在 JavaScript 中，负无穷大表示为 -Infinity。它是一个特殊的数值，用于表示比任何实数都要小的值。...负无穷大用于表示超出数值范围的情况，例如在进行数学计算时发生了溢出或出现了无法表示的结果。它可以通过将负无穷大赋值给变量或通过某些数学运算得到。...以下是一些使用负无穷大的示例： const negativeInfinity = -Infinity; console.log(negativeInfinity); // 输出:...negativeInfinity * 10); // 输出: -Infinity console.log(1 / negativeInfinity); // 输出: -0 注意负无穷大是有限浮点数范围的一部分...，它与正无穷大（Infinity）和 NaN（非数字）一起构成了 JavaScript 中的特殊数值。
多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn...5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 $ ..../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ..../gpu_burn 100 References# http://wili.cc/blog/gpu-burn.html GPU burn 测试gpu 如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测
在安装 GPU 驱动程序之前，我们需要适当的内核头文件，可以通过运行以下命令获取: sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) 接下来我们添加 CUDA...运行工作负载 假设配置都正常，我们现在可以尝试运行一个测试工作负载，通过启动一个请求 GPU 资源的 pod 来使用 GPU(第 11-13 行)。...Test PASSED 如果一切正常，只需在每个您想要访问 GPU 资源的工作负载上添加 nvidia.com/gpu 的资源限制即可。...可能是我的设置问题，或者我在文档中理解错了什么。如果您有解决方案，我很乐意倾听！ 总结 我正在使用 Argo CD 与 Kustomize + Helm 尝试遵循 GitOps 最佳实践。...在撰写本文时，我的完整家庭实验室配置可在 GitHub 上作为参考。
/grid/13.0/index.html然后在右上侧搜索框搜cuda，能看到是11.4，点一下会看到更详细的显卡型号级别的支持情况图片图片https://www.nvidia.cn/design-visualization...+cuda11.4，需要参考3个文档文档只是引子，排错才看底子，给你文档你不一定能成功https://zhuanlan.zhihu.com/p/399189415，这篇文档告诉我安装cuda后有测试用例...，不用自己去找测试用例，并且知道测试用例是基于visual studio c++环境的，并且至少得是vs2019，但是我去vs官网找不到vs2019安装文件，只有vs2022了，只能硬着头皮安装vs2022...) 目前测试ok，计算（cuda）和渲染（blender）两种业务场景都正常。...在跑cuda测试的时候，你可以调用C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe来查看GPU利用率，cmd命令行：cd /d "C:\Program
由于没有使用profiler,仅仅通过简单的传输函数测试，如下测试了10000个点，1000000个点，100000000个点的速度： 均按时钟周期来计时，通过MAX调整数据 int main(){...cudaFree(d_data); free(h_data); cout<<"time is "<<finish-start<<endl; getchar(); return 0; } 测试结果...测试结果 10,000个节点 1,000,000个节点 100,000,000个节点 第一次测试 0 7 822 第二次测试 0 8 715 第三次测试 1 7 696 测试图表如下： ?...所以在小批量数组的情况下，完全可以在cpu中完成数据操作，然后device上面做简单的加和或者乘积运算。
关于在cuda中使用哈希表的一些经验总结 cuda中哈希方法 目前已知的在cuda中使用哈希的方法: 数组 适用于较小的数据规模,如键的范围是int,或者能转化为整型,值类型最长为long等 cudpp...cuda版本如cuda10,更新的显卡架构如TitanV下出现内存泄漏问题 情况就是只要使用cudpp的lib,代码经过第一个cuda API调用之后就会卡死,内存不断增长,直到内存爆掉 经过测试,我发现是计算能力配置问题...,新的显卡架构支持更高的计算能力,只要在编译选项中增加compute_60;compute_70即可解决问题 详见cudpp_issues_187 扩展cudpp哈希表 修改CUDPP库中哈希功能支持更长的键类型...原库支持32bit键值对,将其编码在64bit的long long类型中;我实际工作中需要对碱基序列进行哈希查找,每一个碱基可能有ACGTN五种类型,最开始只处理单barcode是10bp,所以有5^10...(9765625)种可能序列,不到10M数据,在cuda中使用数组就可以了;后来需要处理双barcode,20bp,有5^20(95367431640625)种可能序列,需要约95T数据,数组显然不够,
