ali之mtl平台学习

摩天轮平台可以进行无线测试、设备借用、打包发布、线上监控等功能。

无线测试包括:mock测试、真机适配、代码审查、验收报告等。

mock测试类似于fiddler,主要用于接口查看,可以查看请求,返回串,模拟弱网路延时,还可以构造返回信息。

适配测试(真机适配平台)  matp为应用提供预测试,覆盖安装测试,稳定性测试,智能遍历测试,静默测试,Wap适配测试,自动化测试等多元化的测试类型,

可以解决的问题包括:

 

相关问题:

1,网络种的低速测试时通过摩天轮进行?还是利用fiddler进行模拟?

一、利用摩天轮进行mock测试(http://mtl.alibaba-inc.com/wmock/)

二、利用摩天轮进行适配测试()

三、利用摩天轮进行自动化集成

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bobodeboke/p/3878331.html

### MTL多任务学习算法介绍 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)旨在通过同时处理多个相关联的任务来提高各个单一任务的表现。这种方法背后的核心思想是不同任务间可能存在共同特征或模式,借助这种共通性能够加强模型对于每项任务的理解与掌握[^5]。 #### 原理阐述 共享表示作为MTL的重要组成部分之一,在此机制下,各任务并非孤立运作而是基于一套公共的基础结构展开训练过程。具体而言: - **共享层**:网络架构中的底层部分被设计成可跨任务使用的通用组件,负责提取输入数据中普遍存在的抽象特性; - **特定层**:而高层则针对各自独立的任务需求定制开发,用于捕捉那些仅限于某一领域内的独特属性; - **参数调整策略**:为了实现有效的联合优化,采用诸如MGDA-UB这样的高级技术手段对共享参数进行更新操作\[公式展示见下\],确保既能充分利用共有信息又能兼顾个体差异性的最大化挖掘。 ```python # Python伪代码示意如何执行一次迭代内含共享参数更新逻辑 def update_shared_parameters(shared_params, task_specific_grads, learning_rate=0.01): gradients = compute_mgda_ub(task_specific_grads) # 计算综合考虑所有子任务影响后的最优梯度方向 updated_params = {key: value - learning_rate * gradients[key] for key, value in shared_params.items()} return updated_params ``` #### 应用场景举例 以图像识别为例说明MTL的实际运用价值——在一个名为MultiMNIST的数据集中进行了实验验证。该集合由原始手写数字图片演变而来,增加了额外标签用来指示同一张照片里可能包含不止一个目标对象的位置坐标。结果显示,当把位置预测同传统分类问题结合起来做同步训练时,不仅两者都能达到接近甚至超越单独训练所能获得的效果水平,而且相对其它同类方法展现出明显优势[^4]。
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