中间件测试一票难求，直接找中间件测试资料也很难，测中间件最重要的是你懂原理，知道怎么搭建、怎么玩。...因此就需要很多的组件来支持一套功能，更多的在于服务间的管理功能，其中注册中心eureka2.0已经闭源，大部分使用eureka的版本还是1.0。...，我们先来学习eureka，虽然2.0版本已经闭源，但是目前使用1.0版本的公司也很多。...关于项目创建步骤不一一展示，大家百度下相关的文章非常多，没什么难点，项目创建完成后，进入项目进行配置。...此时列表页是空的，还没有服务接入，接下来，我选用一服务接入，我这边有一个product的demo,首先看下包的引入 org.springframework.cloud
实际上针对ORACLE ,SQL SERVER ，MYSQL 很少听说对于DML 语句进行特殊的优化，当然这里批量进行数据更新和小事务更新，数据包大小，一次更新，插入多少行，删除时使用逻辑的方式，等等...实际上POSTGRESQL 的DML 只分为两类 1 INSERT 2 SELECT INSERT = UPDATE OR DELETE 数据插入和找到需要进行修改的数据，并在次将新的数据进行插入的操作...所以基于两个DML的基本的操作我们需要优化的两个点 1 优化定位数据 2 优化数据的插入或标记 看上去很简单的工作，但我们考虑的方向却非常多，我们需要考虑如下的问题 1 表中的INDEX 的数量和质量问题...2 数据表中的FACTOR的状态和设置 3 UPDATE 的频率问题 4 Autovacuum 频率调整的问题 5 定期需要进行pg_repack 的工作 6 外键与约束的影响 我们从第一个问题看...这是非常容易被理解的，同时还有一个问题就是在数据插入中尤其是频繁插入或UPDATE 产生的锁的问题，因为索引是有顺序的，所以数据在刷到磁盘时是必须重新进行排序并在数据表空间中找到新的位置进行数据的插入或标记
01 前期准备 制作装系统工具的话这里我们需要准备一个4G以上的U盘和一个软件UltraISO(软碟通)这里我给大家准备好了 02 准备好系统ISO文件...ghost版的装完系统之后会给你的系统自动装一些软件，比如QQ,360杀毒软件等。有事时候会导致我们不喜欢的软件也给我们强制性装上了，导致电脑卡顿。...http://msdn.itellyou.cn 或者百度搜索msdn我告诉你 ? 03 开始制作 打开我们的UltraISO(软碟通)软件导入我们的系统 ? 这是导入成功之后的效果 ?...注意这里有个修复功能如果你的系统出了些问题可以选择这个功能进行修复。 ? 我们这里点现在安装即可。 ? 这里我们这里没有激活码,我们先跳过,我给大家准备了激活工具，等我们装好之后激活即可。 ?...05 安装完毕 这里由于我们刚开始没有输入激活码所以我们需要用我给大家准备的激活工具激活下就可以。 ? 好了系统就这么安装完毕了，学会了吗?
今天我就给大家带来一个 最简单的 最快的 从0到1的 网站搭建教程 大家准备好了吗？ 首先呢我来说一下我们搭建网站的思路 ? 再说的明白（具体）一点 ? 首先我们需要一台服务器 服务器是个什么东西？...这个也比较复杂了 我们这边就直接租一个服务器用了 现在大部分的个人或者公司 都会选择租一台服务器 因为方便，省事 反正阿里云最近双十一一直在做活动 几十块钱就能买个一年的服务器划算的很 （想了解阿里云服务器的看文末...） 有了服务器之后我们需要给服务器选择一个系统 一般的我们会选择高效方便的Linux系统 Linux系统有好几个不同的版本 例如Ubuntu，Centos，Redhat等 我在本文就使用Ubuntu的系统了...（如果你是其他系统的服务器， 可以私聊我安装教程） 我们首先来介绍一下如何连接服务器 你拿到（或设置好）自己的服务器密码之后 可以使用xshell或者putty工具进行连接 因为我是属于那种比较偷懒的...如果是上面的界面，就说明你部署成功了 下面我们只需要把网站部署上去就可以了 一般的我们会把我们的项目打包成war包 （但是我们这边如果直接是一个前端的项目也可以直接传上去） 然后放到tomcat 的webapp
而如果想要让某个窗口独立显示，也可以拖曳标签，将单独的文档拖出窗口范围，使其成为一个独立的窗口。同样的方法，也可以将某个独立的WPS窗口合并到另一个窗口下，就很方便。...在制作多行数据的表格时，为了避免看错行，可以将数据进行隔行填充颜色。...比如，你在本地文件夹对文档进行编辑、或者添加新文件时，都会自动同步到云端。不需要手动上传！你的电脑本地文件夹，就是一个智能的网盘了，再也不需要来回拷贝文件。...打开【另存为】对话框，自动定位到【WPS 云文档】选项卡中的【WPS 网盘】目录，直接单击【保存】按钮即可将该文档保存到云端。 你有模板资源吗？...当然，搬砖累了划划水（我不是我没有）……也挺好的！ 今天的八卦办公小技巧课堂就到这里啦！一句话，WPS可不是半路出家山寨微软office，而且如今的WPS在某些方面已经超越了office。
