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优化一下SQL，查询出来的记录确实是一条，执行时间在 180ms 左右。 从执行计划来看，添加了关联条件后，成本值大大降低。 经跟开发沟通确认后，他们确实是在测试环境调整了这条 SQL，测试环境恢复正常。了解到在生产环境对应的 SQL 语句是正确的。 总结 经过这个例子，我们应该体会到性能分析思路的重要性，基础
大家好，我是冰河~~ 最近，一名小伙伴跟我说：他写的程序在测试环境一点问题没有，但是发到生产环境却会频繁出现内存溢出的情况，这个问题都困扰他一周多了。于是乎，周末我便开始帮他排查各种问题。 如果文章对你有点帮助，小伙伴们点赞、收藏、评论和分享，走起呀~~ 小伙伴的疑问 问题确定
command的参数在这里查询：https://www.longqi.cf/tools/2014/12/23/ffmpegdoc/ 测试方法如下： public static void mergeVideos(String fileListPath,String outPath)
电路原理图 2. PCB 设计 设计电路板，使其适合快速制版。获得快速制版后的电路板，经过焊接形成测试电路板圆形。 ▲ PCB设计 下面是安装有蓝牙通信模块后的测试电路： ▲ 安装有蓝牙通信模块后的电路板及其外部接口 三个电子变阻器的量程分别为： 通
一、单一职责原则简介二、单一职责原则代码示例 ( 反面示例 )1、不遵循单一职责原则的类2、测试类 三、单一职责原则代码示例 ( 正面示例 | 类的单一职责 )1、用翅膀飞的鸟2、用脚走的鸟3、测试类 四、单一职责原则代码示例 ( 接口的单一职责 )1、反面示例2、拆分出的接口 13、拆分出的接口
本次测试使用了2个数据节点。 dn001,dn002 postgres=# select * from pgxc_node; node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred
大家好，我是冰河~~ 最近，一名小伙伴跟我说：他写的程序在测试环境一点问题没有，但是发到生产环境却会频繁出现内存溢出的情况，这个问题都困扰他一周多了。于是乎，周末我便开始帮他排查各种问题。 小伙伴的疑问 问题确定 排查问题的整个过程相当耗时，这里，我就直接说定位到的问题吧。
urllib，采用 Apache2 Licensed 开源协议的HTTP库。它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足HTTP测试需求。Requests 的哲学是以 PEP20 的箴言为中心开发的，所以它比 urllib 更加 Pythoner。更重要的一点是它支持 Python3！
得一定数量的虚拟用户可以同时进入下一个操作行为点的目的。本任务针对脚本开发--集合点进行介绍# 2.任务目标掌握基于loadrunner性能测试脚本开发——集合点# 3.任务实操在登录前添加集合点（那么录制登录的脚本只能在Action中，不能再vuser_int中1
AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3 Daily 1 degree x 1 degree V1 (AMDBLWV) at GES DISC AMSR-MODIS Boundary Layer Water Vapor L3
setupTest方法为初始化方法，用于初始化性能测试时的每个线程； runTest方法为性能测试时的线程运行体； teardownTest方法为测试结束方法，用于结束性能测试中的每个线程。 编写TestThriftByJmeter测试类 public class TestThriftByJmeter
[Python图像处理] 二十七.OpenGL入门及绘制基本图形（一） [Python图像处理] 二十八.OpenCV快速实现人脸检测及视频中的人脸 丨【百变AI秀】 [Python图像处理] 二十九.傅里叶变换（图像去噪）与霍夫变换（特征识别）万字详细总结 丨【拜托了，物联网！】
延和成本增加。 🦋3.2 技术风险 技术风险涉及设计、实现、接口、测试和维护方面的问题。主要体现在以下几个方面： 设计和实现问题：设计缺陷或实现困难。 接口问题：系统之间的接口问题。 测试和维护问题：测试不充分或维护困难。 规格说明的多义性：需求规格说明不明确或多义。 技术不确定性：技术方案不确定或技术陈旧。
return "error" }); }) }; 代码解释 event.bas64为接收的base64数据 具体往下看前端测试调用云函数 首先 我们导入公共模块的hello导出的client 在 主函数中编写 这里使用通用物体识别 根据文档 这里我们直接给云函数传送base64数据
🏆 作者简介，愚公搬代码 🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。 🏆《近
个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知 道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？ 是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
超声信号，实时启动腹部超声检查，密切聚焦这位危在旦夕的急诊患者。他是谁？为什么需要急救？有什么过往病史？为了确定患者身份，医护人员通过5G人脸识别，迅速连接数据库，找出了病人档案。看起来，紧急输血成为了唯一方案，急救团队于是决定送出车载无人机，在救护车到达医院前，提前将病人的血样
1.概述目标检测可以说是非常经典的任务了，也是众多实际项目中的第一步，为后续任务打下基础，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目，一般是要先进行目标检测任务。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年YOLOv3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Y
了巨大的潜力。随着技术的不断创新和硬件设备的进步，我们可以期待MR技术在未来带来更多的创新和应用。人工神经网络在图像识别领域应用广泛，包括人脸识别、物体识别、图像分类等。通过对图像进行预处理，输入到人工神经网络中，经过多层隐藏层的处理，最终得到输出结果。人工神经网络在自然语言处理
流程是高重复性的，那原本的时间成本和人工成本就显得非常重要了，而且这个RPA发挥的重要也就更加明显了。另外这样也可以在最短时间内搜集足量的测试数据，缩短我们的开发周期。 有规则的 RPA适合的流程必须是有一定的规则的，如果一个流程毫无规则，散乱，需要人为进行主观判断操作的，那
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