- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Mac应用教程
graphpad prism 9 Mac(专业医学绘图软件)
GraphPad Prism 9 for Mac是一款专业的科研统计分析绘图软件，世界领先的科学家都在使用Prism 9 Mac，使用Prism 9 Mac版帮助您有效的分析、统计并绘制出直观的图形，帮您节省大量的时间 图片prism 9 mac功能亮点综合分析和强大的统计，简化1.有效地组织您的数据与电子表格或其他科学图形程序不同，prism有八种不同类型的数据表，专门为您要运行的分析而格式化。 每个分析都有一个清单，以帮助您了解所需的统计假设，并确认您已选择适当的测试。3.随时随地获得可操作的帮助降低统计数据的复杂程度。prism的在线帮助超出了您的预期。
1K10编辑于 2022-07-28 - 来自专栏全栈程序员必看
WinZip Pro 9 for Mac(专业zip压缩解压工具)
安装：WinZip Pro 9 for Mac(专业zip压缩解压工具) zip压缩工具Mac版功能亮点 压缩文件以节省空间并发送更快的电子邮件 压缩文件可节省宝贵的存储空间，减少文件上载/下载时间，
2.3K10编辑于 2022-11-09 - 来自专栏机器之心
用ChatGPT「指挥」数百个模型，HuggingGPT让专业模型干专业事
然后通过上下文中的任务模型分配机制动态地为任务选择模型。 任务执行 一旦将任务分配给特定模型，接下来就是执行任务，即执行模型推理。 为了加速和计算稳定性，HuggingGPT 在混合推理端点上运行这些模型。将任务参数作为输入，模型计算推理结果，然后将信息反馈给大型语言模型。 该研究还在多模态任务上测试了 HuggingGPT，如下图所示。 图 9 显示，对于一个简单的尽可能详细地描述图像的请求，HuggingGPT 可以将其扩展为五个相关任务，即图像字幕、图像分类、物体检测、分割和视觉问答。 还有人将其比喻为公司经理，评论道「HuggingGPT 有点像现实世界中的场景，公司有一群超强的工程师，在各个专业能力超群，现在有一个经理把他们管理起来，当有人有需求，那么这个经理就会分析需求，然后分给相应的工程师去做
95410编辑于 2023-04-06 - 来自专栏Python与算法之美
9，模型的评估
二，分类模型的评估 模型分类效果全部信息： confusion_matrix 混淆矩阵,误差矩阵。 ? 模型整体分类效果： accuracy 正确率。通用分类评估指标。 留出法 为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。 交叉验证的基本思想是：以不同的方式多次将数据集划分成训练集和测试集，分别训练和测试，再综合最后的测试得分。每个数据在一些划分情况下属于训练集，在另外一些划分情况下属于测试集。 简单的2折交叉验证：把数据集平均划分成A，B两组，先用A组训练B组测试，再用B组训练A组测试，所以叫做交叉验证。 使用cross_val_predict可以返回每条样本作为CV中的测试集时，对应的模型对该样本的预测结果。 这就要求使用的CV策略能保证每一条样本都有机会作为测试数据，否则会报异常。 ?
96631发布于 2020-07-17 - 来自专栏软件测试经验与教训
如何让测试工作更专业
面试官问我 如何让测试工作更专业 这道题目是几年前面试一家创业公司时，对方老板问我的问题，我觉得虽然小伙伴们在面试中碰到的几率不大，不过在工作中却很有思考它的必要。 其实道理很简单，难在执行。 面试题：如何让测试工作更专业？ 需求评审时，多关注（提问）这样几个问题：这个需求是什么？为什么会提这个需求？开发人员会怎么修改软件以完成这个需求？他们的改动方式是否合理？ 这次的改动会产生哪些影响，测试范围清楚吗？可能有什么风险？ 能根据不同的资源、项目情况，给出合理的测试周期。 追根究底，有一些问题需要反复验证，反复沟通确认。 多交流，组内、组外。 高质量的测试报告，包括测试计划、测试用例、bug、系统测试报告等各种测试人员需要出具的文档，高质量意味着： 格式规范 测试用例设计详尽、有深度、无歧义、便于执行。 不提交重复或虚假bug。 唠叨环节： 在任何行业，获得“你很专业”的评价都是一种很高的褒奖，说它是一枚“军功章”丝毫不夸张。上面给出的思路仅仅是个人看法，不代表一定是对的，仅仅给大家做参考。
1.2K40发布于 2019-04-28 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境
