Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后，都会有一个专用的运行环境。通常每个用户默认的环境都是相同的，这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。用户可以对自己的运行环境进行定制，其方法就是修改相应的环境变量。
--------------------接CentOS 操作系统下搭建tsung性能测试环境_Part 1---------------------
下载源码安装包，解压或者直接双击打开(如果有安装zip或rar等压缩/解压缩软件的话)，查找相关的安装说明文件，一般是README,INSTALL这两个文件，这两个文件一般会告诉你怎么安装你所下载的软件，找到后用记事本或内部查看器打开，查看安装说明。
https://www.cnblogs.com/lingyejun/p/7898873.html
下载地址：http://www.erlang.org/download.html
对 HTTP协议来说，无论是下载文件或者请求页面，对客户端来说，都只是发出一个GET请求，并不会记录点击后的“保存”、“另存为操作”。
通常来说，一个优化良好的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能，然而我的 Nginx 服务器可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能，并且我以此高负载测试超过 12 小时，服务器工作稳定。
通常来说，一个优化良好的 Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能，然而我的 Nginx 服务器可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能，并且我以此高负载测试超过 12 小时，服务器工作稳定。 这里需要特别说明的是，本文中所有列出来的配置都是在我的测试环境验证的，而你需要根据你服务器的情况进行配置： 从 EPEL 源安装 Nginx： yum -y install nginx 备份配置文件，然后根据你的需要进行配置： cp /etc/nginx/ngi
基于Java的压力测试工具；适用简单的并发测试，性能不稳定
模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。
Python、Python3 写好程序后，如果我们想要在不执行程序的情况下快速确认是否有语法异常，我们应该怎么做呢？
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计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 杭州市 疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！ 1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。首先提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN)，该网络能够方便、快速的进行多尺度特征融
平常我们要找某一个进程的 Pid 时 (例如: Apache)，大多都是使用 PS 、Grep 、AWK 三个命令通过管道符相结合来把对应 PID 找出来 。具体命令类似下样这样：
微服务和基于容器的基础设施的混合架构需要不同的测试策略，这是因为微服务架构对远程依赖较多，而对进程内的组件依赖较少。这意味着当有更多的远程通信时，测试微服务之间的连接变得更加耗时。然而，测试微服务架构将帮助企业确保新版本的服务不会影响整个系统。
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试，并计算一个系统可以处理多少并发用户。
细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小，而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响，这是一个很有挑战性的任务。因此，类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示，并可以端到端地进行优化，取得了和使用部位（parts）信息相当或甚至更高的性能。
靶向G蛋白偶联受体（GPCR）（已知的最大治疗靶标）的药物发现具有挑战性。为了促进GPCR药物的快速发现和开发，Yufeng J Tseng等人构建了PanGPCR系统（https://gpcrpanel.cmdm.tw/index.html），以预测多个潜在的GPCR靶标及其在组织中的表达位置，副作用以及GPCR药物的可能用途。使用PanGPCR，将目标化合物对接到包含36个实验确定的晶体结构的文库中，该库包含46个人类GPCR docking 位点，并且从对接中生成了一个排序列表，以评估所有GPCR及其结合亲和力。你可以确定给定化合物的GPCR目标以及相应的潜在用途。此外，通过linking predicted off-targets及其表达的序列标签图谱，可以提供从SIDER数据库收集并映射到45个组织和器官的潜在副作用。使用PanGPCR，只需上传一个小的配体，就可以确定多个靶点，重新定位的潜力和副作用。
