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  • 大数据必学Java基础(八十三):Junit单元测试

    衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。 2、测试分类 2.1、黑盒测试 软件的黑盒测试意味着测试要在软件的接口处进行。这种方法是把测试对象看做一个黑盒子,测试人员完全不考虑程序内部的逻辑结构和内部特性,只依据程序的需求规格说明书,检查程序的功能是否符合它的功能说明。

    作者: Lansonli
    发表时间: 2022-11-12 01:39:11
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  • redis:info详解

    ###AOF 是否处于打开状态,1为启用aof_rewrite_in_progress:0   ###服务器是否正在创建 AOF 文件aof_rewrite_scheduled:0   ###RDB 文件创建完毕之后,是否需要执行预约的 AOF

    作者: lxw1844912514
    发表时间: 2022-03-26 18:05:54
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  • 华为云与码云携手举办开发者实战沙龙,解锁华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts

    2019年8月25日,由华为云与码云携手举办的「AI 实战营|深度学习之图像分类 」在深圳软件产业基地举办。不同于网上大多 AI 课程只教理论、欠缺实战,本期开发者沙龙由华为云 EI(企业智能)技术专家暨布道师杜奇主讲,深度介绍一站式开发平台 ModelArts 的功能特性与适用场景,并带领现场的

    作者: ModelArts-Lab
    发表时间: 2019-08-26 17:02:56
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  • tcpdump和iptables

    有一个问题,如果用iptables做了包过滤,那么用抓包工具(比如tcpdump)是否还能抓到包了? 答案是:可以、也不可以。看包的传递方向。 这其中的理由来说一说。 数据包一般的传输路径依次是网卡 > 设备驱动层 > 数据链路层 > 网络层 > 传输层最

    作者: 黄生
    发表时间: 2022-08-23 08:33:50
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  • 实施步骤

    /RPMS/nginx-release-centos-7-0.el7.ngx.noarch.rpm 添加完之后,执行以下命令,查看是否已经添加成功。yum search nginx 添加成功之后,执行以下命令,安装Nginx。sudo yum install -y

  • 【云驻共创】 深入理解基于华为鲲鹏处理器的极致性能优化

    并发、数据缓存以及异步读写的方式来提高应用的性能。然而我们也会发现一个问题,如果我们CPU核心很多,那是不是并发越多越好,如果我们内存很大,那是不是数据缓存越多越好呢?其实不一定,软件在适配硬件的同时,也要注意几点细节,比如说,锁机制以及Cache机制。 在多线程中,多个线程在访

    作者: 从大数据到人工智能
    发表时间: 2022-02-28 02:12:05
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  • 北向资金能否预示股市涨跌?

    沪深港通已经开通多年,市场一度把北向资金称为聪明钱,用来预示股市的涨跌。那么时至今日,北向资金是否仍然是一个有效的指标? 1. 获取北向资金数据 首先从tushare获取北向资金的数据。 import tushare as ts pro = ts.pro_api('your token')

    作者: darkpard
    发表时间: 2022-04-05 08:16:49
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  • 物联网通信的基石:LoRa、Sigfox与NB-IoT详解

    智能家居:实现家居设备的互联互通和智能化控制。 二、Sigfox协议:极简主义的通信方案 Sigfox是另一种低功耗广域网(LPWAN)技术,专注于提供小数据量的基础通信服务。与LoRaWAN相比,Sigfox的设计更为精简,旨在降低设备成本和复杂性。 技术特点: 极简主义设计:Sigfox协议设计极为简单,以最小化设备功耗为目标。

    作者: wljslmz
    发表时间: 2024-09-24 21:57:32
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  • 基于ModelArts自动学习的银行存款预测

    银行中常见一种业务:根据客户特征(年龄、工作类型、婚姻状况、文化程度、是否有房贷和是否有个人贷款),预测客户是否愿意办理定期存款业务。现在您可以使用ModelArts平台上的自动学习功能,预测某个客户是否会办理存款业务。自动学习功能的使用流程如下所示:准备数据:下载数据集并上传至

    作者: 运气男孩
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  • 【精选】分享我在大厂遇到的面试题,震惊了!

