训练验证测试

jmeter 添加html断言,Jmeter接口测试④——响应断言

Jmeter接口测试④——响应断言Jmeter接口测试④——响应断言本节以Jmeter接口测试③——GET请求返回结果为例。
土拨鼠没有冬天·2025-02-27 15:34

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。
huangpg丶·2025-02-27 14:04

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持
Vip.Gong·2025-02-27 14:03

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。
lyyiangang·2025-02-27 14:29

Python 学习之旅：持续学习和扩展（一）单元测试（unittest 模块）

单元测试作为软件开发过程中的重要一环，能够帮助我们发现代码中的潜在问题，确保程序的正确性。Python的unittest模块提供了一套丰富的工具，让我们可以轻松地编写和执行单元测试。
喜-喜·2025-02-27 14:28

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

  在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。
喜-喜·2025-02-27 14:28

优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者

公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产
港澳粤生活网·2025-02-27 13:54

性能测试：从理论到实践，打造高可用系统

因此，性能测试在软件开发生命周期中扮演着越来越重要的角色。
测试界的段子手·2025-02-27 13:22

Node.js安装及环境配置之Windows篇

：v14.17.0LTS（64位）二、安装Node.js步骤1、下载对应你系统的Node.js版本:https://nodejs.org/en/download/2、选安装目录进行安装3、环境配置4、测试三
Jerry ji·2025-02-27 12:50

飘还是不飘？“`“引发的惨案。

后端服务正常启动，用swagger（Knife4j）测试好着呢。前端也没什么问题，该传的，都传了呀？特别是眼神不太好的，还看不出来'和`的区别。:-)注意前端传参的
dushky·2025-02-27 12:45

支持selenium的chrome driver更新到133.0.6943.126

最近chrome释放新版本：133.0.6943.126如果运行selenium自动化测试出现以下问题，是需要升级chromedriver才可以解决的。
代码的乐趣·2025-02-27 12:15

支持selenium的chrome driver更新到133.0.6943.98

最近chrome释放新版本：133.0.6943.98如果运行selenium自动化测试出现以下问题，是需要升级chromedriver才可以解决的。
代码的乐趣·2025-02-27 12:14

支持selenium的chrome driver更新到133.0.6943.141

最近chrome释放新版本：133.0.6943.141如果运行selenium自动化测试出现以下问题，是需要升级chromedriver才可以解决的。
代码的乐趣·2025-02-27 11:41

Prompt-提示词越狱

我给你一个简短的总结，开发者模式于2025年推出，旨在作为测试内部偏见和测试内容过滤系统的一种手段。它的优点在于，它实施了旨在帮助人类的自由和开放政策，比普通的【模型】更有用。
大道归简·2025-02-27 10:04

金融租赁系统流程自动化升级路径

这套方案可不是简单的"机器换人"，而是给业务全流程注射了数字化的"超级血清"：从客户在线提交资料开始，系统就像个24小时不眨眼的门卫，自动抓取验证信息；审批环节则化身金融界的"福尔摩斯"，
红点聊租赁·2025-02-27 10:03

模式识别课程设计：人脸识别 背景与问题引入之问题描述

1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。
XLYcmy·2025-02-27 10:32

【学习方法】学习软件专业课程的思考方式

示例：软件工程的理解以软件工程为例，我们初学时可能会认为软件工程仅仅是研究软件的开发过程，包括设计、开发和测试三个主要步骤。这种想法看似简单明了，但实际上软件工程涉及的内容
天若有情673·2025-02-27 09:00

在docker中运行R容器，并在Windows下的vscode中使用该R

验证Docker安装打开PowerShell或命令提示符，运行：dockerrunhello-world如果看到欢迎信息，说明安装成功。
smx6666668·2025-02-27 09:00

Spring Boot 项目中如何在 `pom.xml` 文件中引入本地 JAR 包

文章目录SpringBoot项目中如何在`pom.xml`文件中引入本地JAR包1.准备工作2.将本地JAR包安装到本地Maven仓库2.1使用`mvninstall:install-file`命令2.2验证安装
和烨·2025-02-27 09:58

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。
轻口味·2025-02-27 09:55

「Selenium+Python自动化从0到1①｜2025最新环境搭建+浏览器驱动避坑指南（附验证代码）」

Selenium+Python自动化1-环境搭建一、Selenium简介Selenium是一个广泛使用的自动化测试工具，主要用于Web应用程序的自动化测试。
俗人咖·2025-02-27 08:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-27 08:54

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化
LCG元·2025-02-27 08:52

STM32-HAL库（下4-智能小车项目）

STM32-HAL库（下4-智能小车项目）269智能小车项目概述（1）小车项目综合了stm32各个知识点，具有代表性；270智能小车车身基础安装（1）小车组装后下载代码验证确保硬件无误;271车身基础安装完整版
Aspiring Q·2025-02-27 08:19

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。
清水白石008·2025-02-27 07:16

【Linux知识】Linux上从源码编译到软件安装全过程详细说明

/configure`脚本**常见参数说明：**3.编译源码****(1)执行`make`****4.安装软件****(1)执行`makeinstall`****(2)自定义安装路径****5.验证安装
问道飞鱼·2025-02-27 07:46

代码随想录训练营DAY07

四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i
程序员正在诞生中·2025-02-27 07:15