在我们日常生活和工作中，软件已经成为不可或缺的一部分。然而，软件的性能问题经常会影响到用户的体验和企业的业务，因此对软件系统进行性能测试变得至关重要。软件性能测试可以帮助测试团队和业务团队了解软件在真实场景下的表现，以及对系统性能进行优化和改进。通过模拟真实场景下的负载和压力，测试团队可以发现系统的瓶颈和性能瓶颈，从而对系统进行优化和改进，提高软件的稳定性和可靠性。软件性能测试可以提高软件团队的信心和自信心，让他们在开发和维护过程中更加自信和有信心。
当今的目标检测器大多使用了人工设计的组件，如锚框生成、基于规则的训练目标分配、非极大值抑制后处理等。所以它们不是完全端到端的。Facebook AI 提出的 DETR【1】无需这些手工设计组件，构建了第一个完全端到端的目标检测器，实现了极具竞争力的性能。DETR 采用了一个简单的结构，即结合了卷积神经网络和 Transformer 【2】的编码器-解码器结构。研究人员利用了 Transformer 既通用又强大的关系建模能力来替代人工设计的规则，并且设计了恰当的训练信号。
这些开源工具在自动化测试和手动测试、功能、回归、负载、性能、压力和单元测试、web、移动和桌面测试等领域提供相关的能力支持。
说到网络，可以先在脑子里面有一个模型，就是你给你老家的父母视频聊天的时候，网络传输时间怎么算？当然你可能会感觉到时很快——毫秒级，但传播时间是存在的，这个跟光纤的传播速度及光信号折射率等有关。
以前在使用 CSV、SVN 等版本管理软件时，这些版本管理软件都有提供版本编号可以查看。我们由版本编号就可以判断一个文件的新旧，这个特性在 Git 上就有些不同了，Git 是采用 SHA-1 的 Hash 来做版本标识的。如果我们要生成一个易读的数字编号，又应该怎么做呢？
ACK ： TCP协议规定，只有ACK=1时有效，也规定连接建立后所有发送的报文的ACK必须为1。
目标检测（Object Detection）是深度学习 CV 领域的一个核心研究领域和重要分支。纵观 2013 年到 2019 年，从最早的 R-CNN、Fast R-CNN 到后来的 YOLO v2、YOLO v3 再到今年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！本文将会对目标检测近几年的发展和相关论文做出一份系统介绍，总结一份超全的文献 paper 列表。
选自FAIR 机器之心整理 参与：蒋思源、李泽南 昨天，Facebook AI 研究院（FAIR）开源了 Detectron，业内最佳水平的目标检测平台。据介绍，该项目自 2016 年 7 月启动，构建于 Caffe2 之上，目前支持大量机器学习算法，其中包括 Mask R-CNN（何恺明的研究，ICCV 2017 最佳论文）和 Focal Loss for Dense Object Detection，（ICCV 2017 最佳学生论文）。Facebook 称，该工具包已被应用与公司内部很多团队应用于各类
在CVPR 2020上，为了更好的解决物体检测中的尺度问题，商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构，通过构造更具等变性的特征金子塔，以提高检测器应对尺度变化的鲁棒性，可以使单阶段检测器在coco上提升～4mAP，完整代码已开源。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术，它具备生成自然语言的能力，能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现，打破了以前自然语言处理的瓶颈，使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力，也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
作者认为之前的单阶段检测算法精度不高的原因可能是前后景类别（正负样本）严重不均衡导致的。因此作者重新设计了一个损失：Focal Loss，其能降低可以较好分类的样本的损失权重，防止训练过程中大量的easy negatives给检测器带来的压制影响，并基于Focal Loss设计提出并训练了RetinaNet。
选自skrish13 作者：Krish 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本文概述了 2017年Facebook AI 研究院（FAIR）在计算机视觉上的研究进展，包括基础构建模块创新、CNN、one shot 目标检测模块等，然后介绍实例分割方面的创新，最后介绍用弱半监督方式来扩展实例分割。 特征金字塔网络（FPN） 首先我们先来介绍著名的特征金字塔网络 [1]（发表在 CVPR 2017 上）。FPN 论文非常棒，要知道，构建一个可在多项任务、子主题和应用领域中使用的基线模型并不简单。FPN 是通用特
这篇文章会从 FAIR 在基本模块上的创新开始，谈到 CNN，再到 one-shot 物体检测。之后会讲实例分割的创新。最后聊聊依靠弱半监督模型来扩展实例分割。 AI 科技评论按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Recent FAIR CV Papers - FPN, RetinaNet, Mask and Mask-X RCNN，作者为 Krish。 翻译 | 李石羽 林立宏 整理 | 凡江 特征金字塔网络 特征金字塔网络 (FPN) [1] 发表在 2017 年的 CVPR 上。如果你