请不要使用GUI模式进行负载测试！GUI模式仅限于测试脚本的编写和调试。负载测试请用非界面模式。...参数详解 -n 表示使用non-gui模式 -t [JMX测试脚本的名称]. -l [保存JTL 测试结果文件的路径]. -j [JMeter log文件的路径]....-r 在JMeter的远程机器上运行测试，远程机器由 property " remote_hosts "指定 -R [远程机器列表] 在指定的远程机器上运行测试 -g [CSV 文件路径] 通过csv文件来创建...报告 -e 运行结束后创建dashboard报告 -o 在哪个目录创建dashboard报告，该目录必须为空或者不存在 下面我们实际操作看看： 设置Jmeter_Home环境变量 执行命令行前，咱们需要先设置计算机的环境变量...执行完毕就可以查看生成的测试报告了 ? ? ? ? 总结： 使用Non GUI模式压测，一是可以节省执行机的资源。二是可以生成图形化的报告，报告比较完整。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？...一、大数据测试实现被分成三个步骤 （1）：数据阶段验证 大数据测试的第一步，也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证： 1、来自各方面的数据资源应该被验证，来确保正确的数据被加载进系统 2...、将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较，以确保它们匹配 3、验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置 该阶段可以使用工具Talend或Datameer，进行数据阶段验证。...另外，自动化工具不具备处理测试过程中出现的意外问题的能力 （2）、虚拟化 这是测试的一个不可缺少的阶段。虚拟机延迟会在实时大数据测试中造成计时问题。在大数据中管理图像也是一件麻烦事。...（3）、大数据集 1、需要验证更多的数据，并需要更快地完成 2、需要自动化测试工作 3、需要能够跨不同的平台进行测试 九、性能测试挑战 1、多种技术组合：每个子组件属于不同的技术，需要单独测试 2
看到了微信聊天群有人推荐了《100 STATISTICAL TESTS IN R》，该书籍介绍了基于R的100个统计检验小例子。我简单的看了看目录，全英文的，很生疏，感觉没有多大意思。...所以，我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子，如下所示，以供参考： t检验：比较两组样本均值是否显著不同，例如比较两组学生在某一门考试成绩的差异。...Wilcoxon符号秩检验：用于比较配对样本的差异，例如比较患者治疗前后的生物标记物水平。 Fisher精确检验：用于比较两个分类变量的分布是否相关，例如比较两种治疗方法对疾病治愈率的影响。...生存分析：用于比较不同组的生存时间，例如比较两组患者在治疗前后的生存曲线。 McNemar检验：用于比较配对二分类变量的分布是否存在差异，例如比较两种诊断方法的准确性。...在使用这些检验前，请确保对统计检验有足够的理解，并根据实际情况进行适当的数据处理和分析。另外，R语言中有许多相关的包和函数可以实现更多类型的统计检验，您可以根据具体需求搜索相关文档和资料。
上节描述了通过Non GUI模式运行Jmeter脚本执行压力测试，举了例子如： Jmeter –n –t test.jmx –l test_result.jtl –e–o ....响应时间：百度验证手机归属地接口并发测试场景中，并发量=100时，有响应的请求基本为<500ms，99%的值平均响应时间为144ms。...还需要降低并发数来测试95%以上成功时候的指标。 RPS：线程组设置100个线程，RPS峰值可以达到1219个每秒。还需多测试不同并发线程数的指标验证该峰值。...它提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法，把最终的用户体验和应用性能作为一个完整的指标进行统一度量。下图表示通用用户满意度区域，0表示没有满意的用户，1代表所有用户都满意。...实际业务系统开发过程中，1是团队所追求的目标。本次压测获得的值为0.181，明显是不符合要求的。还需要多测几组数据查找最佳的指标。 ?
