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Automatic detection of hardhats worn by construction personnel: A deep learning approach and benchma
论文原链接:Automation in Construction 自动检测施工人员佩戴的安全帽:深度学习方法和基准数据集. 文章信息:施工现场安全,安全帽佩戴检测,计算机视觉,卷积神经网络,反向渐进式注意力 摘要: 安全帽在保护建筑人员免受事故影响方面发挥着至关重要的作用。但是,由于各种原因,工人没有严格SAST
本文转载:https://xz.aliyun.com/t/10216 SAST(Static Application Security Testing):静态应用程序安全测试技术,通常在编码阶段分析应用程序的源代码或二进制文件的语法、结构、过程、接口等来发现程序代码存在的安全漏洞。 目前有多款静态代码检测的开源项目,通过对几款项目的调研,Q6
import pickle import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime def plot_ec(ec, ret_next='ret_next', fac='factor'): ''' 绘制单变量分组中各组的资金曲线 ret_next: 分组数据中下期收益率redis-benchmark性能测试
redis-benchmark压力测试工具 测试100个并发连接 100000请求单机性能 redis-benchmark -h -p 6379 -c 100 -nbenchmark
最近在看开源库,经常遇到一个文件夹“benchmark”,还有开组会的时候同事也提到了,顿时,我又陷入了无知,现在默默的认识一下! 转载:Benchmark简介 一、Benchmark简介 Benchmark是一个评价方式,在整个计算机领域有着长期的应用。 正如维基百科上的解释“As computer architecture advance二、redis为什么那么快?
1.redis 到底有多块 Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库,由C语言编写,官方提供的数据是可以达到100000+的QPS(每秒内查询次数)。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差! 2.redis 性能测试 1〉主要观点: a.可以使用reBenchmark性能测试
Benchmark性能测试 # 启动本地redis 进入redis安装目录 redis-server # 性能测试 -c 并发数量 -n 查询数量 请求localhost:6379端口 并发100 查询数量10w redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000 redis 性能测试工具可选参数列表 参考:https://www.runoob.com/reReport20201016 benchmark vs袁颖 PANTHER初步模拟结果
别再写 main 方法测试了,太 Low,这才是专业 Java 测试方法。。
来源:https://juejin.cn/post/6844903936869007368 前言 "If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方A6000显卡配置Scene-Graph-Benchmark.pytorch(KaihuaTang)过程
服务器上配置Scene-Graph-Benchmark.pytorch-KaihuaTang工程记录 服务器cuda版本创建虚拟环境在虚拟环境下安装pkgs安装maskrcnn_benchmark配置可能会踩得坑 GitHub地址:https://github.com/KaihuaTang/Scene-Graph-Benchmark.pytorch 服务器cuda版本 命令行输入nvcc -V即Java基准测试工具JMH使用
JMH,即Java Microbenchmark Harness,这是专门用于进行代码的微基准测试的一套工具API。 JMH 由 OpenJDK/Oracle 里面那群开发了 Java 编译器的大牛们所开发 。何谓 Micro Benchmark 呢? 简单地说就是在 方法层面上的 benchmark,精度可以精确到微秒级。 本文主要介绍了性能基准测DVWA SQL Injection(Blind) - 时间盲注
时间盲注 上回我们介绍的是布尔盲注,通过返回结果的 True 与 False 来判断条件是否为真,逐步破解出目标内容;如果没有明显的 True 与 False 回显那么就十分难分辨目标条件的真伪,此时我们可以借助逻辑与或逻辑非的短路特性或者 if 函数,配合 sleep 或 benchmark 等执行时间长的函数,通过Redis benchmark性能测试使用
官方自带的压力测试工具,参数如下: 在benchmark所在目录执行命令 ./redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456 -c 100 -n 100000 压测需要一段时间,因为它需要依次压测多个命令的结果,如:get、set、incr、lpush等,如果只需要看一部分的,可以直接暂停。 [linkdo@VM-0-7-代码效率优化之Sql优化
1.索引失效之 OR 我分别测试了三种情况,分别是在索引列相同值使用or、在索引和逐渐列使用or与在索引列和非索引列使用or,结论是:只有在索引列与非索引列之间使用or才会使得索引失效。 下面是我测试的结果,benchmark_code为索引列,id为主键。 第一种情况:索引列同行之间使用or EXPLAIN第三方测评:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现