https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c cuda 版本 cat /usr.../local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 测试 系统 cuda...和 cudnn 有效性 test_cuda.py import torch print(2.0) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...() else "cpu") # Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device: print(device...) x = torch.Tensor([2.1]) xx = x.cuda() print(xx) # CUDNN TEST from torch.backends import cudnn print
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，这个有点类似Redis，通常我们在存储key-value的数据都会选择Redis。但是唯一的问题就是得有Redis给我们用。...LevelDB可以完美解决我们这种问题，存储在本地的文件当中，如果数据量不多的话，可以直接提交在代码中提交文件，然后就可以把数据放在这个数据库中。...token) def httpresponse = getHttpresponse(request) httpresponse } } Part2不可见存储 在日常的工作中...，我们会遇到很多需要用到的账号和密码，但是各种信息我们并不想写在代码中或者说放在配置文件中，最起码不应该放明文信息存储在某个肉眼可见地方。...Java服务变成一个有状态的服务，比如这个服务需要执行大量的耗时的任务，这些任务都是在内存中的，会分多个阶段，在分布式性能测试中经常碰见这样的情况。
CheckList策略应该由项目还是测试主导？这篇文章基于上述三个问题，就CheckList在测试过程中的落地实践，谈谈我的一些经验和理解，供大家参考。谁来主导CheckList执行？...从测试同学的角度来说，我们的岗位职责就是质量保障，所有可能导致风险的点都需要评估且进行充分验证。CheckList作为一种风险预防机制和验证方法，也是我很推荐测试同学在日常工作中去实践应用的。...在真实的项目实践和工作场景中，绝大多数工作都是需要多方协作配合才能完成的，因此只要有相同的目标，保持大体一致的迭代节奏，遵循一致的工作规范即可。至于采用哪种方法，见仁见智吧。...CheckList的落地执行案例给大家列举一个我以前工作中的案例。当时我管理的团队有一块内容是负责用户业务的质量保障工作，具体负责人是一个测试小姑娘。...后续这个方法我推动到了整个测试团队，并将相关的CheckList进行了统一维护，通过自动化的验证方式融入到发布流水线中，这样也能提高发版和验证效率。
Nmap这个神器在渗透测试中是必不可少的。从信息收集到拿shell。有时候还真少不了它！本文将要介绍nmap在渗透测试中，都有那些运用和攻击手段。...在第一步中，我们扫描到了3306端口，这也意味着目标可以远程登录数据库。...一次完整的渗透测试就完成了。
而Phaser可同时解决这两个问题，可以随时在任务过程中增加、删除需要等待的个数。...等下下一次循环开始重新注册加入，然后继续测试。...这个场景使用CyclicBarrier也是可以实现的，就是略微麻烦，而且进入支线业务逻辑的线程很大可能会干扰到其他正常测试的线程，会把异常线程的测试数据记录到结果中，导致测试结果不够准确。...由于CyclicBarrier对象的await()方法在同一线程中是可以多次调用的，相当于任务分成了很多阶段，一旦某一个线程的某一个任务阶段报错，会导致其他线程同样的任务阶段都报错，进而可能导致所有现成任务报错失败...在创建Phaser对象的时候，可以重写onAdvance()，这个方法主要是线程都到达等待节点的方法，重写可以增加日志记录。
#include "cuda_runtime.h" #include #include #include #include <memory.h
介绍 接口测试的方式有很多，可以使用的工具有jmeter，postman，soapUI等，也可以自己写代码进行接口测试（Python，java，go等等），工具的使用相对来说都比较简单，开箱即用。...,"wendu":"23"},"status":1000,"desc":"OK"}' 假如服务对请求中city的一致性进行校验，header中需要传入Authorization，为city值的md5 import.../avatar.proto最终生成avatar_pb2.py和avatar_pb2_grpc.py两个文件 4.3 grpc请求示例 将上述两个文件，引入到项目代码中 import sys import...打造自己的测试工具 在编辑器中执行测试，有时候交互性不太友好，因此我们可以打造一个带交互界面的测试工具。QT是跨平台C++库的集合，它实现高级API来访问现代桌面和移动系统的许多方面。...pip install PyQt5-tools 5.2 打造websocket测试工具 下面以websocket接口为例，实现一个nlp的测试工具 # -*- coding: utf-8 -*- import
