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#测试

KubeSphere 最佳实战:制作 Ansible 离线安装包实战指南

运维有术

今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 Ansible 离线安装包制作实战指南。

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IDCard中国身份证号码解析

徐建国

OpenHarmony ohpm 环境配置等更多内容,请参考如何安装 OpenHarmony ohpm 包[2]

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Web端渗透测试初探

FunTester

在数字化时代,Web 应用程序已经成为我们个人和职业生活中不可或缺的一部分。无论是网上购物、银行业务,还是社交网络和通讯,这些应用程序已经彻底改变了我们与虚拟世...

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每秒50万行——MySQL写入压测并发实践

FunTester

并发在性能测试中应用十分广泛。根据我个人的经验,几乎所有压测都会用到并发。下面我来分享一下MySQL写入性能测试当中并发的使用。

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π-PrimeNovo : 基于非自回归Transformer的快速从头测序模型

DrugAI

结构预测和序列预测是蛋白质组学面临的最为关键的两大挑战。尽管以AlphaFold为首的深度学习模型在结构预测上取得了极大的成功,但蛋白质测序算法仍然缺乏突破进展...

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PHP运行时性能基准测试

Tinywan

沃土股份 · 技术经理 (已认证)

Symfony提供了运行时组件。根据官方文档,它“从任何全局状态中提取引导逻辑,以确保应用程序可以在运行时运行,如”。这意味着,您可以使用任何您喜欢的运行时来开...

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抽象和推理语料库的通用规划

CreateAMind

Generalized Planning for the Abstraction and Reasoning Corpus

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ARC挑战方法的第一步,基于描述性网格模型和最小描述长度原则2021

CreateAMind

学习者只能访问训练示例的输入和输出网格。它的目标是,对于每个测试示例,根据输入网格预测输出网格。如图1所示,一个任务的不同输入网格不必具有相同的大小,也不必使用...

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【总结】2092- 一种更好的前端组件结构:组件树

pingan8787

厦门职行力信息科技有限公司 · 前端开发工程师 (已认证)

例如,您可能会猜测Layout.tsx导入Footer.tsx和Header.tsx,而这又可能导入BoxContainer.tsx。但这仅仅从文件结构上是不清...

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单目3D目标检测 MonoMAE | 应对遮挡挑战,实现精准识别与定位 !

用户5536580

三维目标检测已成为各种导航任务的关键组成部分。与先前依赖激光雷达[23, 56, 60]或多视角图像[24, 27, 53]的研究相比,单目三维目标检测提供了一...

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从 SAM 到 MASA,让任何检测模型都能零样本跟踪目标 !

用户5536580

多目标跟踪(MOT)是计算机视觉中的基本问题之一。它在许多机器人系统(如自动驾驶)中起着关键作用。跟踪需要在视频中对感兴趣的目标进行检测并将它们跨帧关联。尽管最...

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马斯克宣布 Grok-1.5 挑战 GPT-4 | 具有改进的推理能力和 128,000 个令牌的上下文长度 !

用户5536580

xAI 表示将于近期邀请早期测试者和现有的 Grok 用户测试 Grok-1.5 Vision(Grok-1.5V),不仅能理解文本,还能处理文档、图表、截图和...

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PostExpKit插件更新:进程注入模块

潇湘信安

我们实战测试中如果使用默认进程注入方式被某些杀软检测拦截,这时可以尝试使用这个进程注入模块中的方法PoolPartyBof、ThreadlessInject、I...

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不只是前端,后端、产品和测试也需要了解的浏览器知识

京东技术

在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!

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NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类

机器学习AI算法工程

NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类

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NLP实战二:Pytorch实现TextRNN文本分类

机器学习AI算法工程

我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。

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NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类

机器学习AI算法工程

我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。

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Qwen2大模型微调入门实战-命名实体识别(NER)任务

zenRRan

以Qwen2作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别(NER),是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。

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优化AI输出:长度约束下的指令遵循模型研究

zenRRan

这篇文章的标题是《Following Length Constraints in Instructions》,作者是Weizhe Yuan、Ilia Kulik...

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测试开发比,能代表质效平衡吗?

老_张

看到一个很有意思的话题:测试团队需要保障质量,同时也要考虑测试效率,质量和效率之间的平衡,其实很大程度上取决于测试和开发的人数占比。只有先保证资源上的平衡,才能...

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领券