每一种测试规模带来了一些益处，从测试的规模来说可以分为三种小型，中型，大型三类，如下图。不同规模的测试对测试者的信息成正比，越是大规模的测试对整个系统信息越高，越是规模大依赖性越高，速度越慢。...每种测试规模的优点和缺点也都进行罗列，仅供参考和比较。一、大型测试大型测试的优点和缺点包括如下：测试最根本最重要的:在考虑外部系统的情况下应用系统是如何工作的。...三、小型测试小型测试的优点和缺点包括如下：为了更容易地就被测试到，代码应清晰干净、函数规模较小且重点集中。为了方便模拟，系统之间的接口需要有良好的定义。...单一的测试类型不能解决所有项目需求。正是由于这个原因，某些公司的项目维护着一个不同测试类型之间的健康比例。...有些大厂有许多不同类型的项目，这些项目对测试的需求也不同，小型测试、中型测试和大型测试之间的比例随着项目团队的不同而不同。
重要的事实： 当代计算机1s内可做10^7左右次计算 配置好的机器可到k*10^7~10^8 复杂度 数量级 最大规模 O(logN) >>10^20 很大 O(N^1/2) 10^12 10^14
两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。...从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。...但是，分层抽样在确定分层变量之后，对每一个组内需要随机抽样或者等距抽样，这就使得每一个小组中的样本是随机样本，且合并后的样本也是随机样本。...而配额抽样则不要求随机抽样，可以使用其他的非概率抽样，比如雪球抽样。第二，关于加权，分层抽样对每个小组的样本数进行控制而配额抽样对subsample size不做要求，仅仅变量的结果上进行加权。...关于两者优劣，分层抽样提供了推断统计的基础。并且尤其随机抽样或者系统抽样的产生，避免了一些外在的偏差。比如，在配额抽样中，看上去友好的人有更高的几率被抽到。但是，很多时候，分层抽样并不具有可能性。
现代企业面临日益增长的数据处理需求，从中小企业的日常事务管理到大型企业的海量数据分析，数据库系统必须具备适应多种业务规模和场景的能力。数据库系统普遍面临性能瓶颈、数据一致性保障以及高可用性等技术挑战。...YashanDB作为一款自主研发的关系型数据库，提供了丰富且完善的体系架构和功能模块，旨在通过灵活的部署架构、高效的存储引擎、强劲的事务和高可用能力来满足不同规模企业的需求。...多样化部署架构满足不同业务规模YashanDB支持单机、分布式集群和共享集群三种部署架构，针对不同规模和复杂度的企业环境提供差异化解决方案。单机部署单机部署采用主备结构，适用于大多数中小型业务场景。...多存储对象类型YashanDB支持行存表（HEAP结构）、TAC表（MCOL结构用于实时混合分析）和LSC表（MCOL与SCOL结构用于大规模分析），不同业务根据冷热数据分布自适应存储策略，确保数据读取和更新均具备最佳性能...结论YashanDB通过多样化的部署架构、灵活高效的存储引擎、高性能事务处理与并发控制、可靠的主备复制与自动选主机制，以及全面的安全与审计功能，实现了满足不同规模企业需求的数据库解决方案。
原文链接：【SRE转型】不同团队规模下的银行SRE团队组建策略摘要：本文分析了银行在不同规模团队下的SRE转型策略。...涉及关键词：银行、SRE转型、团队建设01.引言在银行IT团队推进SRE（站点可靠性工程）转型过程中，不同规模的团队在实践落地的方式上存在显著差异。...本文将深入探讨不同规模团队的SRE组建策略，分析基础架构SRE、工具SRE、业务SRE的定位。02.不同规模银行IT团队的SRE组建策略在银行SRE转型过程中，团队规模是规划组建策略的重要因素之一。...根据团队规模的不同，SRE团队的职责范围、资源分配和职能划分都会有所差异。...由于各银行的团队规模和技术水平有差异，因此进行SRE转型时需考虑以下关键点：1）量体裁衣根据不同规模、资源限制和技术成熟度，设计灵活适配的SRE架构，而非一刀切地采用单一模式。
