1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后
置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。
2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法，正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作
用域等知识点讲解。
3、本课程注重实践每一个知识点都有相对应的实例，本书覆盖的实例多达上百个，提高学员的动手能
力和解决问题能力。
4、区块链之币币交易所资管系统性能测试，登录、交易买入、交易卖出等测试场景设计、脚本开发/调试、数据
准备、性能调优、性能测试报告。
5、性能测试流程和性能瓶颈定位等知识讲解。
2023-02-07 20:15:11
34.49MB
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此功能基于扩散驱动的正则化功能（regularizeSR.m）实现多帧超分辨率模型。 该函数的输入是：s（输入图像序列）、delta_est（水平和垂直方向的平移运动值）、phi_est（旋转运动）和因子（放大率）。 估计运动（旋转和平移）的配准方法是 Keren（请参阅伊朗及其同事的工作，“通过图像配准提高分辨率”）。 相应论文，题为“A Noise-Suppressing and Edge-Preserving Multi-Frame Super-Resolution Image Reconstruction Method”，已提交至Journal of Signal Processing: Image Communication（手稿ID：image3133），正在第二次修订中。 请注意， http://lcav.epfl.ch/software/superresolution提供的
2023-02-07 09:40:49
3KB
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主要介绍了最简单的JavaScript验证整数、小数、实数、有效位小数正则表达式,其中包含保留1位小数、保留2位小数、保留3位小数等正则,需要的朋友可以参考下
2023-02-02 16:17:26
24KB
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isodata的matlab代码博客分类器
具有
l2
正则化的逻辑回归
Gaussian
Naïve
Bayes
kmeans
isodata
通用算法
2023-01-27 15:36:45
5KB
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平滑分类器认证稳健性的一致性正则化 (NeurIPS2020)
该存储库包含和的论文“平滑分类器的证明稳健性的一致性正则化”代码。
依存关系
conda create -n smoothing-consistency python=3
conda activate smoothing-consistency
# IMPORTANT: Please make sure `pytorch != 1.4.0`
# Currently, our code is not compatible to `pytorch == 1.4.0`;
# See more details at `https://github.com/pytorch/pytorch/issues/32395`.
# Below is for linux, with CUDA 10; see https://pytorc
2023-01-06 00:05:31
9.74MB
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超扫描
Hyperscan是一个高性能的多正则表达式匹配库。 它遵循常用libpcre库的正则表达式语法，但它是具有自己的C API的独立库。
Hyperscan使用混合自动机技术来允许同时匹配大量（最多数万个）正则表达式，并允许跨数据流匹配正则表达式。
Hyperscan通常用于DPI库堆栈中。
文献资料
提供了有关构建Hyperscan库和使用其API的信息。
执照
Hyperscan已获得BSD许可证的许可。 请参阅项目存储库中的LICENSE文件。
版本控制
Github上的master分支将始终包含Hyperscan的最新版本。 发布给master版的每个版本在发布之前都要经过质量检查和测试； 如果您是用户而不是开发人员，则应使用该版本。
在develop分支上进行着对下一个发行版的进一步开发。
参与其中
对于Hyperscan官方主页是在 。
如果您有任何疑问或意见，建
2023-01-04 19:02:03
2.57MB
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你好， 只是为了提供帮助并获得一些快速的初步结果，我加载了 3 个重建算法和一个处理器脚本来调用前向算子和每个算法，即 CGNE、Tikhonov 重建和滞后扩散率定点迭代。 我只是想从任何使用代码的人那里得到一些反馈。 代码中提供了可以找到更多信息的参考资料。 不需要任何版权或许可，因为这不是一个完整的专业工具箱，结果应该不会太多，但我仍然需要填写一些框来完成此加载。 让我简要介绍一下这里算法中没有的东西； 算法并没有真正处理噪音，因为这必须由用户针对每个问题进行定义。 滞后扩散率算法的正则化参数选择属于我们的隐私，因为它是一些数学运算的结果。 此外，要为每个问题定义边界条件。 附图是将代码应用到 Per Christian Hansen 提供的 tomo.m 文件后的滞后扩散算法的结果。 我还在 Emission Tomography 上测试了相同的代码，其前向算子和测量由 John
2023-01-03 23:35:35
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