该文章是基于上一次文章的 软件测试漫谈(web测试,自动化测试,Jmeter) 的续篇, 主要是详细讲解 Jmeter 的入门教程. 因为上次的文章只是简单地讲解了 Jmeter 的使用和一些概念,所以很多初学者像按照原来的文章操作 Jmeter 进行测试是比较麻烦的,所有才有了这篇后续,以帮助开发者能快速使用 Jmeter 来进行测试.如果还没看过之前那个文章,建议先看一下,学习一下Jmeter的基本概念,以便熟悉该文章操作的一些概念.该文章基于 Jmeter 版本 5.1.1 和 Windo…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题…

目录 一. Netty是什么? 二. Netty 的使用场景 三. Netty通讯示例 1. Netty的maven依赖 2. 服务端代码 3. 客户端代码 四. Netty线程模型 五. Netty模块组件 1. [Bootstrap.ServerBootstrap]: 2. [Future.ChannelFuture]: 3. [Channel]: 4.[Selector]: 5. [NioEventLoop]: 6.[NioEventLoopGroup]: 7.[ChannelHandle…

目录 一. <Scalable IO In Java> 是什么? 二. IO架构的演变历程 1. Classic Service Designs 经典服务模型 2. Event-driven Designs 事件驱动模型 3. Basic Reactor Design 最基本的响应设计 4. Worker Thread Pools:工作线程池模型 5. Using Multiple Reactors:多响应器模型 6. 文档后面讲解的buffer ByteBuffer channel Sele…

目录 一文弄懂-BIO,NIO,AIO 1. BIO: 同步阻塞IO模型 2. NIO: 同步非阻塞IO模型(多路复用) 3.Epoll函数详解 4.Redis线程模型 5. AIO: 异步非阻塞IO模型 (NIO 2.0) 1. BIO: 同步阻塞IO模型…

一文弄懂CGAffineTransform和CTM 一些概念 坐标空间(系):视图(View)坐标空间与绘制(draw)坐标空间 CTM:全称current transformation matrix,看名称 "当前变换矩阵" 也就是矩阵. CGAffineTransform:是一个具体的矩阵数据值.CGAffineTransform是CTM的具体值. 关于矩阵变换 相同CGAffineTransform作用于不同的坐标空间,其结果不一样. 移动: 视图空间 中心为原点,向右为x递增,…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…

以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握重点,所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍. 自上而下理解三者关系 首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据). class DataLoader(…

目录 执行上下文与执行上下文栈 变量提升与函数提升 变量提升 函数提升 变量提升与函数提升的优先级 变量提升的一道题目引出var关键字与let关键字各自的特性 执行上下文 全局执行上下文 函数(局部)执行上下文 详细介绍执行上下文的过程 创建阶段 执行上下文栈 执行上下文栈面试题及其解析 执行上下文与执行上下文栈 变量提升与函数提升 变量提升 通过var关键字申明的变量,能够在定义语句之前访问到,值为undefined console.log(a) // undefined var a = 'F…

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

在看CNN和RNN的相关算法TF实现,总感觉有些细枝末节理解不到位,浮在表面.那么就一点点扣细节吧. 这个作者讲方向传播也是没谁了,666- 原文地址:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

大家好,我是树哥. 最近和一个朋友聊天,他问了我 JVM 的三色标记算法.我脑袋一愣发现竟然完全不知道!于是我带着疑问去网上看了几天的资料,终于搞清楚啥事三色标记算法,它是用来干嘛的,以及它和 CMS 回收器和 G1 回收器的关系了.今天,就让树哥带着大家一起盘一盘它! 根可达算法 我们要进行垃圾回收,就需要弄明白哪些对象是需要回收的,哪些对象是不需要回收的.针对这个问题,其实业界已经有几种常见的解决方法了. 第一种是计数法,就是每个对象都有一个计数器,被引用了加一,移除引用减一.但这种方法比较…

转载自近乎: UGC(User- Generated Content)用户原创生产内容,它是相对于PGC(Professionally-produced Content)专业生产内容的一种内容来源,简单来说,由专业个人.团队针对性输出的较为权威的内容都属于PGC,例如电视节目.报纸刊物.媒体资讯 等,而你朋友圈的图文.微博.知乎的文章.唱吧音乐.秒拍的各*,大都属于UGC. UGC产品(平台)即是以普通用户自发生产内容为基础,并由此引发的人与价值内容的关联.人与人的关联.人与商业的关联,最终为U…

马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说.这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍. 最近一直在看LSH,不过由于matlab基础比较差,一直没搞懂.最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH,从而进行ANN. 有空看看基于滑动窗口的论文相似性检测. 如何用matlab画出一个数列(函数)的收敛过程(菱形收敛.圆形收敛)? 学完分布式了,我打算自己学WordPress,建立自己的独立博客,放在云平台或者服务器空间,然后学着分析流量和负载均衡这一类…

点击查看AngularJS系列目录 彻底弄懂AngularJS中的transclusion AngularJS中指令的重要性是不言而喻的,指令让我们可以创建自己的HTML标记,它将自定义元素变成了一个一个的模块,极大的体现了前端开发中的模块化模式,并提高了代码的易读性和重用性.AngularJS中的指令也是学习AngularJS中的一个难点所在,其中的许多属性,需要反复学习,认真体会,方能领悟其中的精妙之处. 今天我们要讲的就是其中一个重点和难点 – transclusion.关于这个话题我之前…

