作为一个移动端开发者，你一定对测试机再熟悉不过，或多或少，你总接触过十几、几十台测试机，但对于在测试机上找BUG的你，或走马观花，或苦苦寻找，是否真的了解你究竟在测些什么？有哪些东西需要测？测多少台手机才够？甚至……花这些钱买测试机和精力来做测试是不是必要？有这些个时间，是不是跟团队里的兄弟撸个串巩固下友谊来的更实在？！
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
📷 来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
我们来打个比方，经常会有人这么问，我想买台电脑，有什么推荐吗？这个时候，我们就能马上给出一个推荐吗？我们是否还应该问问这些问题：1）主要用途是什么？2）台式机还是笔记本？3）预算多少？4）对品牌有什么要求？…… 在这些问题都有答案之后，我们才能帮着去推荐。也就是说，通过这些问题，我们才能真正了解对方的需求。同样的，我们做测试工作，产品需求也不等于是测试需求。没有测试需求分析，会导致我们的信息不完整、不准确，无法对所测产品有一个清晰全面的认识。所以，我们要先进行测试需求分析，在这个基础上，再进行后面的测试设计，测试计划等工作。
AI科技评论按：与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适
与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适的 GPU 呢？这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领，并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈，从错误中学习要花费
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么，应该买什么样的电脑，什么样的显卡比较适合，自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑，现在总结了下，为大家稍微讲解一下所需要的配置，以及推荐清单。
广大程序员们为了能更快速积极地响应与处理开发测试的需要，一定绞尽脑汁了吧。面对需求，必须安排！
新春佳节刚过，堆积如山的工作需求一定是排山倒海而来。 广大程序员们为了能更快速积极地响应与处理开发测试的需要，一定绞尽脑汁了吧。面对需求，必须安排！WeTest特别推出牛年首波迎新特惠活动，解决返工初期测试痛点！ 活动时间：2021年3月2日 10:00—3月16日 23:59 点击阅读原文立即参与活动！ 牛年超值礼包限时抢购 本次测试大礼包主要包括【云真机】与【标准兼容测试】两大WeTest金牌工具： 云真机 WeTest提供云端千台真机测试，配备市场主流最新机型，随租随用，
2.2可靠性测试（我去买票过程中被撞死了，票买不到怎么办，延期了，买那个点的票没了怎么办让我帮他买票的人的身份，比如是否有特殊优待，如军人，1米2以下儿童等，身份证丢了，或者票丢了，责任划分）
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
近些年，开源软件在国内受到越来越多人的追捧，开源带来的好处是显而易见的。与此同时，很多人也提出了一些质疑。本文讨论的核心是，开源软件究竟是否可以用在企业级客户的企业级应用上。本文仅代表笔者的个人观点。
最早期的开发，大多都使用jQuery，它给我们带来了很多的便利：快速选取元素，方便操作DOM元素的API，各个浏览器之间完美的兼容性，链式操作，动画、ajax等等都是jQuery为前端开发人员来带的好处。为什么现在越来越少人用了呢？我来分以下几点，阐述我的想法：
2020年11月11日双十一上午，苹果发布了M1芯片的新款Mac，其最大的变化就是将处理器从Intel换成了苹果自研的ARM芯片M1。
需求：国内macOS电脑远程香港windows服务器，打开服务器里的chrome浏览器调用本地macOS电脑的摄像头进行视频会议
金融领域也是 Python 的重要方向之一，我知道有一些读者就是冲着做量化交易才接触 Python 的。今天给大家分享一个使用 Python 的期货交易API。
从前，小编有一只同事 在业内摸爬滚打五年零两个月，事业有成，技术过人，深受同事喜爱，更被领导器重，距离当上总经理出任CEO迎娶白富美，可能只差一次……嘿嘿，容我先卖个关子，稍后给您精彩揭密！ 然而，这一切的光辉对于脱单这件事的帮助，也只是然并卵…… 他始终猜不透，两年零八个月以来，在LOL上夜夜陪自己并肩作战的漂亮妞，为何始终不肯相见，为此，他，黯~然~神~伤~ 直到有一天，隔壁工位老王送给他几张百元面值Q币卡。 “宋兵乙”灵机一动，给女神的LOL帐号送了好几套炫酷皮肤，其中还有一套情！侣！
测试开发者的共同关注！ 明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。 腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。同时，更有专家兼容服务限时5折出售，由腾讯金牌测试团队，严格遵照腾讯标准流程，帮您解决游戏、应用兼容性问题。 活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
前几天在我创建的技术交流群，几位同学聊起了兼容性测试相关的话题。有测试的方法技巧，有如何选择测试时的切入点，也有在质量和投入成本之间如何做平衡的思考。
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在到处都是开源工具和学习资料的今天，深度学习的门槛已经大大降低。然而，学习的门槛降低并不意味着学习的成本降低了，比如说动则上万的 GPU。 不管是买 GPU，还是买云服务，对很多人来说都是一笔不小的花销。今天，我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法：通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU！ 首先，我们来介绍下什么是 Kaggle Kernels。 Kaggle 是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛
