笔记测试的相关内容

文章 2024-10-22 来自：开发者社区

前端大模型应用笔记（二）：最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文，表现优异，和移动端更配

llama3.1开始就支持了128K上下文，差不多有5万字的输入，可用于很多场景啦！模型能力比预想会好不少，但处理中文时，切记加上中英翻译！话不多说，先抛出一个benchMark，对比了下最近比较火的Gemma2 2B和 Phi-3.5。测试环境 ...

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍 PaddleClas主要构件： PP-ShiTu：图像识别（包含图像检测与图像搜索） PULC：超轻量图像分类 PaddleClas是飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台提供的一个开源项目，用于图像分类任务。它基于飞桨框架开发，致力于为用户提供一个简单、高效、灵活的图像分类工具。PaddleClas集成了许多常用的图像分类模型...

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

语义分割笔记(二)：DeepLab V3对图像进行分割（自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试）

一、语义分割介绍语义分割是计算机视觉中的一项技术，旨在将图像中的每个像素分配给特定的类别。它与目标检测不同，目标检测是在图像中定位物体的位置和大小，而语义分割则进一步将这些物体划分为不同的类别。语义分割的目标是生成一张与原始图像相同大小的分割掩膜，其中每个像素都被分配到正确的类别中。这对于许多应用非常重要，例如自动驾驶、医学影像分析和机器人导航等。近年来，随着深度学习技术的发展，语义分割已....

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

一、目标分类介绍目标分类是一种监督学习任务，其目标是根据输入数据的特征将其分配到预定义的类别中。这种分类方法在许多实际应用中都有广泛的应用，如垃圾邮件检测、图像识别、情感分析等。目标分类的基本流程包括：数据预处理（如清洗、标准化）、特征提取、模型选择和训练、模型评估和优化。其中，模型的选择和训练是关键步骤，常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。目标分类的优点是可以自动地进行分类，....

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程）

一、图像分割介绍图像分割是指将一幅图像划分为若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似的特征或属性。图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要任务，它在很多应用中起到关键作用，如目标检测、目标跟踪、图像编辑、医学图像分析等。图像分割的目标是将图像中的目标从背景中分离出来，使得目标区域内的像素具有一致的特征，同时与背景区域有明显的差异。常见的图像分割方法包括基于阈值的方法、边缘检测方法.....

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

自动化测试项目实战笔记(四)：测试用户登录（账号密码错误，成功，出现弹框等情况）

测试步骤指明测试网址：http://localhost:8080/jpress/user/login 通过Selemium的get函数发起HTTP请求，进入此网址通过maximize_window扩充整个屏幕通过id、name、xpath、class_name来定位目标位置，用于实现包括输入信息，点击信息等操作如果注册出错会出现弹窗，弹窗我们可以使用WebDriverWait...

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

自动化测试项目实战笔记(三)：测试用户注册（验证码错误，成功，出现弹框时处理）

测试步骤指明测试网址：http://localhost:8080/jpress/user/register 通过Selemium的get函数发起HTTP请求，进入此网址通过maximize_window扩充整个屏幕通过id、name、xpath、class_name来定位目标位置，用于实现包括输入信息，点击信息等操作如果注册出错会出现弹窗，弹窗我们可以使用WebDriverW...

文章 2024-10-18 来自：开发者社区

目标检测笔记(二)：测试YOLOv5各模块的推理速度

检测YOLOV5的SPP和SPPF和推理性能 from common import SPP,SPPF import torch.nn as nn import torch,time,thop def time_synchronized(): # pytorch-accurate time if torch.cuda.is_available(): torch.c...

文章 2024-09-14 来自：开发者社区

谷粒商城笔记+踩坑（11）——性能压测和调优，JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存

导航：谷粒商城笔记+踩坑汇总篇 Java笔记汇总：【Java笔记+踩坑汇总】Java基础+JavaWeb+SSM+SpringBoot+SpringCloud+瑞吉外卖/谷粒商城/学成在线+设计模式+面试题汇总+性能调优/架构设计+源码解析-CSDN博客目录 1.JMeter压力测试 1.1 压力测试的...

文章 2024-09-08 来自：开发者社区

AI计算机视觉笔记二十四：YOLOP 训练+测试+模型评估

通过正点原子的ATK-3568了解到了YOLOP，这里记录下训练及测试及在onnxruntime部署的过程。步骤：训练->测试->转成onnx->onnxruntime部署测试一、前言 YOLOP是华中科技大学研究团队在2021年开源的研究成果，其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理，并且在Jetson TX2开发板子上能够达到23FPS...