彻底弄懂 Unicode 编码 今天,在学习 Node.js 中的 Buffer 对象时,注意到它的 alloc 和 from 方法会默认用 UTF-8 编码,在数组中每位对应 1 字节的十六进制数.想到了之间学习 ES6 时关于字符串的 Unicode 表示法,突然就很想知道 UTF-16 是如何进行编码的,我尝试将一些汉字转换成二进制数,然后简单的按 2 个字节一组转换成十六进制,发现对于那些码点较大的汉字,结果并不仅仅是简单的二进制转十六进制.于是,我开始在网上找资料,决心彻底弄明白 Un…

Springcloud 高并发 配置 (一文全懂) 疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Spri…

首先附上原文地址,非常感谢博主大神的分享彻底弄懂HTTP缓存机制及原理 前言     Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段,对于从事 Web 开发的同学们来说,应该是知识体系库中的一个基础环节,同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能.     但是对于很多前端同学来说,仅仅只是知道浏览器会对请求的静态文件进行缓存,但是为什么被缓存,缓存是怎样生效的,却并不是很清楚. 在此,我会尝试用简单明了的文字,像大家系统的介绍HTTP缓存机制,期望对各位正确的理解前端缓存有所帮助…

python中self与__init__怎么解释能让小白弄懂? 这个问题其实没那么简单. 只说一下自己的理解. python 里所有的 object 都有三个属性, 标识(identity), 类型(type) 和值(value). 其中 identity 可以用 id 函数获得, CPython 里的实现是 object 的内存地址. 值就是 object 具体存放的数据, 而 type, object 的类型, 决定了可以对数据所进行的操作. 这里举个例子, tuple (1, 2, 3)和…

此系列文档: 1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一) 2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二) 3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三) 4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四) 一.装饰器基础(什么是装饰器) Python的函数是对象 要了解装饰器,您必须首先了解函数是Python中的对象.这具有重要的联系. 让我们来看一个简单的例子: def shout(word="yes"): return word.capitalize()+"!" pri…

此系列文档: 1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一) 2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二) 3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三) 4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四) 二.装饰器的高级用法 将参数传递给装饰函数 #它不是黑魔法,只是给包装(wrapper)传递参数: def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate): def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2…

此系列文档: 1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一) 2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二) 3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三) 4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四) 四.装饰器的用法 通用装饰器(这里有一篇文档要补充) 如要制作通用装饰器(无论参数如何,您都可以将其应用于任何函数或方法),则只需使用*args, **kwargs: def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):…

1.1 我如何决定使用那种整数类型? 如果需要大数 值(大于32, 767 或小于¡32, 767), 使用long 型.否则, 如果空间很重要(如有大数组或很多结构), 使用short 型.除此之外, 就使用int 型.如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型.但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况. 尽管字符类型(尤其是无符号字符型) 可以当成“小” 整型使用, 但由于不可预知的符号扩展和代码增大有…

我只拿这点钱,凭什么去做那么多工作,我傻呀. 我为公司干活,公司付我一份报酬,等价交换而已,我不欠谁的. 我只要对得起这份薪水就行了,多一点我都不干,做了也白做. 工作嘛,又不是为自己干,说得过去就行了,干吗那么认真. 这种“我不过是在为老板打工”的想法很普遍,在许多人眼里,工作只是一种简单的雇佣关系,做多做少,做好做坏,对自己意义不大,达到要求就行了.因此,工作的质量.标准都不高. 我们到底是在为谁工作呢?工作着的人都应该问问自己.如果不在年轻的时候弄清这个问题,不调整好自己的工作心态,那么我…

前言 时间流逝比较快,博主也在快马加鞭学习SQL Server,下班回来再晚也不忘记更新下博客,时间挤挤总会有的,现在的努力求的是未来所谓的安稳,每学一门为的是深度而不是广度,求的是知识自成体系而不是零散,废话不多说本节我们来讲讲SQL Server基础系列最后几节内容,这话博主说了n次,呵呵. NOLOCK和READPAST NOLOCK 随便翻翻博客园对于各种锁的介绍真的是一个字[多],仅仅介绍其概念,再要么就是转载其概念,不知道那些转载概念的园友是否已经弄懂了,稍微发下感慨.NOLOCK在…

我们知道,不同肤色的人外貌差别很大,而双胞胎的辨识很难.有意思的是Web服务器/Web容器/Web应用程序服务器/反向代理有点像四胞胎,在网络上经常一起出现.本文将带读者对这四个相似概念如何区分. 1. 一文看懂web服务器.应用服务器.web容器.反向代理服务器区别与联系 1.1. Web服务器概念与基本原理 1.1.1. Web服务器的历史 1.1.2. Web服务器工作原理 1.2. Web应用程序容器概念与基本原理 1.2.1. Web应用程序容器的由来 1.2.2. Web应用程序容器…

本文的目的就是要保证你彻底弄懂javascript的执行机制,如果读完本文还不懂,可以揍我. 不论你是javascript新手还是老鸟,不论是面试求职,还是日常开发工作,我们经常会遇到这样的情况:给定的几行代码,我们需要知道其输出内容和顺序.因为javascript是一门单线程语言,所以我们可以得出结论: javascript是按照语句出现的顺序执行的 看到这里读者要打人了:我难道不知道js是一行一行执行的?还用你说?稍安勿躁,正因为js是一行一行执行的,所以我们以为js都是这样的: let a…

一文搞懂RAM.ROM.SDRAM.DRAM.DDR.flash等存储介质 存储介质基本分类:ROM和RAM RAM:随机访问存储器(Random Access Memory),易失性.是与CPU直接交换数据的内部存储器,它可以随时读写,而且速度很快,通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介.当电源关闭时RAM不能保留数据.如果需要保存数据,就必须把它们写入一个长期的存储设备中(例如硬盘). ROM:只读存储器(Read Only Memory),非易失性.一般是装入整机前事先写…