然而，市场上的 MyEMS 部署方案大致分为 “轻量化” 与 “定制化” 两类，前者开箱即用、成本低，后者深度适配、灵活性高 —— 不同规模的企业该如何抉择？...二者并非 “优劣对立”，而是针对不同需求场景的设计，其差异体现在部署方式、功能模块、成本周期等多个维度：对比维度轻量化部署（SaaS / 标准化部署）定制化部署（私有部署 / 深度开发）核心定义基于标准化模块的...、多系统联动、有行业合规要求（如化工 / 钢铁的能耗监管）、需长期深度应用的企业二、规模适配：不同企业的 MyEMS 部署选择策略企业规模直接决定了其能源管理需求的复杂度、预算空间与 IT 支撑能力，因此...“按规模选模式” 是最直接的决策逻辑。...三、通用方法论：四步确定最适合你的 MyEMS 部署模式除了按规模选择，企业还可通过以下四步方法论，进一步验证决策的合理性，避免 “拍脑袋” 选择：第一步：明确 “核心需求” 与 “非核心需求”列出企业能源管理的目标
Java 12 的性能优化主要围绕垃圾回收、JIT 编译和基础库效率展开，这些改进对不同规模和类型的应用程序影响各异，具体如下：一、对大型企业级应用（如微服务、分布式系统）典型特征：堆内存大（数十 GB...二、对中小型应用（如工具类程序、内部管理系统）典型特征：堆内存较小（GB 级以下）、功能单一、部署规模有限。...“毫秒级响应”的严苛要求。...主要影响：吞吐量提升： G1 收集器的并行 Full GC 和堆内存分配优化，减少了垃圾回收对计算资源的占用，批处理任务（如数据清洗、报表生成）的整体吞吐量可提升 10%-20%。...总结Java 12 的性能优化呈现“规模越大、收益越显著”的特点：大型应用和延迟敏感型应用受益最大（垃圾回收和并发优化解决核心痛点）；中小型应用和嵌入式应用可获得启动速度和资源占用的边际改善；数据密集型应用通过吞吐量优化提升批处理效率
摘要 本文旨在探讨金融风控大模型技术的核心价值、挑战与实施指南，特别强调如何通过腾讯云产品实现不同规模金融机构的适配。...模型泛化能力：模型需适应不同规模金融机构的特定需求。 计算资源消耗：大模型训练和推理需要大量计算资源，成本较高。...模型训练 原理说明：选择合适的算法和框架进行模型训练，以适应不同规模金融机构的需求。 操作示例：在腾讯云TI-ONE上训练模型，利用其弹性计算资源，按需分配GPU，优化成本。...高可用设计：TKE的多可用区部署确保服务的高可用性，避免单点故障。...通过上述指南，金融机构可以根据自身规模和需求，选择合适的腾讯云产品，实现金融风控大模型的高效部署和运营。
在论文《Adaptive Graph Convolutional Neural Networks》中，腾讯联合德克萨斯大学阿灵顿分校提出自适应图卷积神经网络 AGCN，可接受任意图结构和规模的图作为输入...通过学习共享的最优距离度量参数，图的拓扑结构随着预测网络的训练而更新。学习的复杂度独立于输入规模，成本仅相当于。 3. 卷积中的特征嵌入。...在卷积前，先进行顶点特征变换，使得顶点内不同特征之间和不同顶点特征均联系起来。 4. 接受灵活的图输入。由于 1 和 2，本文提出的网络可以输入不同的图结构和图大小，对图度没有限制。...目前，AGCN 是首个允许任意图结构和规模的频谱 Graph CNN。残差图拉普拉斯的监督式训练使得模型更适合预测任务。...在不同图结构数据上的大量多任务学习实验表明，不同预测任务上 AGCN 优于之前顶尖的 Graph CNN。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/53285158 我们在开发中一般下载图片会使用SDWebImage这个第三方，可在不同的网络下如果后台返回的图片有小图和大图且有...：不同的网络下下载不同的图片的需求，我们需要做相应的判断： AFNetworkReachabilityManager * manager = [AFNetworkReachabilityManagersharedManager...topicModel.image1] placeholderImage:[UIImage imageNamed:@""]]; }else{ // 如果没有大图需要进行下载 // 需要判断当前网络的状态
最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...这里面涉及到两个问题，首先是能否看懂数据集配套的文章，从而达到正确的生物学意义的分组，其次能否通过R代码实现这个分组。同样的我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了！...，重复的地方不赘述，从有差异的地方开始。...，在不同的情况下选取最合适当下的方法，方便自己去做后续的数据分析。
