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【性能测试】性能测试工具LoadRunner,参数化关联。全md文档笔记(已分享文档代码)

本系列文章md笔记(已分享)主要讨论性能测试相关知识。入门阶段:认识性能测试分类-(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测试),常用性能测试指标-(吞吐量、并发数、响应时间、点击数...),性能测试工具选择。性能脚本:1.LoadRunner介绍,2.脚本录制、运行、参数化,3.关联、检查点、事务、集合点。性能场景:1.场景分类、场景设计、场景运行策略,2.资源监控、SLA、IPWizard应用。性能分析:1.摘要报告、事务图表、图表合并,2.交叉结果、拐点分析、Web项目资源分析。全套笔记和代码自取移步gitee仓库:gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦,欢迎大家点赞转发

SpringBoot使用git-commit-id-maven-plugin打包

简介git-commit-id-maven-plugin是一个maven插件,用来在打包的时候将git-commit信息打进jar中。这样做的好处是可以将发布的某版本和对应的代码关联起来,方便查阅和线上项目的维护。至于它的作用,用官方说法,这个功能对于大型分布式项目来说是无价的。功能你是否经常遇到这样的问题:测试提交了一个bug,开发人员无法确认是哪个版本有这个问题,当前测试环境部署的是某个版本吗?生产环境会不会也有这个问题?公司内部的项目,总共几十、几百个服务,每天都有服务的生产环境部署,一个服务甚至一天上线好几次,对于项目管理来说无法清晰了解某一时刻某个服务的版本如何验证我的代码是否已经上

Git合并固定分支的某一部分至当前分支

在Git中,通常使用gitmerge命令来将一个分支的更改合并到另一个分支。如果你只想合并某个分支的一部分代码,可以使用以下两种方法:1.批量文件合并1.1.创建并切换到一个新的临时分支首先,从要合并的源分支(即要提取代码的分支)中创建并切换到一个新的临时分支。这样可以在该分支上进行修改,以便选择性地合并代码gitcheckout-btemp-branchsource-branchtemp-branch是临时分支的名称source-branch是要提取代码的源分支的名称。1.2.重置临时分支使用gitreset命令来将临时分支重置到源分支的某个特定提交,这样就可以选择性地选择要合并的代码git

【Git】.gitignore 的匹配规则

每行一个规则:每行只能包含一个规则,多个规则需要分别写在不同的行上。示例:#忽略日志文件logs/#忽略临时文件temp.txt种类匹配:文件:在规则的开头指定文件名或路径,如file.txt。示例:#忽略文件file.txtfile.txt#忽略同名目录或者文件(不论嵌套)dist目录:在规则的开头用斜杠/指定目录名或路径,如/dir/。示例:#忽略目录dir(从当前目录出发寻找)/dir/#忽略目录或者文件dir(从当前目录出发寻找)dir#忽略目录或者文件dir(从当前目录出发寻找)/dir通配符:*:匹配任意数量(0个或多个)的字符,但不包括路径分隔符(斜杠)。示例:#忽略所有.txt

Docker学习笔记

这篇博客是基于尚硅谷-周阳老师的docker课程,是我在学习时记录下来的,有的地方是我结合自己的工作情况做了修改。初级篇一、安装一次打包处处运行,实现跨平台1.卸载旧版本sudoyumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engine2.安装yum-config-manager#yum-util提供yum-config-manager功能yuminstall-yyum-utils3.配置

朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记

朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记朝花夕拾,一个老年人的学习笔记,不妥请指,感谢学习《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》Storm著这里写目录标题朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成:postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记第1章接口测试基础知识1.1接口测试背景1.1.1.接口测试的必要性1.1.2.接口测试的原理1.1.3.接口测试的范围1.2接口基础知识1.2.1接口的定义1.2.2接口的分类1.2.3HTTP简介1.2.4HTTP请求1.

Datawhale 强化学习笔记(四)结合策略梯度和价值函数的 Actor-Critic 算法

参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计,与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的,这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差,但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差,这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优,策略梯度方法并不保证全局最优解,因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂,存在多个局部最优点,因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间:对于离散动作空间,采样的效率可能会受到限制,因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动

【Git版本控制 01】基本操作

目录一、初始配置二、添加文件三、查看日志四、修改文件五、版本回退六、撤销修改七、删除文件一、初始配置Git版本控制器:记录每次的修改以及版本迭代的一个管理系统。#初始化本地仓库:gitinit(base)[root@localhostgitcode]#gitinit重新初始化现存的Git版本库于/root/gitee/gitcode/.git/(base)[root@localhostgitcode]#ls-a....git(base)[root@localhostgitcode]#tree.git.git├──branches├──config├──description├──HEAD├──

AI大模型学习笔记之四:生成式人工智能(AIGC)是如何工作的?

OpenAI发布ChatGPT已经1年多了,生成式人工智能(AIGC)也已经广为人知,我们常常津津乐道于ChatGPT和Claude这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话,并且能够记忆上下文情境。Midjunery和DALL·E这样的AI绘图软件可以通过Prompt输入文本提示生成多张令人惊艳的美图,看起来相当神奇。但是,你有没有想过,生成式人工智能(AIGC)究竟是怎么运作的呢?在这篇文章里,我们就来简单了解一下生成式人工智能技术(AIGC)的基本原理,看看它到底能做些什么,还有啥时候你可能不太想依赖它。一、从有监督学习到生成式人工智能大多数传统类型的人工智能(如判别式人工智能)都是

[ai笔记8] 聊聊openAI最新文生视频产品-Sora

欢迎来到文思源想的ai空间,这是技术老兵重学ai以及成长思考的第8篇分享!近期sora在科技届引发不小的轰动,虽然这是openai并未对外发布的相关产品,目前如同小米汽车的技术发布会,但是确实引发了不小的震撼,因此特地到官方网站阅读了它的所有介绍,包括技术资料,这里简单记录下,并聊聊我个人的看法。1Sora简介Sora是由OpenAl在2024年2月16日推出的文本生成视频模型。Sora继承DALL·E3的画质和遵循指令能力,可以根据用户的文本提示快速制作长达一分钟的高保真视频,呈现复杂场景与角色。还可以根据提示、静止图像填补现有视频中的缺失帧来生成视频。Sora能够深度模拟真实物理世界,标志