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测试程序内部数据结构的有效性 4、白盒测试和黑盒测试优缺点 测试类型 优点 缺点 白盒测试 可以帮助软件测试人员增大代码的覆盖率。
当我们开发完成一个应用程序时,往往需要对其进行性能测试,以帮助我们更好的优化程序以及发现程序中的一些bug。在性能测试中,达到相应的性能指标对于一个软件来说十分重要,在本文中,将介绍一种现代化性能测试工具k6。
此例使用的是 GitHub 上一个开源的电商项目 mall,需要的可以去 GitHub 上下载部署,有详细的部署教程: GitHub地址: https://github.com/macrozheng/mall 部署教程: https://macrozheng.github.io
前言 本文旨在解释在华为云昇腾裸金属服务器上使用HCCL工具进行集合通信算子性能测试命令参数详情 执行示例请参考 单机场景:【昇腾】Ascend Snt9B集合通信算子单机多卡性能测试 多机场景:【昇腾】Ascend Snt9B集合通信算子多机多卡性能测试 2.
关于算式验证码提供一个解决问题的思路。比如如下的验证码,比较规则,我们应该怎样处理呢?1、送入图片在线识别接口看看返回的识别结果是否ok2、把等于号替换成空值,用python的eval命令执行以下表达式即可。工程可以直接运行,供参考。
**Linux SOC 系统性能快速测试** Linux SOC 系统性能测试可以采用一些通用的benchmark
在我看来,这才是性能测试行业的悲哀。 而我一直还在坚持着觉得性能测试团队应该做好的事情是:测试、分析。这两件事情。
2019.11.19分v1 v2 https://github.com/jacke121/PeleeNet_Detection_pytorch 有预训练,目标检测: caffe: https://github.com/Robert-JunWang/Pelee
import cv2 import numpy as np from PIL import Image
MnasNet:352 352 需要21ms,听说准确率比shuffle v2高 cpu 17需要600ms shuffle net V2 原版需要23ms,cpu需要200ms 改造 yolov3用: 需要30ms cpu需要180ms
1060 416 batch_size 6 import osimport time import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.transforms as transformsimport torch.optim
vovnet39, 1070 640*640 batch 1 15ms 自己改了参数: import time import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from collections
1060上,1个640*640都跑不了 权重60多m import time import torch.nn as nnimport mathimport torchfrom collections import OrderedDictfrom torch.utils
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】点击下一步 二、编写被测试方法 package cn.prepare;// 被测试类public class personService { //被测方法 qc() public int qc(int i){ System.out.println
用于方便的组织和运行测试的测试套件。 图形和文本的测试运行器。
Python 中元组和列表的区别 Flask 的某个问题(忘了:sweat:) 性能测试关注哪些指标?