本文章的重點，在於爲大家提供一個快速搭建測試不同ViT模型的實驗環境，因此需要尋找合適的模型來進行示範，爲此我們找到非常適合在邊緣AI設備上部署的EfficientViT模型。 這個模型是ViT模型家族中非常突出的成員，由MIT的HanLab所創作，用于高效的高分辨率密集预测视觉任务，其核心构建块是一个轻量级的多尺度线性注意力模块，仅需硬件高效操作即可实现全局感受野和多尺度学习 opencv-python timm==0.6.13 tqdm torchprofile matplotlib git+https://github.com/zhijian-liu/torchpack.git@3a5a9f7ac665444e1eb45942ee3f8fc7ffbd84e5 如果我们想要执行EfficoentViT最新版本的应用时，只需要将最新的项目内容下载到本机里面，然后在 docker 执行时用 -v 去映射路径，这样就可以使用最新版本的代码去测试EfficientViT ，甚至訓練自己的ViT模型。
36410编辑于 2024-11-04 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境
本文章的重點，在於爲大家提供一個快速搭建測試不同ViT模型的實驗環境，因此需要尋找合適的模型來進行示範，爲此我們找到非常適合在邊緣AI設備上部署的EfficientViT模型。 這個模型是ViT模型家族中非常突出的成員，由MIT的HanLab所創作，用于高效的高分辨率密集预测视觉任务，其核心构建块是一个轻量级的多尺度线性注意力模块，仅需硬件高效操作即可实现全局感受野和多尺度学习 0.15.2einopsopencv-pythontimm==0.6.13tqdmtorchprofilematplotlibgit+https://github.com/zhijian-liu/torchpack.git@3a5a9f7ac665444e1eb45942ee3f8fc7ffbd84e5transformersonnxonnxsimonnxruntimegit 如果我们想要执行EfficoentViT最新版本的应用时，只需要将最新的项目内容下载到本机里面，然后在 docker 执行时用 -v 去映射路径，这样就可以使用最新版本的代码去测试EfficientViT ，甚至訓練自己的ViT模型。
27910编辑于 2024-11-01 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载9）
交换区的总量 Swap: ###k used 使用的交换区总量 Swap: ###k free 空闲的交换区总量 Swap: ###k cached 缓冲的交换区总量 top命令进程中关于内存性能如表3-9所示 表3-9 top命令进程中关于内存性能参数 标记 解释 VIRT 进程虚拟内存的大小，只要是进程申请过的内存，即便还没有真正分配物理内存，也会计算在内。
1.2K40发布于 2020-02-20 - 来自专栏小雨的CSDN
软件测试 —— 测试模型（V模型 W模型）
【软件开发的周期：、需求分析、设计、实现、测试、安装部署、运行维护】 【软件测试的周期：、需求分析，测试计划，测试设计/测试开发，测试执行，测试评估】 软件测试v模型 （v模型是瀑布模型的变种） 优点：后期的测试阶段和前期的阶段可以一一对应起来，清楚的标注每一个测试阶段的依据 缺点：不利于项目前期风险的及时发现 软件测试W模型（双V模型） 特点:测试在项目前期介入，对需求，系统设计等都会进行验证 ，测试的对象不仅是程序，需求、设计等同样要测试，测试与开发是同步进行的 优点:测试介入早，有利于全面得发现系统前期的风险，同时，对需求的测试也有利于及时了解项目难度和测试风险，及早制定应对措施，显著减少总体测试时间 ，加快项目进度 缺点:阶段性比较强，需求、设计、编码等活动被视为串行的；测试和开发活动也保持着一种线性的前后关系，上一阶段完全结束，才可正式开始下一个阶段工作不可逆，所以无法适应敏捷开发。
1.8K30编辑于 2022-10-26 - 来自专栏华尔街科技眼
大模型分化趋势：更垂直、更专业
对于大模型的发展方向，大boss们目前达成了一些基本的产业共识：与实体经济相结合是大模型未来的发展路径，云厂商正在尝试将大模型落地到垂直领域，打造出金融、医疗、电力等领域的专业大模型。 今年4月，阿里云“通义千问”大模型开放对外测试，目前已有超过20万企业用户申请接入，几乎覆盖所有新兴和传统行业。 因此，企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正，而且必须经过反复与充分测试才能上线。我们认为，客户更需要有行业针对性的行业大模型，再加上企业自己的数据做训练或精调，才能打造出实用性高的智能服务。 在模型研发过程中，既要关注敏感数据的保护与安全合规，也需要管理好大量的数据与标签，不断测试与迭代模型。接着讲讲应用。 算力是模型持续运转的基础，高性能、高弹性和高稳定的算力需要借助专业的云服务。