裸金属发货失败，不一定是没货，可能是镜像有问题，比如用于购买BMG机型的镜像里包含了不兼容的显卡驱动（没有显卡驱动没事，有但是不兼容则会有问题）
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
描述:最近由于Windows 7停止更新维护了加之我确实不想使用Windows10(实际上是一天没事做)，由于本人的工作原因更喜欢在Linux上进行办公操作(但是确实没Windows那么高效),但是因为又没钱买Mac所以说采用一些桌面的发行版本进行做一些小开发等等的还是很Nice;
我一直觉得一个东西好不好用，并不是由自己说了算的，也不是别人说了算的，而应该是大多数人用了之后，觉得很不错，那它就是一件好东西。今天小羽除了介绍 M1 芯片的 Mac 的一些软件使用情况，更着重的是自己的使用感受。
Mac用户如果想要在Mac上使用Windows软件，既可以选择Mac虚拟机，也可以选择安装系统兼容软件CrossOver。crossoverv(办公虚拟机软件)——是一款强大的系统操作工具，用户无需去购买其他的系统程序，只需要来下载安装即可享受体验的使用，支持多种平台的使用模式，让你更好的进行操作。windows和linux之间有效的兼容工具。
昨天我向Mac党的朋友吹嘘, 32GB内存超爽! Windows半年才蓝屏两次, 朋友: 哈哈哈, 半年两次不知道该说啥, 感觉有点少, 但又不是很少... 从我接触电脑开始, 蓝屏就伴随着每个版本的
显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。
选自Medium 作者：Yusaku Sako 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 去年 12 月 8 日，英伟达在 NIPS 2017 大会的一次活动中发布了最新消费级旗舰显卡 Titan V——Volta 架构，包含最新的神经网络计算单元 Tensor Core。英伟达宣称这块最新 Titan 旗舰的性能可达上一代产品（Titan Xp）的九倍。这款售价高达 3000 美元的显卡是否值得购买？随着 Titan V 陆续进入用户手中，已有人对其进行了评测。 Titan V 是英伟达最近推出的「桌面级」GPU
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/408.html
入了深度学习的坑，没有个GPU怎么能带得动，你是不是也发愁过配什么样的GPU？NVIDIA，AMD GPU，Intel Xeon Phis，Google TPU...各家芯片让人挑花了眼，一个不行还得多买几个，而且越专业的硬件价格就越贵。
NVIDIA®Jetson™AGX Xavier和Jetson TX2提供了一个内置的Cortex-R5微控制器，该控制器也被称为传感器处理引擎(SPE)。示例使用包括传感器数据处理、唤醒管理、无人机和机器人。
2016年8月18日-9月18日，腾讯创业服务平台将开启一场声势浩大的“8亿红包为创业者加油”的活动。腾讯WeTest作为首批入驻的合作方，推出了两份超值优惠礼包，活动期间1折购买噢！ 到底什么礼包？1折就能买的到？ 先回答第二个问题：是滴！真的只要1折！ 腾讯WeTest为了在本次活动中支持游戏创业者，精心准备了两份超值创业礼包，下面小编给大家描述下“她们”性感的模样。 游戏创业扶持包 包含标准兼容测试200台、云真机150分钟、安全测试3次，为您把关游戏质量，提升游戏品质。该礼包总价值1000
序言 在软件吞噬时间的时代，在IT基础设施多样性与分布式趋势中，部署的复杂性与规模日益增加，而大部分的软件崩溃都发生在部署过程中。目前提高部署效率与稳定性成为了一个严峻的挑战。本文讨论在原生云应用的场
机器之心报道 编辑：泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达，但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上，A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造，内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core，单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB，类型是 GDDR6
WeTest 导读 当AI成为各行业提高产业效率的动能，很多人开始疑惑，这架智能化的“无人机”何时在移动应用测试中真正落地？在今年的国际数码互动娱乐博览会(ChinaJoy)上，腾讯WeTest给出了答案。 借助AI技术，在保证原有质量下，大大提升在问题识别与测试驱动两个环节的效率和识别准确率，深度兼容测试服务直击底价，仅需原市场价三成，所有移动应用开发者即可享用该服务。在测试领域，腾讯WeTest将释放AI的普惠力量！ 摆脱人力单兵作战，AI有效降低测试成本 兼容性测试工作往往需要依赖大量设备和专业
作者：matrix 被围观: 1,746 次 发布时间：2013-03-20 分类：兼容并蓄 | 无评论 »
中国移动视频用户规模越来越大，各类移动视频APP也百家争鸣， B站作为国内知名的年轻人文化社区，bilibili在推出移动端时，除了坚持自身的独特定位以外，对其APP的质量也十分重视。
当一个商品参加多个促销形式的活动会有什么样的互斥校验？哪些是可以同时参加，哪些是不能同时参加？
作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约1165
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原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/468.html
Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/433.html
macOS上的远程软件microsoft-remote-desktop-for-mac 是微软近年才支持的，macOS上这个远程软件的老版本是没有勾选摄像头的这个选项的。
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