目录：导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结（尾部小惊喜）前言分布式性能测试单机能产生的虚拟用户数有限，当需要进行高并发场景时，一台机器的能力有限。因此就会用到分布式，由多台电脑一起产生虚拟用户并向服务器发起请求，实现高并发场景。分布式的原理：由一台主控机器控制多台子机器，主控机器会分发指令给子机器，子机器收到指令后向服务器发起请求，服务器收到请求后返回给子机器，子机器再返回给主控机器。记住，主机器发的是指令，并不是脚本！脚本根
格式化操作使用1.首先，下载一个第三方库 momentnpmimoment--save注：在微信小程序中无法直接npm下载导入的（安装一个就需要构建一次）解决：菜单栏--> 工具--> 构建npm 点击即可（会出现新的目录）2.导入 momentimportmomentfrom"moment";3.使用 moment 进行格式化 mm:ss转换为时间格式分：秒console.log(moment(162584).format("mm:ss"));momen.js格式化常用使用方法:一：设定moment区域为中国 //require方式require('moment/locale/zh-
前言金樽清酒斗十千，玉盘珍馐直万钱。停杯投箸不能食，拔剑四顾心茫然。欲渡黄河冰塞川，将登太行雪满山。闲来垂钓坐溪上，忽复乘舟梦日边。行路难，行路难，多歧路，今安在。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。作为一名10后学生，我对编程的兴趣那是日益浓厚（虽然我是23年头开始学的编程）。虽说我更新的不多而且文章质量也有待提升，但我也在借鉴各位大佬的文章慢慢提升自己。我因为还只是个初中生，所以我的积累和能力还不够，我也需要再努力努力。感谢各位大佬的关照~Thanks♪(･ω･)ﾉ关于学习编程方面嗯，虽然说我这一年来没得过太多奖项，但至少我在CSDN这个大集体里收获了不少（虽然每次参加活动都不被重视┭┮﹏┭┮
深度学习必备的数学知识概率论我们将接着上一篇文章继续讲解。在接下来的文章中，将会把随机变量本身写作大写字母，随机变量的值写作小写字母。期望、方差和协方差期望（expectation）是指随机变量X所有可能取值的平均或期望值。期望可以看作随机变量的中心或平均位置。换句话说期望是随机变量可能取值的加权平均，权重就是每个值的概率。对于离散型随机变量，其期望E[X]\mathbb{E}[X]E[X]定义为E[X]=∑xxP(X)\mathbb{E}[X]=\sum_{x}xP(X)E[X]=x∑xP(X)其中xxx是xxx所有可能取值，P(x)P(x)P(x)是XXX取值xxx的概率对于连续性随机变
🏆作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。🏆多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏🔎Elasticsearch领域知识🔎链接专栏Elasticsearch专业知识学习一Elasticsearch专栏Elasticsearch专业知识学习二Elasticsearch专栏Elasticsearch专业知识学习三Elasticsearch专栏Elasticsearch专业知识学习四Elasticsearch专栏Elasticsearch专业知识学习五Elasticsearch专栏文章目录🏆初识Elasticsearc
A1.anchor-based： 优点：加入了先验知识，模型训练相对稳定；密集的anchorbox可有效提高召回率，对于小目标检测来说提升非常明显。 缺点：对于多类别目标检测，超参数相对难设计；冗余box非常多，可能会造成正负样本失衡；在进行目标类别分类时，超参IOU阈值需根据任务情况调整。anchor-free： 优点：计算量减少；可灵活使用。 缺点：存在正负样本严重不平衡；两个目标中心重叠的情况下，造成语义模糊性；检测结果相对不稳定。BC1.长距离依赖关系(全局) 全局的长距离依赖关系指的是一个模型需要在输入数据的所有位
面对人工智能安全相关工具、平台、法规、应用和服务的快速增长，在推出大语言模型十大漏洞TOP10列表后，OWASP近日又推出了AI开源网络安全知识库框架——AIExchange（链接在文末），旨在推进全球AI安全标准、法规和知识的开发和共享。考虑到人工智能环境安全防御的复杂性，AIExchange的导航器可帮助用户快速查询包括各种威胁、漏洞和控制的有用资源。AIExchange导航器界面OWASPAIExchange还率先提出了一些通用AI安全建议，包括实施人工智能治理、将安全和开发实践扩展到数据科学以及根据人工智能的具体用例。覆盖AI威胁、攻击面、生命周期和资产的AI安全矩阵黑客攻击人工智能的
目录计算条件概率计算概率（放回与不放回）生成随机数算法LinearCongruentialMethod判断是否是fullperiodUniformity(testoffrequency)1.Chi-Squaretestmethodreminderexample2.Kolmogorov-SminovtestmethodexampleIndependence(testofautocorrelation)RunstestAcceptance-rejectionmethodmethod较好理解版methodexample方法1：建议函数使用指数分布方法2：双指数分布生成正态分布方法3：使用Accept
前言：由于之前想要用Java实现日历的打印以及找到相应的寻找休息日，所以在这方面寻找相应的资料并进行总结归纳Java中1.8之前有date类和calendar类。其中date类到了1.8大部分的方法被弃用了说明这些方法都有很大的缺陷，而且date类如果不格式化可读性十分差，所以就需要格式化，而格式化使用simpledateformat来进行操作线程不安全。而calendar类是一个共享变量，而且没有做线程不安全，当多个线程同时使用simpledateformat调用format方法时，多个线程会同时调用calendar.setTime方法，而导致的后果时time值一直被修改从而返回的格式化的时
Elasticsearch介绍Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。Elasticsearch的集群规模可以从单个扩展至数百个节点。Elasticsearch的主要功能1.分布式
