训练验证测试

当了5年牛马，我开始划水了。。。

我现在的这份工作，比上一份要好很多，首先薪资直接涨了一倍，7k到16.5k，13薪，朝九晚六，从不加班，项目也简单，包括我在内测试组一共有6个同事，但是每个人分到的任务真的很少，用一句话总结就是上班7.5
互联网杂货铺·2025-03-21 15:45

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

认识软件测试中的黑天鹅

1、软件测试中的“黑天鹅”几年前，我带领的一个测试小组遗漏了一个严重的bug到网上，当用户反馈这个bug后，我们对它进行了深入的分析和重现，最终所有人一致认为，这个bug能够发生实在是机缘巧合，因为它需要多个条件同时发生才有可能触发
Alan_Wdd·2025-03-21 14:38

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得
林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？
文弱_书生·2025-03-21 14:07

js原型链与自动装箱机制

__proto__的存在原因3.关键区别4.示例验证5.总结前言在如今的主流语言中，大部分语言都是通过类来产生对象但js是基于原型生成对象javapublicclassPerson{privateStringname
CC Cian·2025-03-21 14:03

【Flink】flink启动任务，taskmanager.out 文件增涨非常快

测试了很多办法发现都不起作用这个问题可以试试：【Flink】Flink1.11.2onYARN滚动日志配置但是后面我发现不是这个导致的，是slf4j依赖冲突，jar包删除就可以了
九师兄·2025-03-21 13:55

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现
AI Echoes·2025-03-21 13:54

ollama 基本使用教程

目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4
海上彼尚·2025-03-21 12:17

API item_get 在电商平台的核心作用以及如何测试

在电商行业蓬勃发展的今天，跨平台运营已成为众多商家的必然选择。然而，随之而来的数据孤岛问题却成为了制约电商企业进一步发展的瓶颈。为了解决这一问题，电商大数据平台应运而生，而item_getAPI作为获取商品详情的关键接口，在其中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨item_getAPI在跨平台电商数据整合中的应用与优势，为电商企业在数据驱动的道路上提供有力支持。一、跨平台电商数据整合的挑战在跨平台
index_all·2025-03-21 12:11

Pydantic配置继承抽象基类模式

动态配置管理允许运行时通过工厂函数创建带特定设置的模型，支持热更新验证规则。企业级架构中采用基类配置继
·2025-03-21 12:08

SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究

x³+ax+b(modp)，其核心安全参数满足：素数模p：256位大素数基域Fp上椭圆曲线阶n满足n>2^191抗MOV约化攻击特性支持高效标量乘运算优化密钥协商协议采用改进的ECMQV机制，通过两步验证实现前向安全性
·2025-03-21 11:36

密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析

聚焦TLS1.3协议标准，揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作，探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型，并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。
·2025-03-21 11:36

基于FPGA的DDS连续FFT 仿真验证

基于FPGA的DDS连续FFT仿真验证1摘要本文聚焦AMDLogiCOREIPFastFourierTransform(FFT)核心，深入剖析其在FPGA设计中的应用。
toonyhe·2025-03-21 11:35

如何区别原生页面和H5页面

文章目录前言原生开发特点H5开发特点混合开发怎么区别是原生还是H5总结前言软件采用混合开发的模式时，测试发现了bug找开发沟通有时会找错人，明明是H5模块的错误却找了负责原生模块的开发，显得很不专业~那在测试时该如何区分是原生的报错还是
大汉堡玩测试·2025-03-21 11:02

APP怎么抓取原生日志 - Android篇

文章目录前言为什么要抓原生页面的日志举一个抓取原生日志的例子AndroidDebugBridge(ADB)安装ADB连接设备验证连接抓取日志注意点总结前言好困~写点我觉得重要的吧，IOS和HarmonyOSNEXT
大汉堡玩测试·2025-03-21 11:02

在Windows系统上测试safari浏览器的兼容性

文章目录前言手机端的safari浏览器能替代PC端吗在Windows上测试safari浏览器的兼容性的方法利用云服务使用虚拟机在Windows上下载虚拟机遇到的问题以及解决思路总结前言在测试网站的兼容性时需要用到
大汉堡玩测试·2025-03-21 11:02

Python 正则表达式小结1

Python正则表达式小结11.正则表达式验证2.特殊元字符及含义3匹配某种字符类型4.正则表达式举例大收藏家说1.正则表达式验证提供两个网站用于正则表达式的验证，可以敲入文本与正则表达式。
大收藏家·2025-03-21 11:01

常见FUZZ姿势与工具实战：从未知目录到备份文件漏洞挖掘

未经授权，禁止对任何网站或系统进行未授权的测试或攻击。因使用本文所述技术造成的任何后果，由使用者自行承担。请严格遵守《网络安全法》及相关法律法规！目录本文仅供学习交流使用，严禁用于非法用途。
w2361734601·2025-03-21 11:01

