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googletest 工程化实践:为 C++ 代码构建稳定可维护的单元测试
单元测试是保障 C++ 代码质量的核心手段,但许多项目在引入测试时面临结构耦合、状态共享和反馈周期过长等挑战。googletest 作为业界广泛使用的测试框架,不仅提供 TEST、TEST_F 等基础断言与测试夹具能力,还通过参数化测试、死亡测试和匹配器扩展了用例的表达力。从最小可运行示例到 CTest 集成、CI 中的随机顺序执行与重复运行,googletest 帮助团队将测试从零散脚本转变为长期资产。本文从测试框架的基本原理出发,分析其在工程中的实际价值,并结合配置解析、权限校验等典型场景,展示如何通过
自己搭建GTest测试平台 - 单元测试
集成GoogleTest单元测试框架对SoC固件代码进行单元测试
从零开始:kohya_ss环境部署与LoRA/SDXL模型训练实战指南
本文提供了一份详细的kohya_ss环境部署与模型训练实战指南。从零开始,手把手教你使用Conda创建虚拟环境、安装依赖并启动Web GUI界面。核心内容涵盖高质量数据集的准备方法,并重点解析了如何使用kohya_ss工具进行LoRA模型和SDXL模型的微调训练,包括关键参数配置与常见报错解决方案,帮助初学者快速上手AI绘画模型定制。
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iverilog+GTKwave使用总结
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RK3588 部署 ArcFace(r100)人脸识别模型:ONNX 转 RKNN 全流程详解
本文介绍了将ArcFace人脸识别模型转换为RKNN格式并部署到RK3588 NPU的方法。ArcFace是主流的人脸特征提取模型,适用于1:1比对和1:N检索等场景。文章详细说明了模型特点(输入112x112 RGB图像,输出512维特征向量)及转换步骤:首先使用torch2onnx将PyTorch模型转为ONNX格式,再通过RKNN工具进行量化转换。提供了完整的Python转换代码,包括预处理配置、模型加载、构建和导出过程。该方法能有效提升边缘设备上的人脸识别实时性,适用于门禁、考勤等应用场景。
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android 蓝牙通讯demo
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