    在面试的期间,面试官时不时会说:我时间不多了,我等会有个会议。 然后再是问我最后一个问题:如果有两个文件 A 和 B,就比如是两份账单,我想查找是否有人重复领取工资,问我怎么做。我问他数据量情况,他说十几万行吧。 我想了几个方案: 1、通过 yield 读取文件然后写入数据库(本地),在通过一个 SQL

    作者: lxw1844912514
    发表时间: 2022-03-26 16:05:20
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  • 昇腾社区在线实验体验活动,大奖来袭!

    活动介绍:实践是检验真理的唯一标准,通过亲手实践能够更好了解开发,熟悉硬件与开发流程,明确难点,对症下药,对提升自身能力具有重要意义。但实践需要硬件支撑,你是否在为没有强大的硬件而烦恼,不要担心,昇腾社区在线实验来帮你。参与对象:所有开发者活动时间:2021年2月9日——2021年2月28日 12

    作者: Tianyi_Li
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  • #IT人的升职加薪tips# 为什么大家都推荐程序员也学会写作?

    写博客也是一种向内求索的过程,自己是否真的掌握了?自己能解释的更好吗? 高质量的输出倒逼输入和思考,写作是倒逼成长的最佳方式。 通过写作能带来更多的输入和思考。只有学习不同的技术,看不同的书,引发思考,形成自己的观点,然后输出检验自己是否真的掌握。 然后形成这种双向循环:

    作者: 宇宙之一粟
    发表时间: 2022-01-14 15:32:46
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  • 软件测试|Yaml实现测试数据驱动

    文件中的配置即可。数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动,数据量大的情况下建议使用一种结构化的文件(例如yaml,json等)来对数据进行存储,然后在测试用例中读取这些数据。

    作者: Tester_muller
    发表时间: 2023-01-04 09:34:20
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  • 当初的愿望实现了吗?看华为云普惠AI这一年

    工智能高而不贵,打造“用得起、用得好、用得放心”的人工智能平台。但是,实现“普惠AI”仍面临技术、资源、人才等方面的挑战,主要体现在数据量越来越大、模型越来越复杂、计算过程越来越耗时、计算资源昂贵难获取。郑叶来总结为“开发难,算力贵”。“难”在开发效率低、人才稀缺、学习周期长;“

    作者: 云小宅
    发表时间: 2019-06-18 17:43:27
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  • 深度学习和目标检测系列教程 3-300:了解常见的目标检测的开源数据集

    @Author:Runsen 计算机视觉中具有挑战性的主题之一,对象检测,可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来,因此需要了解常见的目标检测的开源数据集 https://public.roboflow.com/object-detection

    作者: 毛利
    发表时间: 2021-07-14 15:42:04
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  • ModelArts套餐包说明

    根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用两种不同的套餐包。AI全流程开发:面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型

    作者: 建赟
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  • 专家视点:AI与IoT的融合正在加速发展

    性,许多潜在用户推迟了对物联网技术的使用。限制物联网采用的第二个问题是将数据发送到云进行处理所需的带宽。随着已安装设备数量的增加和所涉及数据量的增加,物联网部署正受到数据收集所涉及的带宽资源和成本的约束。随着人工智能成为从所有数据中提取价值的一个越来越重要的元素,这变得更加令人担

    作者: DevFeng
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  • hive判断空字符串数组和空数组

    如果想查找表中的空字符串数组: 方法:可以使用查找数组中的第一个值是否为空字符串 select classify from table where classify[0]=''; 1 想查找表中空数组: 方法:使用size判断数据大小是否为0 select classify from table

    作者: 橙子园
    发表时间: 2022-05-25 15:29:26
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  • LLM 大模型学习必知必会系列(十一):大模型自动评估理论和实战以及大模型评估框架详解

    ble参数控制是否开启该模型 reviews_gen: 评估结果生成,目前默认使用GPT-4作为Auto-reviewer,可通过enable参数控制是否开启该步骤 elo_rating: ELO rating 算法,可通过enable参数控制是否开启该步骤,注意

    作者: 汀丶
    发表时间: 2024-05-30 10:41:06
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  • 数据分析:某电商优惠卷数据分析

    e_received判断空值和非空值是否一一对应。 np.all([True,False,True]) np.all():判断一个课迭代数据中是否都为True,如果是返回True,否则返回False 判断优惠卷是否为空以及领券日期是否为空 nan1 = offline['Coupon_id']

    作者: AOAIYI
    发表时间: 2023-02-26 03:29:34
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