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。
y江江江江·2025-03-21 10:31

【DeepSeek】 全方位使用指南————简版

Chat）文生图（Art）代码助手（Coder）API开发接口企业定制解决方案二、注册与登录2.1账号创建访问官网https://www.deepseek.com点击右上角「注册」支持三种方式：手机号+短信验证邮箱注册
諰.·2025-03-21 10:59

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级
小众AI·2025-03-21 10:57

共筑智慧城市新生态！YashanDB与荣科科技完成兼容互认证

在兼容性互认证过程中，双方针对功能、性能、兼容性以及稳定性等关键指标进行了多轮严格测试，验证了Ya
科技圈快讯·2025-03-21 10:56

自学网络安全（黑客技术）2025年 —三个月学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
csbDD·2025-03-21 10:24

Docker Compose 和 Kubernetes（K8s）对比

以下是它们的主要区别和联系：1.DockerCompose和Kubernetes的区别对比项DockerComposeKubernetes（K8s）核心作用管理多个Docker容器管理容器编排（大规模应用）适用环境本地开发、测试环境生产环境
孽小倩·2025-03-21 09:49

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

验证哥德巴赫猜想（C语言）

哥德巴赫猜想：任一大于2的偶数都可写成两个质数之和。（——欧拉提出的观点）代码如下：#include#include#includeboolisprime(intn){if(n<2)returnfalse;for(inti=2;i<=sqrt(n);i++){if(n%i==0){returnfalse;}}returntrue;}boolgoldbach(intnum){if(num<=2)re
Charon424·2025-03-21 09:17

移除元素（C语言）

用户评测：评测机将使用以下代码测试您的解决方案：int[]n
Charon424·2025-03-21 09:47

风控算法（一）——数据测试

下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题：1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

LeetCode第98题_验证二叉搜索树

LeetCode第98题：验证二叉搜索树题目描述给你一个二叉树的根节点root，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。有效二叉搜索树定义如下：节点的左子树只包含小于当前节点的数。
@蓝莓果粒茶·2025-03-21 09:45

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

linux emqx安装和配置

1、获取安装包可以网上下载，解压安装，解压目录自选，我这里安装位置是/usr/local/emqx/2、安装成功验证/usr/local/emqx/bin/emqxstart输入网址http://{ip
冰下一度12138·2025-03-21 08:39

深入理解正则表达式：语法全解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：正则表达式是一种用于文本匹配的模式，广泛应用在文本处理、数据验证等领域。
谢兴豪·2025-03-21 08:09

Pytest的数据驱动DDT

运行结果：几条用例数据就运行几条测试用例就算前面的断言失
活跃家族·2025-03-21 08:08

Pytest的夹具

pytest测试框架中统一叫做夹具。fixture。前置：setup后置：teardown2、夹具2.1、定义夹
活跃家族·2025-03-21 08:38

使用EMQX 安装、部署MQTT 服务器详解

、部署MQTT服务器详解本文从如下几个方面进行详细说明：EMQX整体说明安装EQMX（MQTT服务器）EMQX常用命令登录EMQX（MQTT服务器）通过mqttbox工具，进行MQTT消息的订阅、发布测试通过
Adunn·2025-03-21 07:06

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612
jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

它广泛应用于文本处理、数据验证、搜索和替换等场景中。然而，正则表达式的复杂性和晦涩性常常让编程初学者望而却步。幸运的是，随着AI技术的进步，像InsCo
inscode_039·2025-03-21 07:05

深入解析Python测试框架pytest

目录引言pytest简介安装与配置安装pytest配置pytest基础用法编写测试用例运行测试用例测试结果报告
一休哥助手·2025-03-21 07:35

Pytest的夹具共享（2）

1、问题：夹具跟用例都是写在一个py文件中，在自动化框架中，测试用例、夹具在不同的文件中，跨文件夹具使用呢？“”"在XXX测试用例模块中，使用夹具？如何跨文件调用？
活跃家族·2025-03-21 07:32

笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础

学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个
jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）

PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
HR Zhou·2025-03-21 07:57

6-7 统计某类完全平方数

裁判测试程序样例：#include#includeintIsTheNumber(constintN);intmain(){  intn1,n2,i,c
TXHNY·2025-03-21 06:23

IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景

前言本文将详细介绍如何使用IsaacLab进行场景搭建与物理仿真，为后续的训练打下基础。
Calm_dw·2025-03-21 06:51

自学网络安全（黑客技术）2025年 —90天学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安CILLE·2025-03-21 06:51

自学网络安全（黑客技术）2025年 —90天学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安CILLE·2025-03-21 06:21

2024下半年——【寒假】自学黑客计划（网络安全）

CSDN大礼包：基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”
网安CILLE·2025-03-21 06:20

2024自学手册——网络安全（黑客技术）

前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。
网安CILLE·2025-03-21 06:50

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17
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