTF50，MTF50P 以及TVL的概念以及换算说明

这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的清晰度的衰减的情况下测试得出的。但是其实MTF也可以涵盖对整个成像系统的清晰度

无敌喵星人·2025-01-17 18:51

基于SSM框架的旅游网站设计与实现

最后，对系统的测试与部署进行了说明，并对未来的发展方向进行了展望。关键词：SSM框架；旅游网站；前后台设计；JavaWeb开发一、引言随着信

IT实战课堂—x小凡同学·2025-01-17 18:47

Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]

source_id=1001Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]结果测试：104万数据，导出excel用时由59秒优化到19秒问题列表：1、导出过程中会较多占用CPU、内存

qq_40882304·2025-01-17 18:46

解析蓝桥杯思维之真题训练：分巧克力

目录其他真题要点源代码其他真题其他真题儿童节那天有K位小朋友到小明家做客。小明拿出了珍藏的巧克力招待小朋友们。小明一共有N块巧克力，其中第i块是HixWi的方格组成的长方形。为了公平起见，小明需要从这N块巧克力中切出K块巧克力分给小朋友们。切出的巧克力需要满足：形状是正方形，边长是整数大小相同例如一块6x5的巧克力可以切出6块2x2的巧克力或者2块3x3的巧克力。当然小朋友们都希望得到的巧克力尽可

m明月Java3·2025-01-17 17:43

llama.cpp部署

llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分：训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化；推理结果最优化的过程；训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理

法号：行颠·2025-01-17 17:12

Hackbench 使用介绍

Hackbench使用介绍hackbench介绍hackbench应用1.hackbench参数2.hackbench代码下载3.代码编译4.样例参考文档hackbench介绍Hackbench是内核调度程序的基准测试和压力测试

法号：行颠·2025-01-17 17:42

HarmonyOS学习第七周（实践版）

因为有事，断更了一个月，一个月没怎么碰，已经有点忘记了，这周做点简单案例进行一下“康复训练”。

超级困~·2025-01-17 16:05

软件测试入门—功能需求分析：以一个旅游管理系统为例

在软件测试的旅程中，功能需求分析是测试人员构建高质量测试用例的基础，它确保软件的各项功能都能按照预期正常运行。

Algorithm-007·2025-01-17 16:32

代码随想录算法训练营Day2:977有序数组、209长度最小的子数组、59螺旋矩阵||

（1）977有序数组文章链接：代码随想录(programmercarl.com)思考：题目中提到了该数组为有序数组，那么在进行平方后，最大值一定是在数组的最左边或者最左边，所以用双指针进行比较。Java代码：classSolution{publicint[]sortedSquares(int[]nums){int[]result=newint[nums.length];intleft=0;intr

爱吃甜食的靓仔·2025-01-17 16:26

学生福利！Edu邮箱助你免费畅用设计软件

凭借这个邮箱，你可以验证自己的学生身份，从而申请免费使用许多知名的软件。哪些软件可以用Edu邮箱免费申请？Adobe系列软件：Pho

明庭·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

加速 AI 训推：Lepton AI 如何构建多租户、低延迟云存储平台

该平台适用于各种训练、推理需求，GPU充足，在保证高性能的同时，能够灵活应对不断变化的工作负载。用户可以快速在Lepton平台上部署推理服务和执行训练任务，无需关注基础设施和稳定性问题。

·2025-01-17 15:51

字节的面试，感觉还挺简单的~

今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面试，新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的，但是他的面试体验不太好，因为面试官问了两个类似的问题，感觉有点不认真。

·2025-01-17 15:50

Python与下划线（六）name 和 main

它们不仅用于区分模块是直接运行还是被导入，还在模块的测试和组织中发挥了重要作用。本文将详细解析这两个特殊变量的工作原理、使用场景，并提供最佳实践来帮助开发者编写更高效的Python模块。

昊昊该干饭了·2025-01-17 15:47

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络（DoubleDQN）竞争深度Q网络（DuelingDQN）优先级经验回放

视觉萌新、·2025-01-17 15:17

系统农场商城区块链：农业与商业的技术革新

每个节点都保存着完整的交易记录和数据信息，当有新的交易发生时，需要经过多个节点的验证和共识机制的确

·2025-01-17 15:46

Android 辅助进阶 — AVD 镜像的本地编译

AVD允许App开发者在不使用真实硬件的情况下测试和调试

子辰教育·2025-01-17 15:46

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

项目背景与概述LLaMA-Factory项目目标LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。

我就是全世界·2025-01-17 15:46

2025年最新永久免费泛域名SSL证书申请办法

SSL证书在确保网站通信加密、验证网站身份方面起到了关键作用。

·2025-01-17 15:44

selenium处理点选验证码---图灵

#-*-coding:utf-8-*-importtime,os,base64,json,requests#pipinstallpillowfromPILimportImagefromseleniumimportwebdriver#读取ini文件当中的数据fromconfigparserimportConfigParserfromselenium.webdriver.common.byimport

小小白学Py·2025-01-17 15:14

代码随想录算法训练营Day6 | 454.四数相加II，383. 赎金信，15. 三数之和，18. 四数之和，总结

详细布置454.四数相加II✅建议：本题是使用map巧妙解决的问题，好好体会一下哈希法如何提高程序执行效率，降低时间复杂度，当然使用哈希法会提高空间复杂度，但一般来说我们都是舍空间换时间，工业开发也是这样。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录#454classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":t

Yummy Penguin·2025-01-17 14:13

【测试工具】Android耗电测试工具PowerTutor的使用

2)屏幕亮度3)cpu频率4)others：GPS、NFC、重力、振动、扬声器、摄像头、闪光灯、内存调度频度二，耗电测试——powerTutor简介：PowerTutor是由美国密歇根大学

叶阿猪·2025-01-17 14:39

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

代码随想录算法训练营DAY56｜图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础

图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。98.所有可达路径defdfs(graph,a,n,path,result):ifa==n-1:result.append(('').join(path[:]))forjinrange(N):ifgraph[a][j]:path.append(str(j+1))dfs(graph,j,n,p

阿緑·2025-01-17 14:38

代码签名证书详解

有了代码签名就不一样啦，要是代码被改了，它的哈希值就变了，数字签名也就没法通过验证。（二）知

·2025-01-17 14:32

为什么要训练最懂您企业的AI助理？

随着人工智能技术的蓬勃发展，企业级AI助理已成为提升工作效率、优化客户服务体验的重要利器。这些智慧化的系统，通过模拟人类的认知功能，能够轻松应对复杂的数据分析、自动化繁琐的日常任务，甚至为企业决策提供有力支持。拥有一款懂您的企业AI助理，意味着您能够以更智能、更高效的方式推动企业前行。一、构建高度整合与个人化体验为了让AI机器人真正懂您的企业，我们首先要实现高度整合。通过连接企业资料库、应用程序、

·2025-01-17 14:31

嵌入式硬件设计 — 智能设备背后的隐形架构大师

目录引言一、嵌入式硬件设计概述（一）需求分析（二）硬件选型（三）电路设计（四）PCB制作与焊接（五）硬件调试与测试（六）软件移植与开发二、嵌入式硬件选型（一）微控制器（MCU）/微处理器（MPU）（二）

小周不想卷·2025-01-17 13:36

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方

Undoom·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-

YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

机器学习模型调优指南

通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。

来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。