如果把这个过程灵活的嵌入到 PTS 性能测试中，便可以解决前言提到的各种问题。...JDBC 在性能测试中的应用 数据库性能测试 背景 大多数对数据库的操作都是通过 HTTP、FTP 或其他协议执行的，但是在某些情况下，绕开中间协议直接测试数据库也很有意义。...例如我们希望不触发所有相关查询，而只测试特定 high-value 查询的性能；验证新数据库在高负载下的性能。2.验证某些数据库连接池参数，例如最大连接数 3.节省时间和资源。...同时，PTS 还支持提取 ResultSet 中的数据作为出参，给下游 API 使用；对响应进行断言。 3、压测中监控和压测报告。在压测过程中观察 RDS 实时性能指标。...压测数据构造 背景 在模拟不同用户登录、压测业务参数传递等场景中，需要使用参数功能来实现压测的请求中各种动态操作。如果使用传统的 CSV 文件参数，会受到文件大小的限制，且手动创建耗费精力。
在单个事件或事务中交互的创新，应用程序组件和协议的组合越来越多。随着时间的推移，我意识到需要更多的东西。...完全自主的测试创建，可从实时用户数据中分析和生成测试用例。 AI如何影响测试创建 在测试自动化中，围绕AI的市场存在很多噪音。下面是一些例子，作为判断AI在测试创建中的存在程度的试金石。...我们为自己设定了以下验收标准： 测试应该可以在云中大规模执行，因此每次后续运行和发布都会变得更加高效和可靠。 测试应该可以在全球任何地方，任何设备，任何带宽以及所有类型的环境中执行。...开发人员正在重新协商他们在敏捷和DevOps策略中的参与，因为智能算法现在能够解决测试自动化中出现的最重复的问题。...在CI / CD管道中测试自动化从瓶颈到催化剂的变化时，不仅产品开发得到了显着简化，而且，管理人员还获得了以前无法直接影响底线的商业智能。
最近自己用vue造轮子开发UI框架 https://zyqq.github.io/wheel/，为了使代码更健壮，采用了Karma做单元测试，并尝试测试覆盖率以检测测试质量。以下是测试覆盖率过程。...{ type: 'lcov', subdir: '.' }, { type: 'text-summary' } ] } 修改 package.json 的测试命令...single-run" 之后运行`yarn test就可以看到覆盖率概览啦 也可以网页预览，打开coverage/lcov-report/index.html 可以点击具体组件查看组件代码是否被测试过...有数字表示被测过几次，标红表示没被测过 参考文档：用karma测试单文件组件
在执行很多个任务，但是这些任务中间某个节点需要等到其他任务都执行到固定的节点才能继续进行，先到达的线程会一直等待所有线程到达这个节点。...在性能测试中，经常会遇到N多个用户同时在线的场景，一般处理起来都是先让这N多个用户登录，然后保持登录状态，然后去并发请求。这个场景下CyclicBarrier就能完美解决我们的需求。...由于CyclicBarrier对象的await()方法在同一线程中是可以多次调用的，相当于任务分成了很多阶段，一旦某一个线程的某一个任务阶段报错，会导致其他线程同样的任务阶段都报错，进而可能导致所有现成任务报错失败...当前线程被中断，则抛出InterruptedException；如果等待过程中，其它等待的线程被中断，或者其它线程等待超时，或者该barrier被reset，或者当前线程在执行barrier构造时注册的...start a new generation } finally { lock.unlock(); } } 实践 下面是我写的一个测试
CheckList策略应该由项目还是测试主导？ 这篇文章基于上述三个问题，就CheckList在测试过程中的落地实践，谈谈我的一些经验和理解，供大家参考。 谁来主导CheckList执行？...从测试同学的角度来说，我们的岗位职责就是质量保障，所有可能导致风险的点都需要评估且进行充分验证。CheckList作为一种风险预防机制和验证方法，也是我很推荐测试同学在日常工作中去实践应用的。...在真实的项目实践和工作场景中，绝大多数工作都是需要多方协作配合才能完成的，因此只要有相同的目标，保持大体一致的迭代节奏，遵循一致的工作规范即可。至于采用哪种方法，见仁见智吧。...CheckList的落地执行案例 给大家列举一个我以前工作中的案例。 当时我管理的团队有一块内容是负责用户业务的质量保障工作，具体负责人是一个测试小姑娘。...后续这个方法我推动到了整个测试团队，并将相关的CheckList进行了统一维护，通过自动化的验证方式融入到发布流水线中，这样也能提高发版和验证效率。
1.2.DevOps中沉默的脊柱 对于DevOps测试，我个人认为是沉默的脊柱。...并非我们用代码进行测试自动化之后测试人员就会被消灭掉，Devops价值文化中更多体现的是测试人员融入这个生态，使用自动化辅助提高我们的测试效率，同时对测试人员的技术和业务大局观有了更高的要求。...我们在测试的过程中，很多时候都停留在一种等待的状态。比如：测试卖食品的网站需要等待商户提供可用可测的接口，然后才开始跑测试。这个时候测试处于一种被动等待的尴尬处境。 另外，测试人员的流动。...Google测试之道里面有提到：有一个比例是单元测试、接口测试，还有UI的测试是7：2：1。 但是，真正的执行测试过程中我们应该因地制宜。...当测试环境在云上或者假设部署在云上，以及当云平台做一些迁移的时候，也许不需要让整个测试团队在深更半夜都留下来值班。
性能测试中常用的也就这三个。
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