jmeter参数提取传递

Lua重点：面向对象 （封装、继承、多态）

面向对象1，封装--面向对象类基于table来实现--面向对象的封装Object={}Object.id=1functionObject:Test()--冒号自动调用这个函数的对象（Object）作为第一个参数传入的方法
码穿地球·2025-03-21 15:10

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征
109702008·2025-03-21 15:39

认识软件测试中的黑天鹅

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，比如“XX算法开关必须打开、XX算法开关又必须关闭、XX参数必须取某个特定值
Alan_Wdd·2025-03-21 14:38

关于神经网络中的正则化

在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。
文弱_书生·2025-03-21 14:07

Docker 存储

目录挂载在执行run时设置参数-v即可实现目录映射,实现原理会在宿主机器创建一个空文件夹#挂载宿主机的/data目录到容器的/app目录dockerrun-d-v/data:/app--namemy-appmy-image
Psycho_MrZhang·2025-03-21 14:05

git clone 指定目录

这时，我们可以通过一些参数来指定克隆的目标目录。基本用法要克隆一个仓库到一个特定的目录，可以使用如下命令：gitclon
波格斯特·2025-03-21 14:04

【布鲁姆6大认知层级】

第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。
搞技术的季·2025-03-21 14:02

【知识管理】

知识管理：是传递知识的过程，由于传递人员的经验问题或者知识源的问题，可能导致较大的知识损耗。
搞技术的季·2025-03-21 14:02

传统金融和分布式金融

FinancialExclusion）的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算：区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆
倒霉男孩·2025-03-21 14:31

Flink命令行启动Job任务

Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]
平凡的运维之路·2025-03-21 13:30

优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南

因此，合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤，以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法，可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率，进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。
weixin_30777913·2025-03-21 13:58

taosdump备份多个数据库近10天的数据

以下是使用taosdump备份多个指定数据库近10天数据的详细步骤：方法1：直接指定多个数据库名称通过--databases参数直接指定多个数据库，逗号分隔：#!
会飞的土拨鼠呀·2025-03-21 13:55

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

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

【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践

在大规模数据处理和实时消息传递场景中，Kafka的性能优化至关重要。
全栈追梦人·2025-03-21 12:50

耦合与解耦：软件工程中的核心矛盾与破局之道

这种依赖可能表现为数据传递、控制流交互或资源共享。根据耦合强度，可分为七种
以恒1·2025-03-21 12:50

ollama 基本使用教程

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.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享
海上彼尚·2025-03-21 12:17

CLR 线程池

线程池的代码就从这个队列中提取记录项，
Jditinpc·2025-03-21 12:11

消息中间件：RabbitMQ、Kafka 和 Redis如何选择？一文让您了解！

以下是对它们使用场景及选择的分析：1.RabbitMQRabbitMQ是一个基于AMQP（AdvancedMessageQueuingProtocol）的消息队列系统，主要用于消息传递和任务分发，具有可靠的消息传递机制
写bug如流水·2025-03-21 12:09

SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究

一、算法架构与技术特性解析1.1SM2椭圆曲线公钥算法基于Fp-256r1椭圆曲线构建，采用Weierstrass方程形式：y²≡x³+ax+b(modp)，其核心安全参数满足：素数模p：256位大素数基域
·2025-03-21 11:36

python中的类方法，静态方法，对象方法

htmlclassA:count=100def__init__(self,instancedata):self.instancedata=instancedata@staticmethod#静态方法不能访问类参数和实例参数
a174817529·2025-03-21 11:08

Python静态方法

在Python中，静态方法是一种不会自动接收类（cls）或实例（self）作为第一个参数的方法。它可以通过类直接调用，而不需要类的实例。
Frank_Yee·2025-03-21 11:08

【机器学习】建模流程

MongoDB等非关系型数据库，它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API（应用程序编程接口）提供了从外部获取数据的便捷方式，例如：社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

外贸英语报价单制作步骤分享，可在线编辑

它不仅需要准确传递产品信息与价格条款，还需符合国际商务规范。本文将深入解析外贸英语报价单的核心要素，并介绍如何通过ZohoBooks快速制作标准化模板，提升业务效率与竞争力。
·2025-03-21 11:32