50920编辑于 2023-06-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
精准测试及其工具（连载9）
4 星云客户端企业项功能说明 4.1智能的回归测试用例选取分析算法 前置条件：最少要有一个用星云示波器做过数据的历史版本与一个需要回归新插装版本 精准测试云平台采用“一种基于测试用例与代码逻辑、源码版本关系矩阵的测试用例选取方法 ”的回归技术，在回归测试时，基于智能算法，完全自动筛选计算出每个测试用例受影响的程序，用户可以根据此数据来进行用例回归测试的优先级排序，把高风险的用例测试放到前面，大大减少了回归测试的时间。 测试用例是关联工程的，所以同一工程下新建的版本继承了上面所有版本的测试用例，我们在进行智能回归测试用例选取的时候会用当前版本的代码去和以前版本代码去做对比，通过哪些对比得到哪些函数被改变了，并通过这些改变的函数对涉及到的测试用例做统计 图73回归在示波器页面的测试用例显示 4.2 测试用例的聚类分析算法 前置条件：有一定数量的测试用例数据 精准测试云平台根据的函数执行剖面的向量化信息，对测试用例进行聚类分析, 从类中检出中心点测试用例以及其附近的测试用例 聚类算法是通过测试用例的代码相似程度得出结果的，所以可以帮助我们划分出来有哪些测试用例的代码相似程度比较高，这样在我们聚的一类的测试用例Bug测试用例比较多的时候，我们在下个版本的时候可以着重测试该类测试用例
81530发布于 2019-12-12 - 来自专栏啄木鸟软件测试
安全测试工具（连载9）
试过上面操作的读者会发现Proguard仅仅对jar文件进行了简单的混淆，比如变量改为a,b,c,d…，而对程序逻辑，算法依旧清晰可见，一般在真正工作开发中希望使用一些专业化的混淆工具，比如360 APP 星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
85310发布于 2019-12-12 - 来自专栏XINDOO的专栏
如何使用大语言模型绘制专业图表
过去的一年里，我相信大部分人都已经看到了大语言模型(后文简称LLM)所具备的自然语言理解和文本生成的能力，还有很多人将其应用于日常工作中，比如文案写作、资料查询、代码生成……今天我要向大家介绍LLM 我们可以直接让大模型将这两份数据放在一张图里，方便对比出生人口和高考人数变化趋势。 如果你不满意LLM用Mermaid绘制出来的图表，你还可以把它贴到Draw.io里做二次编辑（操作路径：工具栏/➕/高级/Mermaid），借助专业的绘图工具，就可以绘制出更专业好看的图表。
2.1K10编辑于 2024-08-07 - 来自专栏用户10436734的专栏
GraphPad Prism 9：专业科研医学绘图软件下载，Prism安装教程
Prism是一款非常实用的软件，它主要是用来进行数据分析和建模的。如果你是一名数据分析师或者是科研工作者，那么Prism绝对是你必备的工具之一。
1.2K20编辑于 2023-03-31 - 来自专栏啄木鸟软件测试
单元测试工具（连载9）
3.2 unittest的测试覆盖率分析 利用coverage工具可以分析单元测试的覆盖率，首先我们通过pip命令下载coverage。 ) 为假，测试通过 assertIs(a, b[, msg=None]) a与bl相同，测试通过 assertIsNot(a, b[, msg=None]) a与b，测试通过 assertIsNone( x[, msg=None]) x 是空，测试通过 assertIsNotNone(x[, msg=None]) x 不是空，测试通过 assertIn(a, b[, msg=None]) a 包含b，测试通过 ，并且可以在测试完毕形成一个HTML格式的测试报告。 ='测试用例执行报告') runner.run(discover) fp.close() 测试报告如图30所示。
59740发布于 2019-12-12 - 来自专栏达达前端
软件测试模型以及测试方法
前言 大家好，我是 Vic，今天给大家带来软件测试模型以及测试方法的概述，希望你们喜欢 软件测试 软件开发过程 软件质量保证 理解软件测试 软件测试分类 测试工作流程 思考软件测试 软件测试时一门很重要的学科 那么软件生存期模型有什么内容呢 瀑布模型 原型模型 增量模型 螺旋模型 1.瀑布模型 答：对于瀑布模型，我知道有六个阶段：计划，需求分析，设计，编码，测试，运行维护。 3.什么是增量模型 答：对于增量模型，记住的是在每个阶段都会生成一个可发布的正式版本，而且每个软件版本是逐步完善的。 4.什么是螺旋模型 答：螺旋模型是瀑布模型和原型模型结合起来的，记住这个模型是有四个阶段，这四个阶段都是主要的，一是制定计划，二是风险分析，三是实施工程，四是评审。 总结 本文讲了软件测试模型以及测试方法，如果您还有更好地理解，欢迎沟通 定位：分享 Android&Java知识点，有兴趣可以继续关注