选自skrish13 作者：Krish 参与：路雪、刘晓坤 本文概述了 2017年Facebook AI 研究院（FAIR）在计算机视觉上的研究进展，包括基础构建模块创新、CNN、one shot 目标检测模块等，然后介绍实例分割方面的创新，最后介绍用弱半监督方式来扩展实例分割。 特征金字塔网络（FPN） 首先我们先来介绍著名的特征金字塔网络 [1]（发表在 CVPR 2017 上）。FPN 论文非常棒，要知道，构建一个可在多项任务、子主题和应用领域中使用的基线模型并不简单。FPN 是通用特征提取网络（如
【新智元导读】昨天谷歌开源了TensorFlow自动文本摘要生成模型，今天 Facebook 宣布开源计算机视觉系统，称该系统能“从像素水平理解物体”，Facebook 希望开源能加速计算机视觉的发展。不过，Facebook 并没有在自家产品中使用这些工具，像这样落实到具体应用前就开源，跟通常所说的“开源”有些不同。对此，Facebook 人工智能团队 FAIR 的负责人 Yann LeCun 曾表示，正是因为 FAIR 做基础的、不受制于公司短期效益的研究，才能真正推进人工智能技术发展。无论如何，开源将加
翻译 | 人工智能头条（ID：AI_Thinker） 参与 | 林椿眄 本文概述了 Facebook AI Research（FAIR）近期在计算机视觉领域的研究进展，内容主要包括基础结构模块的创新、卷积神经网络、one shot 检测模块等，以及一些在实例分割方面的创新方法，并介绍了弱半监督学习方式下实例分割的研究进展。下面将逐一介绍，文中的一些引用可在文末的参考文献中找到。 ▌Feature Pyramid Networks（ 特征金字塔网络） 首先，我们要介绍的是著名的特征金字塔网络[1](这是发表在
作者：Xizi Wang, Feng Cheng, Shilin Wang*, Huanrong Sun, Gongshen Liu, ChengZhou
Shell变量，又称本地变量，包括私有变量以及用户变量，不同类的shell有不同的私有变量，bash,ksh,csh等，每种shell的私有变量都不一样
作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层——Conv4，进行后续的物体的分类和bounding box的回归)，但是这样做有一个明显的缺陷，即小物体本身具有的像素信息较少，在下采样的过程中极易被丢失，而之前的图像金字塔结构虽然也能解决多尺度问题，但计算量大，内存消耗大，因此作者提出了特征金字塔结构，能在增加极小的计算量的情况下，处理好物体检测中的多尺度变化问题。
1.TrackDiffusion: Multi-object Tracking Data Generation via Diffusion Models
最近2019年新鲜的ACL论文出来了，发现了一篇关于多轮对话模型的文章还不错，其题目为：Improving Multi-turn Dialogue Modelling with Utterance ReWriter。文章单位：微信人工智能模式识别中心（腾讯）。文章的背景为：当前我们在日常多轮交流的时候，经常会出现前后相互参照和信息遗漏的问题，这对于人来说能够正确的理解出说话人的意图，但是对于机器来说，这是比较困难的。为此该篇文章提出了：为提高多轮会话模型水平，将重写人类的话语作为其一个预处理过程。
1.Prismer: A Vision-Language Model with An Ensemble of Experts
开发是一个有趣的大事件，因为我们处于传统测试与现代和持续测试之间的边界，正在从一个大型的筒仓式的结构转型到一个新的架构。之前的组织架构包含了开发团队和集中测试团队，瓶颈和延期不断的在这两个团队间交替进行着。这种新架构由小型，自管理和自给自足的团队组成，它们频繁发布软件，使用持续集成工具自动化，并管理自己的构建环境以最大限度地减少瓶颈。
作者：Xu Zhao, Wenchao Ding, Yongqi An, Yinglong Du, Tao Yu, Min Li, Ming Tang, Jinqiao Wang
今天盘点Poster中的谷歌论文，总计27篇，从这些论文中可看出，谷歌很重视自动驾驶，多篇论文为自动驾驶领域，目标检测、NAS、数据增广方法等也是研究的重点。
nGrinder是基于Grinder开源项目，但由NHN公司的nGrinder开发团队进行了重新设计和完善（所以叫做nGrinder）。
随着大语言模型（LLM）开始整合多模态功能，攻击者可能会在图像和音频中隐藏恶意指令，利用这些指令操纵AI聊天机器人（例如ChatGPT）背后的LLM对用户提示的响应。在2023年欧洲黑帽大会上，研究人员指出，这样的攻击方式将很快成为现实。
目前基于深度学习的通用物体检测算法大致可以分为两类：一步法检测器和二步法检测器。一步法检测器有较高的检测速度，但检测精度不如二步法检测器。而二步法检测有较高的检测精度，但检测效率不如一步法检测器。为了使得一步法检测器获得二步法检测器的检测精度，同时保持较高的检测效率，本文作者对一步法和二步法检测器进行了一系列探索，提出了RefineDet、SRN、AlignDet等系列算法。此次分享，首先概括地介绍通用物体检测算法，接着介绍作者的一系列相关工作，最后对物体检测的发展进行讨论与展望。
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