文章目录一、压力测试关注点二、计算最耗时的加载操作1）从数据库读取数据，对加载的类型进一步划分各种类型，计算最耗时操作2）查看CPU随着在线人数的变化所占百分比3）查看内存变化4）备注三、MMORPG服务器对于压力测试来说，设计的特点1）MMORPG共同特点2）MMORPG后台的两大驱动力3）LuaJIT的备注四、各种测试方法的测评1）现网数据预估2）真人买量压测3）接口测试4）录制回放5）机器人测试五、linux测试相关命令0）铺垫命令及火焰图使用1）CPU（1）平均负载（2）CPU上下文切换（3）遇到CPU利用率高怎么排查（4）相关工具2）内存（1）内存说明：虚拟内存和物理内存（2）内存中
一.哈希1.两数之和题目给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。示例：输入：nums=[2,7,11,15],target=9输出：[0,1]解释：因为nums[0]+nums[1]==9，返回[0,1]。代码classSolution: deftwoSum(self,nums:List[int],target:int)->List[int]: hash_map={} fori,numinenum
写在前面最近文献调研，发现一个研究相近的师兄最近发的几篇文章给的启发性很高，阅读文献的同时也对这几篇文章做个总结，以防自己忘记，也分享给大家。首先，甩出这位大佬的RG:https://www.researchgate.net/profile/Xuan-Tong-3/research最近的研究都是将深度学习应用到气象领域的，比如用深度学习反演葵花、风云卫星夜间云相态产品，利用可解释性方法做气候学诊断分析以及利用深度学习订正全球季节预报模式。论文1. ImprovingBorealSummerPrecipitationPredictionsFromtheGlobalNMMEThroughRes3
目前仅完成tlsf算法的移植，算法修改等待后续完成（OOAD去了）一、实验目的1、理解TLSF算法，并根据实验要求改进分配算法二、实验环境1.物理机：windows操作系统 2.VMware虚拟机：ubuntu18.04.63.开发板：imx6ullMini三、实验内容实验问题：LiteOS中的物理内存分配采用了TLSF算法，该算法较好地解决了最坏情况执行时间不确定(notbounded)或者复杂度过高(boundedwithatooimportantbound")，以及碎片化问题(fragmentation)两个问题。TLSF算法仍存在优化空间，Best-fit策略最主要的问题还在于
（一）随笔1太阳和水星一致我的粉丝与来访的简友2.我为什么喜欢简书？3.致简友一紫晶Apple4.孤独喧嚣的心灵自白5.用琴弦拨动心弦6.对梦想的执着不曾更改--《热爱105度的你》7.燃烧着生命火焰的枫叶8..你会设置简书文章的目录吗？9..神奇的“面部表情回馈理论”10.麻省理工要求本科生三年看完的电影和动画片11..《大学校园里不同科系的特色微信》（未完待续）12.写给2022高考考生和准高考考生一紫晶Apple13.TheDragonCulture(龙文化)14.跑步是最有效的运动方式一2018年普通高等学校招生全国统一考试英语I卷15.你和限量版女神之间只有一墙之隔1
文章目录前言课前温习初识DP一、背包问题1、0-1背包问题1.1题目描述1.2思路分析1.3代码实现2、完全背包问题2.1题目描述2.2思路分析2.3代码实现3、多重背包问题13.1题目描述3.2思路分析3.3代码实现4、多重背包问题24.1题目描述4.2思路分析4.3代码实现5、分组背包问题5.1题目描述5.2思路分析5.3代码实现二、线性DP1、数字三角形1.1题目描述1.2思路分析1.3代码实现2、最长上升子序列2.1题目描述2.2思路分析2.3代码实现3、最长公共子序列3.1题目描述3.2思路分析3.3代码实现三、区间DP石子合并1.1题目描述1.2思路分析1.3代码实现四、记忆化搜索
最近每天晚上都在弄手指修复，但是都不理想，索性放在后面再写教程。今天中午花时间弄了一下SegmentAnything1、下载SegmentAnything点击拓展——从网址安装——安装——已安装（点击重启） 2、点击这个项目红色框里面的https://github.com/facebookresearch/segment-anything#model-checkpoints 然后上传文件到 extensions/sd-webui-segment-anything/models/sam/文件夹下陷阱，因为没有更新StableDiffusion所以怎么刷新打开都没有SegmentAnything
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文将系统性介绍深度学习方向（准）研究生可供参考的入门建议。我的背景是浙江大学人工智能专业在读硕士，研究方向是GNN、NLP、司法智能。（我的CSDN博文基本涵盖了我所有的深度学习知识，建议参考）选专业、选学校、选导师之类心态相关、“道”级别的内容，本文不做概述，直接默认大家在心理上都是做好准备了的。如果真的需要，可参考我之前写过的博文：211逆袭浙大-计算机及相关衍生专业保研之路纪实（深度长文，收藏了）本文主要关注“术”与“器”层面的实操，是概括性的，更细节的内容也不在本文赘述。文章目录1.对个人基础的定位+必要的前置知识2.如何学习2.1系统性学习：学习路
前段时间项目临近上线，想着做一波优化，无意间发现了UPR，官方出的专业性能优化工具，19出的吧，现在才知道很惭愧。赶紧学习一波！官网：https://upr.unity.cn/目录一.简介二.新建测试流程三.下载测试工具(UPRDesktop)四.测试前的准备五.UPR测试六：分析数据一.简介UPR通过UnityProfiler，直接收集运行在目标硬件上的测试包所产生的分析数据。同时，相比较于集成在UnityEditor中的UnityProfiler，UPR能过更直观的方式，提供了更多的比较维度和追踪角度，展示了更多的内容，方便测试和开发人员更快的定位性能瓶颈。二.新建测试流程1.登陆官网之后
ASurveyonDeepLearningTechniqueforVideoSegmentation0.摘要本文回顾视频分割的两条基本研究路线：视频目标分割（objectsegmentation）和视频语义分割（semanticsegmentation）。本文介绍它们各自的tasksetting、背景概念、感知需求、发展历史以及主要挑战。本文详细概述相关的方法和数据集的代表性文献。本文在一些知名的数据集上对这些方法检测（benchmark）。最后，指出这些领域的opneissue以及未来的研究方向。1.简介视频分割（找出视频中具有特殊性质或者语义（semantics）的关键目标）是计算机视觉（