下面看（中科院武汉植物园硕士）学徒的表演： 前言 早年一个学术界的段子一直让我印象深刻，有一些作者独立完成了自己的工作，却囿于投稿杂志的陈规，无法只写一个作者，无（愉）奈（快）间（地）加上了自己的猫，或者邀请其他萌萌哒的小助手作为...乍一看，生信领域发表文章，一人即可成团的，还真不少！大神先从NCBI收集了一波数据，然后用R语言进行了统计，最后用经典的R包ggplot2包对自己的统计结果做了可视化。 ?...这个文件有些巨大，电脑有些处理不了，放在服务器上打开看看，可以看到PMID、作者、接收时间、发表时间、杂志名称、文章摘要等等信息，现在要将其中有用的信息提取出来，这里我们需要的是与每一篇文章PMID对应的杂志名...在进行发表速度的统计中，导入时出现了一个error，4月31日是不被R识别的，确实4月也没有这一天，改它。 ?...，我们只能看到生物信息领域的独行侠不少，但是无法从图片直接获得详细数据，这里还需要再钻研一下。
这点我以前确实没想过 刚看到这个观点的时候，我是很不以为然的，谁让它标题不吸引人>>>《构建测试体系》 就这标题，谁不知道要测试啊。还好我没有“以貌取文”，我认真的看了下去。...当然，找得到，绝对找得到，不过找一下也得几个小时甚至一天就下来了。 每个类都配备测试代码，烦不烦啊你？ 烦。但是项目run的时候爆了烦不烦？那会儿可就不是一个人烦了，那是一个团队一起烦。...就比方说上次我们服务器客户端对接测试一个项目，中间数据传输出问题了，好了，现在是谁的问题都不知道。。。 然后测试端也只能跟后边等着了。...那有问题就是有问题啊，专项解决不是效率更高吗！！！ 行吧，我写，那怎么写啊？ 怎么写那是个人自己的事情。...但是，我想说的是，测试代码，最好写在功能类之前，这样可以预先界定功能类的具体功能，也可以把思路清晰一下。 至于测试代码要测试哪些东西？
所以这篇文章我也给大家安排一下，书里面是怎么去比较好的实现一个缓存功能。 感受一下大师的代码方案演进的过程。 发车！...之前发的文章肯定没看吧？ 之前的《当Synchronized遇到这玩意儿，有个大坑，要注意！》这篇文章不全篇都在说这个事儿吗？ 你要不知道问题是啥，你就去翻一下。 这篇文章肯定也不会往这个方向去写。...，但是我还是强烈建议你把这个东西掌握了，毕竟说它是异步编程的基石之一也不为过。...表现在代码里面就是这样的： 不知道作者为啥要专门搞个移除的动作，经过这一波分析，这一行代码完全是可以注释掉的嘛。 但是... 对吗？ 这是不对的，老铁。...在使用 ConcurrentHashMap 的前提下，这两个特性如果要支持的话，需要进行对应的开发，比如引入定时任务来解决，想想就觉得麻烦。
，要全方位思维去想象和思考，总结，从而得到最终结论，我不是测试大神，但有个对测试炽热的心，在不断工作中，经常思考想象并反问自己，不断总结方法和经验，扩大测试覆盖范围面，你们也是和我一样吗？...下面我列举几个案例，可能是我们测试工作中经常忽略的测试用例点。 案例一：用户淘宝网下单，进行订单付款 用例1：新创建的订单，是否可进行多次付款？ 用例2：已付款的订单，是否可再次付款？...用例3：已发货、已收货、已完成、已退款订单、已评价订单等，是否可进行付款？ 用例4：不存在的订单是否可付款？ 案例二：APP中提现金额到银行卡 用例1：未实名认证，是否可提现？...用例3：绑定了错误的银行卡，是否可提现？ 用例4：未登录，是否可提现？ 从用例1 2 3 4可看出，应该很多人都不会去这样设计测试用例,你们觉得需要这样去设计测试用例吗？...从以上案例的用例中可以看出，我们很多时候都不会去这样设计，大多给出的理由都是，根本就没有入口、根本不会发生、没必要的，但我们有没有认证思考想一下，我们如果不这样去设计用例，后端代码逻辑到底能覆盖全吗？
读取图像一般是两个库：opencv和PIL 1、使用opencv读取图像 import cv2 image=cv2.imread("/content/drive/My Drive/colab notebooks...object has no attribute 'shape' 我们要输出要这么做： import numpy as np print(np.array(image).shape) (490, 410, 3) 需要注意的是...： 使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。...cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("OpenCV",img) cv2.waitKey() 4、使用pytorch读取一张图片并进行分类预测...需要注意两个问题： 输入要转换为：[1，channel，H，W] 对输入的图像进行数据增强时要求是PIL.Image格式的 import torchvision import sys import torch
