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RSS订阅原创 caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
Caffe、TensorFlow、Pytorch
2024-09-03 17:35:19
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原创 软件测试机申请方案
购买测试机的主要目的，还是用于功能性、业务性的测试使用，模拟真实的软件使用环境进行测试，减少上线后出现功能性、业务性的BUG，同时也可以进行兼容性测试，选择主流的测试机型可以增加覆盖率，根据产品的规模，选择性的通过第三方平台（testin、阿里云测、腾讯云测、百度云测）进行大范围的覆盖测试，同时也可以选择指定的机型进行针对性的兼容测试以及BUG定位，跟内部测试配合，完善测试覆盖面。2020年上半年中国智能机市场，小米智能手机销量约1,500万部，市场份额为10.3%，同比下降1.7个百分点。
2024-06-19 10:20:16
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原创 测试交付类项目-文档规范
2、研发 - 概要说明书、详细说明书、项目部署方案、数据库设计说明、运行维护手册、接口设计方案、数据迁移与备份方案；文档提供时间：一般为产品验收完成，需求方初步确认完成后，需进行相关文档的提供，供需求方进行验收。需求方无要求，以公司对外提供的交付模板为主。通过不用的要求，提供相应的交付文档，可帮助业务系统尽快进行交付。PS：测试相关文档的提供，需根据需求方要求进行提供，若需求方对模板。，需要根据需求方要求的模板来进行相关文档编写，若。，可根据公司对外提供的交付文档模板进行编写提供。
2024-03-14 15:17:10
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原创 Rstudio-深度学习执行代码
R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。RStudio中有许多用于机器学习的包和库，如caret、tidymodels、tensorflow等，这些包提供了丰富的机器学习算法和工具，帮助您构建和部署机器学习模型。总的来说，RStudio是一个功能强大的工具，可用于机器学习推广，帮助用户在数据分析和模型开发过程中更高效地工作。
2024-03-04 10:01:22
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原创 Python-JupyterGPU机器学习代码
在 Jupyter Notebook 中进行 GPU 加速的机器学习代码开发，可以带来训练速度的显著提升，尤其适用于大规模数据和复杂模型的场景。如果你需要进一步的帮助或有其他问题，请随时告诉我。使用 Jupyter Notebook 进行 GPU 加速的机器学习代码开发，通常涉及到利用 GPU 运行深度学习模型，特别是基于 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架。GPU 的并行计算能力可以显著加快模型训练的速度，尤其对于大规模数据集和复杂模型来说效果更为明显。
2024-02-29 10:22:47
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原创 投标-标书模板内容
功能设计方案：功能清单、功能需求说明和原型设计、非功能设计方案-设计规范【规范、性能、可用性、可移植性、可维护性、易用性、兼容性、扩展性、安全性、故障处理】、设计方案【接口设计、数据库设计、平台网络部署】。标书模板内容包括、评分索引表、技术偏离书、投标承诺书、法定代表人授权书、资格要求、项目方案、技术设计方案、功能设计方案、投标单位实力介绍、项目团队情况、售后服务和维保、实施方案、移交培训、优惠条件。实施阶段：项目组织、实施阶段划分、工期安排、工作量评估、项目管理、项目测试方案、系统初始化方案。
2024-02-28 11:24:36
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原创 软件测试质量评价与提测规范：高效提升软件品质
DI = 致命级别的问题个数*8 + 严重级别的问题个数*4 + 一般级别的问题个数*1 + 提示级别的问题个数*0.5。说明：提测功能模块、未提测功能模块以及预计提测时间，提测模块需与需求文档的模块名称保持一致。界面问题、提示信息、建议性、易用性、统一性（以开发技术规范中定义但是系统中未实现为标准）说明：提测版本、提测链接/二维码、测试账号、禅道、Yapi、原型地址、数据库连接。功能问题、业务逻辑问题、数据控制、保存失败等，影响流程或功能实现的问题。测试BUG分类：轻微、一般、严重、致命。
2024-02-20 16:25:57
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原创 安全测试流程与常见风险
通过综合安全测试流程和应用软件常见安全风险类型的探讨，我们不仅可以建立有效的安全测试计划和策略，还可以提高应用程序的整体安全性。当应用程序的新网页中包含不受信任的、未经恰当验证或转义的数据时，或者使用可以创建HTML或Java 的浏览器API，更新现有的网页时，会出现XSS缺陷。即使反序列化缺陷不会导致远程代码执行，攻击者也可以利用它们来执行攻击，包括：重播攻击、注入攻击和特权升级攻击。不安全默认配置、不完整的临时配置、开源云存储、错误的HTTP表头配置及包含敏感信息的详细信息。10、不安全的反序列化。
2024-02-20 14:44:46
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原创 大数据与容器化技术指南：Docker、Kubernetes与大数据生态常用命令大全
本书涵盖了Docker和Kubernetes的基本概念及常用命令，以及Zookeeper、HDFS、YARN、YARN资源池、HBase、HBase集成Phoenix、Hive、Kafka、Spark、Flink等大数据技术的常用命令。
2024-01-16 16:32:16
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原创 机器学习模型评估指标解析与代码实现
在机器学习领域，开发出准确且可靠的模型是至关重要的。但是，仅仅训练一个模型并不足以保证其表现良好。还需要对模型进行评估，以确保其在处理新数据时能够正确地进行预测。在进行模型评估时，需要选取合适的评估指标和技术来衡量模型的精准度。这包括准确率、精确率、召回率、F1 分数等指标。但是，了解这些指标并不足以让我们顺利地评估模型。还需要知道如何使用这些指标来计算模型的表现，并将其应用于实际的数据集。为此，在这篇文章中，提供针对Python编程语言的实现示例。
2024-01-16 15:48:20
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原创 Python+selenium+JupyterECI容器压测
程序相同时，较多的连接数支持较多的在线人数。如果当前的连接数达到了worker_connections的限制，nginx将不再接受新的连接请求，直到有空闲的连接可用。如果系统的文件描述符限制较低，即使在nginx配置中设置了很高的worker_connections值，也可能无法实际达到这个数量的并发连接。：TCP连接数是采集了TCP_TOTAL（总连接数）、ESTABLISHED（正常连接状态）和NOT_ESTABLISHED（非连接的状态连接数，ESTABLISHED以外的所有状态）
2023-11-21 14:30:33
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空空如也
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