96620发布于 2019-07-03 - 来自专栏java思维导图
别再写 main 方法测试了，太 Low！这才是专业 Java 测试方法！
JMH，全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架），是专门用于Java代码微基准测试的一套测试工具API，是由 OpenJDK/Oracle 官方发布的工具。 Java的基准测试需要注意的几个点： 测试前需要预热。 防止无用代码进入测试方法中。 并发测试。 测试结果呈现。 测试项目构建 JMH是内置Java9及之后的版本。这里是以Java8进行说明。另外，最新最全的 Java 面试题整理好了，微信搜索Java面试库小程序在线刷题。 编写性能测试 这里我以测试LinkedList 通过index 方式迭代和foreach 方式迭代的性能差距为例子，编写测试类，涉及到的注解在之后会讲解 /** * @author Richard_yyf 执行测试 运行 JMH 基准测试有两种方式，一个是生产jar文件运行，另一个是直接写main函数或者放在单元测试中执行。
56620编辑于 2022-03-04 - 来自专栏漫谈测试
性能测试过程中你需要了解的专业及非专业术语
其实我们可以用多线程模型来解释他们，并发量就相当于线程数，吞吐量就是所有线程处理请求数之和。 通常我们做性能测试主要考察和评估的是TPS，而并发量是一个相对较虚的概念，比如我们说一个系统支持同时1k人操作，一般不在评估的范围内。 提交订单操作均可定义为事务，单位时间内系统可以成功完成多少个定义的事务，在一定程度上反映了系统的处理能力，一般以事务成功率来度量；超时错误率：主要指事务由于超时或系统内部其它错误导致失败占总事务的比率.三、非专业相关术语性能测试中的非专业术语通常指的是那些在日常对话中使用的 跑分指进行性能测试时得到的分数，用于比较不同系统或配置之间的表现。压测对软件或系统施加高负载以测试其稳定性和响应时间的过程。每秒连接数每秒连接数实现Web应用程序在运行过程中每秒建立的HTTP连接数。 场景定义：为了模拟真实用户的业务处理过程，在测试工具中构建的基于事务、脚本、虚拟用户、运行设置、运行计划、监控、分析等一系列动作的集合。
44910编辑于 2024-12-16 - 来自专栏狗哥的 Java 世界
别再写 main 方法测试了，太 Low！这才是专业 Java 测试方法！
JMH，全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架），是专门用于 Java 代码微基准测试的一套测试工具 API，是由 OpenJDK/Oracle 官方发布的工具。 Java 的基准测试需要注意的几个点： 测试前需要预热。 防止无用代码进入测试方法中。 并发测试。 测试结果呈现。 1.1 测试项目构建 JMH 是内置 Java9 及之后的版本。这里是以 Java8 进行说明。 为了方便，这里直接介绍使用 maven 构建 JMH 测试项目的方式。 运行 JMH 基准测试有两种方式，一个是生产 jar 文件运行，另一个是直接写 main 函数或者放在单元测试中执行。 .measurementIterations(10) // forks(3)指的是做3轮测试， // 因为一次测试无法有效的代表结果， // 所以通过3轮测试较为全面的测试
51310编辑于 2022-03-15 - 来自专栏java思维导图
别只会 main 方法做测试，太 Low！这才是专业 Java 测试方法！
JMH，全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架），是专门用于Java代码微基准测试的一套测试工具API，是由 OpenJDK/Oracle 官方发布的工具。 Java的基准测试需要注意的几个点： 测试前需要预热。 防止无用代码进入测试方法中。 并发测试。 测试结果呈现。 测试项目构建 JMH是内置Java9及之后的版本。这里是以Java8进行说明。 为了方便，这里直接介绍使用maven构建JMH测试项目的方式。 编写性能测试 这里我以测试LinkedList 通过index 方式迭代和foreach 方式迭代的性能差距为例子，编写测试类，涉及到的注解在之后会讲解， @State(Scope.Benchmark) 执行测试 运行 JMH 基准测试有两种方式，一个是生产jar文件运行，另一个是直接写main函数或者放在单元测试中执行。
48040编辑于 2022-03-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号