勾选完Role-Based Strategy后会在系统管理里面出现Manage and Assign Roles该选项 进入之后，只需配置前两个配置项即可 Manage Roles 用来设置权限，要授权的任务...Assign Roles 用来给用户分配角色和权限 Manage Roles ——》Global roles ——》 添加角色 Project roles用来分配任务，可以使用正则进行匹配 以上是关于权限和任务的设置...下面是给用户分配角色 以上的关键点是Global roles和正则这两处，注意普通用户的给一个read权限即可，否则会出现所有可登录的用户会出现所有的任务。
在我们使用Git开发项目的时候，可能经常会碰到个人和公司开发的项目都在一台机器上的情况。不管你们有没有，反正我是碰到了。因为公司有公司自己分配的邮箱，而我自己喜欢用自己的邮箱开发自己的项目。...这样可能会导致邮箱混用的情况。...比如我们之前设置的命令是： git config --global user.name "aaa" git config --global user.email "a@b.com..." 这样的话，就会像是上面说的不同的项目使用一个邮箱。...但是如果我应该如何为不同的项目设置不同的用户呢。其实很简单，就是把命令中的--global给去掉就好了。因为--global代表的就是全局化的意思。
然后就可以独立的设置页码和页眉了。 （如果已经写好了全部内容再插入“下一页”，那么会在下一页的第一行出现一行空行，这时候可以按一下del删除，把原来的文字提上去） 然后就是插入页码和页眉了。...而“首页不同”这个，表示该节的第一页是否特殊处理。除非是封面，否则这里不打勾。
<view class="text-grey text-xs"> <button v-if="item.isLeave ...
官方说明 http://mp.weixin.qq.com/wiki/13/8d4957b72037e3308a0ca1b21f25ae8d.html 注意：认证与未认证帐号的权限也是不一样的 ?
Android libc中的strcmp https://android.googlesource.com/platform/bootable/bootloader/legacy/+/donut-release...= *b++) return 1; } if(*a || *b) return 1; return 0; } ios中libc中的strcmp http://www.opensource.apple.com
一：java中==、equals的不同 1....(这是编译的规则,当进行基本数据类型的比较时,会编译生成if_icmpne指令不会进行比较地址。而进行对象比较时，会生成if_icmpne指令，会比较地址。生成的指令都是不同的)。...当然，对于不同的封装类型，比较时也会有一些异同。例如：String类型的比较 1....也就是说，如果一个方法没有实现自己的equals方法，那么继承的object类的equals方法也是用==操作符进行比较，那么此时==与equals就没有什么不同了。...二：js中==与===的不同 1.首先===只能在js中使用，不能在java程序中使用,会报错。 2.
在论文《Adaptive Graph Convolutional Neural Networks》中，腾讯联合德克萨斯大学阿灵顿分校提出自适应图卷积神经网络 AGCN，可接受任意图结构和规模的图作为输入...通过学习共享的最优距离度量参数，图的拓扑结构随着预测网络的训练而更新。学习的复杂度独立于输入规模，成本仅相当于 ? 。 3. 卷积中的特征嵌入。...在卷积前，先进行顶点特征变换，使得顶点内不同特征之间和不同顶点特征均联系起来。 4. 接受灵活的图输入。由于 1 和 2，本文提出的网络可以输入不同的图结构和图大小，对图度没有限制。...目前，AGCN 是首个允许任意图结构和规模的频谱 Graph CNN。残差图拉普拉斯的监督式训练使得模型更适合预测任务。...在不同图结构数据上的大量多任务学习实验表明，不同预测任务上 AGCN 优于之前顶尖的 Graph CNN。 ?
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