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yum install -y devtoolset-8-toolchain scl enable devtoolset-8 bash 当然测试如果有的话那么就没必要安装: gcc --version (2)解压命令: tar -zxvf redis-6.2.3.tar.gz
joinPoint.getSignature()); } } 点击并拖拽以移动 3、测试apo效果 可以根据返回的路径进行接口控制 点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动编辑 4、使用 AOP 监控性能 在研发项目的性能测试阶段,或者项目部署后,我们会希望查看服务层方法执行的时间。以便精准的了解
该API属于HiLens服务,描述: 升级设备上的固件 约束:设备在线接口URL: "/v2/{project_id}/device-manager/device/{device_id}/firmware"
欢迎关注公众号:TestingStudio,学习更多测试开发必备技能 v-if 条件性地渲染一块内容。这块内容只会在指令的表达式返回真值时才被渲染。 <script> export default{ name: 'app', data(){ return{
2Gbps左右,表现出良好的网络传输带宽保障能力。2、数据包转发在数据包转发性能测试时,至顶网云能力评估小组选用的是Iperf测试工具进行测试,并利用sar来统计测试服务端的数据包转发速率。 Iperf测试结果 测试结果表明,无论是采用一台客户端一台服务器一对一进行测试,还是新增到二台客户端一台服务器时,数据包转发
数据同步性能实测 为了测试 CCR 的数据同步效率,我们也进行了基于全量数据的导入测试。在全量数据的导入过程中,2TB 数据仅需不到 4 小时即可同步完成,单节点写入速度超过 170MB 每秒,具体结果见下方表格。随着集群规模的扩展,数据写入的效率呈线性提升的趋势。 需要说明的是,性能测试在特定
具有I2C接口 OLED接入MCU非常简单。只需要两根信号线便可以。在 MindMotion MM32F3277 SoftI2C功能测试 测试了OLED通过I2C接入MM32F3277 的 SoftI2C控制端口,通过MicroPython显示字符信息。 ▲ 图1.1.1
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这些代码的逻辑简单明了,也非常好懂。为了测试代码的性能,我们通过 Date 类型的 t1 和 t2 用来计算求解过程的运行时间,最后在运行完毕后,再通过获取 dest 下标 1024 的值来验证结果是否正确(并非严谨验证,仅仅是示例)。在机器上测试,结果如下: engine = t1
【背景知识】 DWS产品,基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。主要提供不同行业的在线分析场景。如:增强ETL+实时BI分析、电商、IoT场景。 当前的分布式架构,简单来说,是以多个组件分工负责不同的任务,构成整个集群,以下简单介绍部分组件,后续对各个组件详细介绍:
(train_model, save_path='repvgg_deploy.pth') 得到转换的模型就可以测试了。 测试 测试,我们采用一种通用的方式。 测试集存放的目录如下图: RepVgg_demo ├─test │ ├─1.jpg │ ├─2.jpg │ ├─3
(创建时间)、updated_at(更新时间)和 deleted_at(删除时间)三个字段。 4 API 测试 为了方便我们测试这个 book 应用的 API 功能正常,我们将利用 APIfox 工具来进行测试。先在数据库中新增一条记录,如下: INSERT INTO books (id, name
重分布”。系统将显示“重分布”页面。 在“重分布”页面选择默认的离线模式,单击“下一步:确认”提交重分布任务。 在线重分布 注意事项 在线重分布模式下数据库支持部分DDL和DCL操作。 正在重分布的表支持插入、删除、更新和部分DDL语法。支持功能如下:
该API属于APIHub162860服务,描述: 获取iPortal在线用户数列表接口URL: "/iportal/manager/portalstatistics/user/onlinelist.rjson"
该API属于APIHub22574服务,描述: 获取iPortal在线用户数列表接口URL: "/iportal/manager/portalstatistics/user/onlinelist.rjson"
针对网络上小型直流电机原理说明视频存在的问题,通过CSDN视频制作系统进行阐释。进一步把TEASOFT中的文稿-视频转换功能进行完善,实现快速零后期视频制作。 经过这次测试,为今后MOOC课程制作奠定技术基础。 关键词: 直流电机,视频,MOOC
数据自动训练目标检测模型,类似于图像分类,训练之前可以配置更多自己需要的参数,增加训练次数等 3,应用部署和测试 类似于图像分类,对模型精准度满意后,可进行部署,和在线测试
了。 OData性能测试 1. 使用Netweaver提供的性能测试工具 详细介绍参考我的博客: How to find OData performance trace and payload trace functionality 2. 使用JMeter测试OData服务在高并发场景下的性能指标
com/mindspore/omni-perception-pretrainer - ckpt权重文件 - ModelArts账号 - 二、模型转换 - 1.参照测试代码初始化模型并加载ckpt - 2.使用MindSpore.export(net, \*inputs, filename="\*\*\*"
erty文件,springmvc.xml${basedir}/src/test/java项目的测试类,比如说Junit代码${basedir}/src/test/resources测试用的资源${basedir}/src/main/webapp/WEB-INFweb应用文件目录,web项目的信息,比如存放web