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SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云服务器上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。
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b) ratio = seq.ratio() 准备做一个小功能，需要计算字符串的相似度，提前做点功课。 算法 字符串相似度的算法以及有很多资料了。最常见的理解就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串ÿ
它们的本质是参数值（即神经网络的权重）。人脸识别算是深度学习的一个应用，事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构，来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说，即便是同样的结构，不同的参数也会导致识别的东西不一样。在这里，这两个参数文件就对应了不同的功能（它们对应的神经网络结构也不同）：
受启发于人类视觉系统善于捕获结构信息的特点，研究者们提出了结构相似度指数SSIM(Structure Similarity Index)。SSIM通过计算两个图像在亮度、对比度和结构三个方面的相似度综合得出整体的相似度。其中，图像的亮度和对比度分别由像素点亮度的均值和方差表示，它们的相似度计算方式相同。图像的结构由
创建测试工程 性能测试服务为用户的测试工程提供管理能力，事务模型、测试用例、测试任务、实时报告、离线报告和智能分析的内容在同一个测试工程内共享复用，您可以为不同的测试项目创建不同的测试工程。 当前支持自定义创建测试工程和使用模板创建测试工程两种方式。PerfTest测试工程定义了以下几种模板：
理解相似矩阵 2021-11-14 设 A,BA,BA,B 都是 nnn 阶矩阵，若有可逆矩阵 PPP , 使得 B=P−1APB=P^{-1}APB=P−1AP , 则称BBB是AAA的相似矩阵。 相似矩阵是同一个线性变换在不同基向量下的不同矩阵表示. PPP是基变换矩阵(Base
创建测试用例 测试用例是基于某个性能压测场景建立的测试模型。 前提条件 已创建PerfTest测试工程。 已创建测试用例目录。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”。 在待编辑PerfTest测试工程所在行，单击工程名称进入测试工程详情页面。
一连串数据等价判断Case语句、Decode函数Case本身可以运算多字段复杂判断；Decode如果是两个参数时，是作为转码的函数，SELECT decode('MTIzAAE=', 'base64') ；两个数值判断上，两者有相通表达：> Case colA when 'A' then
图、日志 详尽在线测试报告，支持一键下载，提供详细测试分析和问题上下文信息、全过程截图、日志 应用场景 应用兼容性测试 应用适配机型需求多，兼容性验收测试缺少测试机型，手工测试投入大 优势 低成本、高效率 提供丰富Android、iOS真机，免除购置维护成本 测试机型全、新 优选
净、安静，例如会议室、房间等，避免咖啡厅、开放式办公场所等； - 光线充足，能看清考生的脸、手和周围环境。 考试电脑 - 摄像头：确保摄像头正常可用，考试过程中需使用电脑摄像头验证身份和在线监考； - 带宽：单台PC带宽大于等于2Mb/s；并保证考试全程的网络稳定，不要使用热点接入；
如果进一步在第二条序列中加上一条短横线，就会发现原来这两条序列有更多的相似之处。 上面是两条序列相似性的一种定性表示方法，为了说明两条序列的相似程度，还需要定量计算。有两种方法可用于量化两条序列的相似程度：一为相似度，它是两条序列的函数，其值越大，表示两条序列越相似；与相似度对应的另一个概念是两条序列之间的距
torch.cosine_similarity 可以对两个向量或者张量计算相似度 >>> input1 = torch.randn(100, 128)>>> input2 = torch.randn(100, 128)>>>
个文档摘要向量的余弦相似度。 比较两个向量的常用方法包括欧几里得距离和余弦相似性度。给定向量x和y，其欧几里得距离定义为： 余弦相似性度定义为： 基于Vector对象，给定向量x和y，其欧几里得距离为abs(x – y)，余弦相似性度的计算方法为x.dot(y)。
图具有强大的表达能力，经常被用来构建实体以及实体之间的关系。当物体结构用图来表示时，衡量两个物体的相似性就被转化为计算两个图的相似性。今天我们来聊聊怎么计算图的相似性。 怎样衡量图的相似性 两个图怎么算相似？我们需要首先知道两个图怎么算同构（相同）。假设有两个属性图G和H,如果存在一个从G中
个性化设置 02 入门 测试计划服务支持手动测试用例管理与自动化接口测试。 操作概览 测试计划服务基本操作流程 04 实践 结合敏捷测试理论，更好的使用测试计划服务。 测试理论 DevOps敏捷测试之道 有的放矢制定测试计划 典型测试设计方法介绍 测试金字塔和持续自动化测试 缺陷处理流程和注意事项
代码创建kafka中topic（如果已设置自动创建topic可以忽略此步骤）。 发红包函数测试。 配置测试事件。进入send_api函数编辑页面，点击测试及配置测试事件。 运行项目中test_case\base64_param_encode.py，复制base64加密参数。
配置测试用例（高性能测试工程） 填写用例详情 配置用例步骤 添加请求信息（报文） 添加请求信息（思考时间） 添加请求信息（响应提取） 添加请求信息（检查点） 添加数据指令、循环控制器、条件判断、集合点 添加并发权重控制器、吞吐量控制器 压力配置 高级配置 SLA配置 父主题： PerfTest测试用例管理
用例详情用于描述该测试用例的测试背景、需要的前置条件和测试步骤，目的是记录测试用例的基本信息，便于复用。用例详情可以不填写。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”。 在待编辑PerfTest测试工程所在行，单击工程名称进入测试工程详情页面。
@[toc] 摘要 余弦相似度是判断两个向量相似度常用的算法，我在做行人重识别的时候，用到了余弦相似度的算法，记录一下。 基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。
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