版本信息Oracle: 19c Kettle: pdi-ce-9.2.0.0 openjdk version "1.8.0_292" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_292-b10) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.292-b10, mixed mode)Kettle介绍:Link 基本概念:1.Transfo
在实际的测试工作中,通常需要对多组不同的输入数据,进行同样的测试操作步骤,以验证我们的软件质量。这种测试,在功能测试中非常耗费人力物力,但是在自动化中,却比较好实现,只要实现了测试操作步骤,然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入,就可以实现了。 前面文章学习了参数化,当数据量非常大的时候,我们可以将数据存放到外部文件中,使用的时候将文件中的数据读取出来,方便测试数据的管理。数据与测试用例分别管理,
沐神:如果你在神经网络中要了解一个网络的话,一定就是要了解ResNet网络了。在这里首先要思考一个问题: 显然不一定,就如左图所示,我们的模型从F1这么小个训练到了F6这么大个,可能的最优解却变得更差了,这就是所谓的一条路走到黑。这里的计算涉及到泛函的知识,之前没接触过,感觉挺大一块,慢慢用到在学,现在先不学了。这里要区分一下过拟合和这个一条路走到黑(训练跑偏)的
前置准备查看GPU型号电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器 如下图: 如果不是英伟达显卡,那么不用往下看了,GAMEOVER! 查看CUDA算力gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持,并且计算能力最低为3.5以上。查看地址在这里:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个
fine-tuning:把已经训练过的模型应用到新的数据集上,相当于继续训练例子:fine-tuning: 先拿CNN在cifar100上训练,然后仅仅修改最后一层softmax的输出节点个数(100改为10),再放到cifar10上训练。训练过程:第一步,fine-tuning训练过程:在CNN神经网络Alexnet的基础上进行训练,我们从原始图片中生成出2000个proposal框,然后将每个
最初的Unity导航系统很不完善,只能静态烘焙场景图的可行走区域,而且必须在本地保存场景的NavMesh数据,难以运行时动态计算;这使得鲜有开发者愿意再尝试Unity内置的导航功能,转向了AStar寻路算法的研究。但实际上AStar算法真的适合大多数开发情况且性能较优么?了解过AStar算法的都知道,它是基于格子来遍历计算行走权重的,算法复杂度其实是相对较高的,受到格子密度,地图大小和路线长度的的
目录1、类属性(1)类属性的访问(2)修改类属性2、类属性和实例属性区别1、类属性(1)类属性的访问类属性就是 类对象 所拥有的属性,它被 该类的所有实例对象 所共有。类属性可以使用 类对象 或 实例对象 访问。# 定义一个类 class Dog(object): # 定义一个类方法 tooth = 10 # 创建对象 wangcai = Dog() xiaohei = Dog(
概述在使用 ES 的时,我们不需要事先定义好映射设置就可以直接向索引中导入文档。ES 可以自动实现每个字段的类型检测,并进行 mapping 设置,这个过程就叫动态映射(dynamic mapping)。动态映射可以通过以下设置来关闭。PUT /_settings { "index.mapper.dynamic":false }动态映射的规则也可以自定义,有以下几种我们可以自定义规则的应用场
一、数字类型1)整数 int 类型- bit_length() # 查询以二进制表示一个数字的值所需的位数 - int.from_bytes(bytes,byteorder) # 返回给定字节数组所表示的整数。 - int.to_bytes(length,byteorder) # 返回表示整数的字节数组。2)浮点数 float 类型- is_integer #
ENVI 5.4的摄影测量扩展模块(原正射校正扩展模块)增加了两个工具,分别为:Generate Point Clouds and DSM by Dense Image Matching——利用高重叠度的多景图像(例如立体像对)提取点云数据和DSM。RPC Orthorectification Using DSM from Dense Image Matching——利用高重叠度的多景图像(例如立
很多同学学习Python是为了做数据分析及数据可视化。不过要做好可视化,准确、直观地展现数据及规律,光掌握代码层面的技术还不够。优秀的数据可视化图表不仅仅是简单地罗列、总结数据。数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,因此在设计过程中,每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人。所以,今天我们抛开代码,仅就可视化图表设计层面,来分享一下前人总结的30个小技巧。通过
参考教程:https://docs.docker.com/storage/storagedriver/overlayfs-driver/ 以下内容来自官方文档翻译环境virtual box 6.1centos 7.8docker 19.03OverlayFS is a modern union filesystem that is similar to AUFS, but faster and w
Jmeter之Json提取器用法 在工作中经常遇到这种情况,就是下一个接口需要引用上一个接口返回的值,普遍的方法就是运用后置提取器常用的就是 json提取器,边界提取器,正则表达式提取器这三种,不能满足时还可以用xpath提取器,Bean Shell后置处理器等等,一般来说这三个就够用了下面简单使用一下这三种提取器:1)json提取器:请求右键添加-后置处理器-json提取器
MCS-51系列单片机硬件结构MCS-51系列单片机概述1.从功能上分基本型:单片机型号末尾数字是1,如8051 增强型:单片机型号末尾数字是2,如8052 差 别:采用的片内数据存储器RAM和程序存储器ROM的容量不同以及部分接口电路的数量不同。2.从生产工艺上分HMOS工艺:(High performance Metal-Oxide-Semiconductor)高性能金属氧化物半导体,型号中不
文章目录Part1:什么是内存?Part2:内存的作用Part3:内存的物理结构Part4:内存的使用总结 Part1:什么是内存?内存是硬件,是用于存放数据的硬件。程序执行前需要先放到内存中才能被CPU处理。内存是与CPU沟通的桥梁,计算机中所有程序的运行都要依靠内存,内存对计算机的影响非常大。Part2:内存的作用内存又被称为主存,用于存放CPU中的运算数据以及硬盘等外部存储设备交换的数据。