摘要:本文将通过采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark对比测试下GaussDB(for Redis) 和原生Redis的特性差异 本文分享自华为云社区《墨天轮评测:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现》,本文转载自墨天轮。 GaussDB(for Redis) 是华为云推出的企业级Redis,采用计算存储【论文阅读】Exploring the Limitations of Behavior Cloning for Autonomous Driving
Column: January 16, 2022 11:11 PM Last edited time: January 21, 2022 12:23 PM Sensor/组织: 1 RGB Status: Finished Summary: carla leaderboard的前身,首次提出 IL BC的几点问题 及较为简单的解决办法 实验结果证明较为有效 Type: ICCV Year: 2019 引用量: 148 参考与前言Benchmark学习记录
Benchmark基准测试程序用于测试和预测计算机系统的性能,揭示不同结构机器的长处和短处,在计算机领域应用最成功的就是性能测试,主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等。Benchmark基准测试程序试图提供一个客观,公正的评价机器性能的标准。是一个评价方Java 中的5个代码性能提升技巧,最高提升近10倍
文章持续更新,可以关注公众号程序猿阿朗或访问未读代码博客。 本文 Github.com/niumoo/JavaNotes 已经收录,欢迎Star。 这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧,虽然大多数情况下极致优化代码是没有必要的,但是作为一名技术开发者,我们还是想追求代码的更小、更快,更ZooKeeper性能测试
参考来源如下。 https://github.com/brownsys/zookeeper-benchmark 打包 使用开源工具进行 ZooKeeper 的性能测试,参考官方文档,通过 mvn -DZooKeeperVersion=<version> package 进行打包。但是为了使用方便,我把所有的依赖包都打成一个大的 jar 包了,所以在 pom.xml 文件加上论文笔记018:数据集图片合集
Multispectral Pedestrian Detection: Benchmark Dataset and Baseline 的图还挺相关的 GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild 绝了,这工作量惊人 Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric VideosMagma: A group-Truth Fuzzing Benchmark 论文总结
摘要 高扩展性和低运行成本使得模糊测试成为发现软件bug的一种标准的测试方法.但是由于缺乏对fuzz的评估指标和标准,因此想要比较各个fuzzer之间的性能十分困难.Magma就是为了解决指标和基准集而生.通过检测目标程序的bug,Magma还支持收集独立于Fuzzer的以bug为中心的性能指CentOS 安装 memtier_benchmark
yum install autoconf automake make gcc-c++ yum install pcre-devel zlib-devel libmemcached-devel wget https://github.com/downloads/libevent/libevent/libevent-2.0.21-stable.tar.gz tar xfz libevent-2.0.21-stable.tar.gz pushd libevent-2.0.21-stable ./configumaskrcnn在win10 报错 AttributeError: module ‘torch.distributed‘ has no attribute ‘deprecated‘
运行maskrcnn的demo时报错: File "D:\Anacoda\envs\maskrcnn\lib\site-packages\maskrcnn_benchmark\modeling\make_layers.py", line 10, in <module> from maskrcnn_benchmark.layers import Conv2d File "D:\Anacoda\envs\maskrcnn\lib【手把手教你】使用pyfinance进行证券收益分析
01 pyfinance简介 在查找如何使用Python实现滚动回归时,发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。顾名思义,pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包,主要是对面向定量金融的现有包进行补充,如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六个模块, datasets.py :金融数据人脸检测数据集
目录FDDB - Face Detection Dataset and BenchmarkJIB-A -- IARPA Janus Benchmark A FDDB - Face Detection Dataset and Benchmark 2845 张图片/5171张人脸 椭圆标注 灰度图/彩色图 检测难点 遮挡 Occlutions 不同姿态 Different poses 低分辨率 Low resolution 失焦 Out-of-f