今天是你不知道的Cypress系列（13） -- 你真的需要多浏览器测试吗？...理论上同一产品在使用同一内核的浏览器上的表现应该相同。 在实际测试中，测试人员常常需要根据产品需求进行测试，这就意味着，同一个测试用例在不同测试浏览器上执行是必须的。...为了达成测试目标（模拟用户聊天），我不得不在同一次测试中，驱动两个浏览器示例代表两个不同的用户进行操作。...这也造成了很多同学有了思维定势， 其中最经典的一条就是： UI自动化测试一定要完全模拟用户行为 从这个道理讲，如果我要测试一个Web端聊天室，可不就是需要至少2个浏览器同时运行么？...这种不同，也让Cypress对多浏览器测试这一伪需求，毫不犹豫的进行了鄙视： Cypress will also never support driving more than 1 browser at
当使用junit4 对spring框架中controller/service/mapper各层进行测试时，需要添加的配置 @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)...@ContextConfiguration(locations = {"classpath:springmvc.xml", "classpath:spring-mybatis.xml"}) 引入相应的类
APP_VERSION： ERPNext的版本，已测试过v14.22.3 和 v14.23.0； APP_HTTP_IP：主机 IP，要根据你自己的群晖主机IP修改； APP_HTTP_PORT：这是访问...erpnext # 将 docker-compose.yml 和 env.txt 两个文件放入当前目录 # 一键运行 docker-compose --env-file env.txt up -d 这一步需要等待一段时间...，因为需要拉取大概十来个容器，所以请耐心等待，如果出现无法拉取或者拉取超时，可重新执行命令。...成功启动容器，我们先登录，账户默认为Administrator，密码则是你自己设置的APP_PASSWORD的值，首次登录还会进行一些配置。...图片 主界面 图片 工具 图片 设置 总结 以上便是本期的全部内容了，如果你觉得还算有趣或者对你有所帮助，不妨点赞收藏，最后也希望能得到你的关注，咱们下期见！
这时我意识到我需要学习和应用传统的图像处理技术，这些技术不需要像先进的机器学习方法那样需要大量的计算和基础设施成本，但仍能将性能提高到可接受的水平。 那么我们如何使用传统的图像处理来解决问题呢？...步骤2：对数据进行预处理 当涉及到各种视觉问题时，预处理是至关重要的。由于拍摄图像时光照强度和其他因素的变化，图像往往不均匀，很难提取特征。...当我第一次听到这个概念的时候，我很困惑，所以请放慢速度，多加注意地阅读。 将图像视为数字网格是许多图像处理技术的基础。图像中的每个像素只是一个数值，我们也可以改变这些像素值。...步骤5：评估分类器 每个模型都需要根据看不见的数据进行评估。还记得我们留着测试的数据吗？我们需要对测试图像进行分类并评估模型的准确性。 为了找到模型的准确性，我们需要找到错误分类图像的计数。...现在我们已经编写了函数，我们需要确保测试图像的预处理方式与训练图像的预处理方式相同。
减少类别失衡 一张类别 B 图像和 1000 张类别 A 图像？如果是这种情况，那么你也许需要平衡你的损失函数或者尝试其他解决类别失衡的方法。 9. 你有足够的训练实例吗？...如果你在从头开始训练一个网络（即不是调试），你很可能需要大量数据。对于图像分类，每个类别你需要 1000 张图像甚至更多。 10....例如，一个图像像素应该在 [0, 1]，[-1, 1] 或 [0, 255] 的范围内吗？ 15....检查训练、验证、测试集的预处理 CS231n 指出了一个常见的陷阱：「任何预处理数据（例如数据均值）必须只在训练数据上进行计算，然后再应用到验证、测试数据中。...例如计算均值，然后在整个数据集的每个图像中都减去它，再把数据分发进训练、验证、测试集中，这是一个典型的错误。」此外，要在每一个样本或批量（batch）中检查不同的预处理。 III.
在上一篇文章《深度学习中超大规模数据集的处理》中讲到采用HDF5文件处理大规模数据集。有朋友问到：HDF5文件是一次性读入内存中，然后通过键进行访问吗？...掌握了这些知识，你也可以去挑战一下Kaggle竞赛。需要指出的是，在ImageNet超大规模数据集上训练，特别是深度模型，非常耗时！！！...我们知道，CNN模型要求图像输入尺寸是一个固定值，如果我们使用的图像大小和输入尺寸不一致，通常的处理方法是对图像进行缩放。...但是，如果使用的图像比输入尺寸大，还有一种更好的方法就是进行随机截取部分图像，这可以有效的降低过拟合。 ? 上图中，随机裁剪256x256的图像到227x227大小。...，对于深度学习而言，不管是复杂还是简单的模型，其训练和测试过程都是大同小异，所以在这里我也不再罗嗦，有兴趣的同学可以参考我在github上的完整代码。
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