【C++】C++从入门到精通教程（持续更新...）

目录1、C++基础知识C++基础知识一个简单的C++程序函数重载引用的概念引用与指针的区别引用作为函数参数引用作为返回值面向对象类的定义类的声明结构体与类的区别inline函数this
废人一枚·2025-03-21 11:34

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理
星霜笔记·2025-03-21 11:34

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

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11B参数的视频生成大模型
小众AI·2025-03-21 10:57

deepseek api参数详解

deepseek的参数与openai保持兼容，所以openai能用的参数deepseek都可以使用，以下是常用的参数介绍。
孽小倩·2025-03-21 10:55

C++小课堂——friend友元

文章目录1.友元函数2.友元类3.友元成员函数友元关系不存在传递性友元小结在C++中，friend关键字用于声明友元（friend）。
New_Teen·2025-03-21 10:22

Python（正则表达式）

importre#第二步：使用match方法进行匹配操作result=re.match(pattern正则表达式,string要匹配的字符串,flags=0)#第三步：如果数据匹配成功，使用group方法来提取数据
羡江007·2025-03-21 10:52

图像识别技术与应用课后总结（20）

医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不
一元钱面包·2025-03-21 10:21

滑块式分拣优势

1.性能参数滑块式分拣适用于纸箱、周转箱及其他不规则形状的物品，
骞途·2025-03-21 09:48

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

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#参数设置
木尘152132·2025-03-21 09:17

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分，提高召回率，适用于搜索引擎
袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介：2.数据分析：2.1：BlueStore架构2.2
San结构数据恢复·2025-03-21 09:43

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。此外，基于FPGA的硬件优化进一步提升了性能，1.3B参数模型功耗仅为13W，达到人类阅
XianxinMao·2025-03-21 08:42

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

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。
XianxinMao·2025-03-21 08:40

Pytest的数据驱动DDT

1、ddt的语法：@pytest.mark.parametrize(“case”,case_all)是个装饰器，里面两个数据：case和cases_all意思就是：将cases_all里每个成员依次传递给
活跃家族·2025-03-21 08:08

springmvc中如何自定义入参注解并自动注入值

在Spring中，`HandlerMethodArgumentResolver`是一个非常强大的接口，用于自定义控制器方法参数的解析逻辑。
红豆和绿豆·2025-03-21 08:38

SpringBoot配置文件加载优先级

以下是SpringBoot中配置属性的优先级，从最高到最低：命令行参数：命令行参数具有最高的优先级。SpringBoot项目被启动时，可以通过命令行传递参数，这些参数将覆盖其他所有配置源中的相同属性。
不修×蝙蝠·2025-03-21 08:07

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

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
jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

正则表达式：文本处理的瑞士军刀

它通过定义一种特殊的字符串模式，可以快速地在文本中搜索、替换或提取符合特定规则的内容。正则表达式广泛应用于编程、文本编辑、数据处理等领域，是每个开发者必备的技能之一。
六七_Shmily·2025-03-21 07:01

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小，而量化精度（如FP16、INT8、INT4）则影响每个参数所占用的存储空间。
gs80140·2025-03-21 06:24

6-7 统计某类完全平方数

函数接口定义：intIsTheNumber(constintN);其中N是用户传入的参数。如果N满足条件，则该函数必须返回1，否则返回0。
TXHNY·2025-03-21 06:23

两个单链表元素交叉合并

使得C={a1,b1,a2,b2,...am,bm,...,bn},mn函数接口定义：LinkListCombineList(LinkListLa,LinkListLb);其中La和Lb都是用户传入的参数
TXHNY·2025-03-21 06:53

解析：浏览器事件冒泡及事件捕获

简单地说，事件冒泡和事件捕获都是一种事件传递的机制。这种机制可以使事件在不同级的元素间传递。事件冒泡是从事件触发的源节点，向父节点传递，直到到达最顶节点
C860·2025-03-21 06:51

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。现在，通过结合LLM（如GPT-4）与MATLAB脚本，我们可以自动生成完整的微电网Simulink模型！
MC数据局·2025-03-21 06:48

python类重载构造函数_Python：重载构造方法

__new__的第一个参数是对象
炒锅电解氯化钠·2025-03-21 06:17

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
AI天才研究院·2025-03-21 06:17
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