这里说说XO3的双启动。首先你要知道什么是双启动?为什么要用双启动?双启动需要做什么设置?需要怎么调试?and so on.在XO3来说,什么是双启动?双启动就是内部启动(内部flash)和外部启动(外部SPI flash),启动顺序可以在软件设置,如下图。DUALBOOTGOLDEN设置为EXTERNAL,指定备份文件为外部SPI Flash,先从内部启动,设置为internal,即内部是备份,
一、final关键字1.什么是final关键字继承的出现提高了代码的复用性,并方便开发。但随之也有问题,有些类在描述完之后,不想被继承,或者有些类中的部分方法功能是固定的,不想让子类重写。可是当子类继承了这些特殊类之后,就可以对其中的方法进行重写,那怎么解决呢?要解决上述的这些问题,需要使用到一个关键字final,final的意思为最终,不可变。final是个修饰符,它可以用来修饰类,类的成员,以
前几天在“Android绘图之渐隐动画”一文中通过画线实现了渐隐动画,但里面有个问题,画笔较粗(大于1)时线段之间会有裂隙,我又改进了一下。这次效果好多了。先看效果吧:然后我们来说说基本的做法:根据画笔宽度,计算每一条线段两个顶点对应的四个点,四点连线,包围线段,形成一个路径。后一条线段的路径的前两个点,取(等于)前一条线段的后两点,这样就衔接起来了。把Path的Style修改为FILL,效果是这
“云”这个时下热门的词汇,我们都耳熟能详。事实上,“云”是网络的代名词,以前我们画网络图时,经常把联通不同局域网之间的“电信网”用一朵云来表示,这样,“云”就成为了网络的代名词,表示复杂的也无需用户理解的网络环境。那顾名思义,“云服务”既是基于互联网的服务,这个服务往往是按需的、具有良好扩展性的。云服务器就是云服务的一个最佳体验。从前,我们也通过网络来购买空间,来运行我们的网页程序,那个时候的“空
Python安装安装包安装过程运行安装包选择自定义安装 并将python加入到环境变量中全选NEXT选择安装目录且安装目录中不能含有中文建议在除C盘外的其它分区中创建一个文件夹命名为Python将其设为安装目录因为后期如果想管理python的库的话这样更容易找到 这里我方便演示就在C盘中创建了Install点击install安装即可 等待安装完成close进行测试是否正确安装测试安装是否成功在搜索
以下查询非常简单.它从消息表中选择最后20条记录,以便在分页方案中使用.第一次运行此查询时,需要15到30秒.后续运行只需不到一秒钟(我预计会涉及一些缓存).我试图确定为什么第一次这么长时间.这是查询:SELECT DISTINCT ID,List,`From`,Subject, UNIX_TIMESTAMP(MsgDate) AS FmtDate FROM messages WHERE List
生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成,而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想,阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理,从基于模型改进的角度介绍了WGAN,WGAN-GP,LSGAN,f-GAN
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看https://github.com/h3pl/Java-Tutorial喜欢的话麻烦点下Star哈文章将同步到我的个人博客:www.how2playlife.com本文是微信公众号【Java技术江湖】的《深入理解JVM虚拟机》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认
HFSS常见问题解答--第8季1 如何在Designer中添加N端口S参数模型?Designer作为系统和电路的仿真平台,软件可支持N端口S参数模型的导入,具体操作如下图所示,在ProjectManager窗口中展开Definitions目录树,右键点击Models,选择Add NportModels。当然,也可添加其他形式的模型,如HFSS、Q3D、SIwave等其他场仿真软件的模型
IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的Java开发工具之一, IDEA是JetBrains公司的产品,现在有逐步取代老牌Java开发工具Eclipse的趋势。 Maven项目对象模型(POM),是一个项目管理工具可以通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告和文档的软件。那我们想要在IDEA中使用Maven得进行一些配置,那接下
一、springboot启动日志报NacosServiceRegistry springboot+nacos启动时,log会有一条nacos注册信息如下: **很显然,启动注册服务的操作便在NacosServiceRegistry当中。NacosServiceRegistry可以通过查找所有类直接寻找,也可以从以下springboot自动装配的角度去寻找通过查看spring.factories文件
分类:声卡驱动问题:设备管理器中声卡驱动安装不正确描述:电脑没有声音,有部分朋友是因为声卡驱动没有正确安装,除了我们常见到的设备管理器出现黄色感叹号之外,另一种情况就是让一般人很难发现的问题,如下图这种情况看似没有问题,其实也代表声卡驱动没有正确安装。驱动正常显示图:声卡驱动正常时,通常设备管理器里会有“Realtek”“VIA”“IDT”等声卡品牌名称。另一种就是常见声卡驱动出现的感叹号的情况解
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder; import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec; import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGEncodeParam; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.Buffe
前两周学习了计算机系统的内存分配相关的知识,类比着系统,回头看一次java虚拟机,本次学习的重点是了解构造、了解每个部分的作用。如上图1-1是虚拟机的运行时数据区,顾名思义其实虚拟机全部构造并没有完全展现出来,此图只是运行时的数据结构。上图1-2是操作系统中一个线程所对应的内存结构示意图 上图1-3是操作系统中内核线程对应进程的关系首先说一下操作系统,操作系统中,每个进程 都有一个虚拟的地址空间(
API概述API(application Programming Interface, 应用程序编程接口),是一些预先定义的函数。目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节比如我需要在一个程序里面嵌入语音识别交互功能,那么这个功能如果让我们自己从零开始实现,肯定是不现实的,所以市场上面就出现了提供这个语音识别功能的公司,这些公司会
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