一、前言 Jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本（发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件）、做webservice脚本、参数化、断言、关联（正则表达式提取器和处理json-jso
AI：人工智能关系概览—人工智能与数据挖掘/机器学习/深度学习/神经网络的概念定义与关系阐述、梳理之详细攻略(建议收藏)目录相关文章01：《数据挖掘Vs机器学习Vs人工智能Vs深度学习》
大家好啊，我是董董灿。今天带大家在自己的电脑(笔记本)上部署一个类似于chatGPT的AI聊天大模型。部署完之后，你就拥有了一个私人AI聊天机器人，无需联网，随时进行实时对话。0.简单说下背景大模型我们都不陌生了，但是以chatGPT为代表的大模型是闭源的，他们的源代码不开放，我们只能用他们的商业化产品。好在Meta(也就是原来的FaceBook) 开源了他们家的大模型LLaMa。之所以叫“大”模型，是因为它的参数量巨大。以LLaMa举例子，它开源了LLaMa-7B，LLaMa-33B等模型，后面的数字就代表着参数数量。7B，就意味着参数有70亿，但是很多人微调后，发现它的效果却一点也不输拥有
目录SpringBootWeb案例054.配置文件4.1参数配置化4.2yml配置文件4.3@ConfigurationPropertiesSpringBootWeb案例05前面我们已经实现了员工信息的条件分页查询以及删除操作，以及实现新增和修改员工。本节的主要内容：配置文件的设置4.配置文件员工管理的增删改查功能我们已开发完成，但在我们所开发的程序中还一些小问题，下面我们就来分析一下当前案例中存在的问题以及如何优化解决。4.1参数配置化在我们之前编写的程序中进行文件上传时，需要调用AliOSSUtils工具类，将文件上传到阿里云OSS对象存储服务当中。而在调用工具类进行文件上传时，需要一些参
Alex教程每一P的教程原代码加上我自己的理解初步理解写的注释，可供学习Alex教程的人参考此代码仅为较上一P有所改变的代码【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏_哔哩哔哩_bilibiliPlayerPrimaryAttackState.csusingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassPlayerPrimaryAttackState:PlayerState{//p382.从ground进入privateintcomboCounter;privatefloatla
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07Localfeature-Blobdetection1实现尺度不变性不管多近多远，多大多小都能检测出来找到一个函数，实现尺度的选择特性2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导=拉普拉斯看哪个信号能产生最大响应高斯二阶模版检测尺度（用二阶过零点检测边缘）高斯二阶导有两个参数：方差和窗宽最后图表示当信号与高斯滤波核能匹配的时候，能产生一个极大值准备一堆模版上去卷积，看看哪个能产生最大响应但是随着信号变化发生了信号衰减高斯偏导核信号的总面积：随着方差的变大，会越来越小所以乘以σ\sigmaσ，消去后进行补偿对于拉普拉斯乘以σ2\sigma^2σ24怎么进行多尺度检
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
本篇学习笔记文档对应B站视频：同学们，在前两天我们学习了Linux操作系统的常见命令以及如何在Linux上部署一个单体项目。大家想一想自己最大的感受是什么？我相信，除了个别天赋异禀的同学以外，大多数同学都会有相同的感受，那就是麻烦。核心体现在三点：命令太多了，记不住软件安装包名字复杂，不知道去哪里找安装和部署步骤复杂，容易出错其实上述问题不仅仅是新手，即便是运维在安装、部署的时候一样会觉得麻烦、容易出错。特别是我们即将进入微服务阶段学习，微服务项目动辄就是几十台、上百台服务需要部署，有些大型项目甚至达到数万台服务。而由于每台服务器的运行环境不同，你写好的安装流程、部署脚本并不一定在每个服务器都
文章目录前言1.多任务学习1.1定义1.2原理2.多任务学习code2.1数据集初探2.2预处理2.3网络结构设计2.4训练3.总结前言我们之前讲过的模型通常聚焦单个任务,比如预测图片的类别等,在训练的时候,我们会关注某一个特定指标的优化.但是有时候,我们需要知道一个图片,从它身上知道新闻的类型(政治/体育/娱乐)和是男性的新闻还是女性的.我们关注某一个特定指标的优化,可能忽略了对有关注的指标的有用信息.具体来说就是训练相关任务所带来的额外信息,通过在多个相关任务中共享表示,我们可以使得模型在我们原本任务上获得更好的泛化能力.这种方法就叫做多任务学习.1.多任务学习1.1定义同时完成多个预测,
目录什么是正则表达式1.基本匹配2.元字符2.1点运算符.2.2字符集2.2.1否定字符集2.3重复次数2.3.1*号2.3.2+号2.3.3?号2.4{}号2.5(...)特征标群2.6|或运算符2.7转码特殊字符2.8锚点2.8.1^号2.8.2$号3.简写字符集4.零宽度断言（前后预查）4.1?=...正先行断言4.2?!...负先行断言4.3?4.4?5.标志5.1忽略大小写(CaseInsensitive)5.2全局搜索(Globalsearch)5.3多行修饰符(Multiline)6.贪婪匹配与惰性匹配(Greedyvslazymatching)前言：ummm不得不感叹，想在网上