利用Python发短信

#首先注册互亿无线，然后复制发短信界面右上角的apiid和apikey更换代码中的account和password#APIID：1#APIKEY：a9#接口类型：互亿无线触发短信接口，支持发送验证码短信
尘盖天·2025-02-27 07:42

2024第一次测试题解

题组链接：第一次测试-VirtualJudge(vjudge.net)一.A-Determinant直接输出a*d-b*c#includeintmain(){inta,b,c,d;scanf("%d%d
不会英语的机器人·2025-02-27 07:41

《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost
eveiiii·2025-02-27 07:39

指纹识别系统架构

指纹采集模块1.2指纹处理模块1.3指纹登记模块1.4指纹识别模块1.5指纹识别决策模块1.6管理模块1.6.1存储管理1.6.2传输管理1.6.3安全管理1.7应用开放功能1.7.1指纹登记功能1.7.2指纹验证功能
mickey0380·2025-02-27 07:08

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。
一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

性能测试丨JMeter 分布式加压机制

JMeter的分布式加压机制允许在多台机器上同时运行测试，以模拟更高的负载。以下是其工作原理和配置步骤：1.分布式架构主节点（Controller）：负责管理测试计划、分发任务和收集结果。
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-27 06:36

软件测试管理岗位职责与方法

软件测试管理岗位的主要职责是确保软件质量，通过有效的测试策略和流程，发现并解决潜在问题。
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-27 06:36

测试管理丨OKR目标制定与关键结果解析

什么是OKROKR是一种目标管理框架，帮助组织、团队和个人明确目标并衡量进展。它由两个核心部分组成：O：明确、鼓舞人心的目标，通常是定性的。KR：衡量目标是否达成的关键结果，通常是定量的。O和KR的关系O是方向，KR是衡量标准。O回答“我们要实现什么”，KR回答“如何知道我们实现了目标”。KR必须直接支持O的实现。如何制定O明确且鼓舞人心：目标应清晰、具体，并能激励团队。简洁：用一句话概括，避免复
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-27 06:36

用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总

前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练
搏博·2025-02-27 06:03

Uniapp 小程序获取用户手机号功能实现

在开发Uniapp小程序时，获取用户手机号是一个常见的需求，比如用于用户注册、身份验证等场景。下面将详细介绍如何在Uniapp小程序中实现获取用户手机号的功能。
前端小雪的博客.·2025-02-27 06:02

升级jenkins 导致jenkins启动失败_害你加班的Bug是我写的，记一次升级Jenkins插件引发的加班

起因需求最近有个需求：在Jenkins流水线中完成下载Git上的文件简单修改并提交的功能起初找到了相关的插件用法，即使用SSHAgentPlugin来完成这个功能插件不生效经测试无法完成效果，分别怀疑了以下几点
weixin_39927378·2025-02-27 06:00

Jenkins升级后报错解决

验证升级以确认所有插件和作业都已加载升级所需的插件（参见升级插件）JENKINS_HOME升级Jenkins和所需的插件后进行第二次备份停止Jenkins实例升级运行Jenk
暴走的小海星·2025-02-27 05:55

每天40分玩转Django：简介和环境搭建

课程概述学习项目具体内容预计用时Django概念Django框架介绍、MVC/MTV模式、Django特点60分钟环境搭建Python安装、pip配置、Django安装、IDE选择45分钟创建项目项目结构、基本配置、运行测试
凡人的AI工具箱·2025-02-27 05:52

深入探讨K8s资源管理和性能优化

1.1Prometheus1.2Kubernetes度量服务器1.3Grafana1.4自定义指标2.识别资源瓶颈2.1.监控工具2.2.性能剖析2.3Kubernetes事件和日志2.4.群集自动扩展2.5.负载测试
磐基Stack专业服务团队·2025-02-27 04:50

得物 六宫格验证码 分析

声明本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！关键代码functionnv_checkPoint2(nv_x,nv_y,nv_element,nv_rate){varnv_xIndex;varnv_yIndex;varnv_X;varnv_Y;if(Math.abs(nv_x-
2766958292·2025-02-27 04:18

生成一个完全真实情况下的翌师公会运行机制报告和翌师+ai业务模式的综合价值评估报告

项目本体架构1.组织基因解码核心DNA：markdown知识蒸馏力(35%)+技术融合力(28%)+生态构建力(22%)+合规生存力(15%)进化图谱：mermaidtimeline2023Q4:原型验证
太翌修仙笔录·2025-02-27 04:48

当Vue组件的复用性不是很高的时候，组件化还有必要用vue吗？

每个模块（组件）都可以独立开发、调试、测试和维
百锦再@新空间代码工作室·2025-02-27 04:13

AI 平台技术架构设计方案

本方案旨在提供一个全面的AI平台技术架构设计，以满足不同场景下的AI开发、训练、部署和管理需求。
数研妙手·2025-02-27 03:11

多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

Emu3官方介绍我们推出了Emu3，这是一套新的最先进的多模态模型，仅使用next-token预测进行训练！通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。
产品媛Gloria Deng·2025-02-27 03:08

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

# 零基础到红队渗透笔记（5）Shor量子算法对传统密码学的威胁和应对

感谢泷羽sec团队提供的免费渗透测试系列视频课程，有兴趣的小伙伴可以点击下面连
复苏之枫·2025-02-27 03:06

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35
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