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在做性能测试时，网络上关于如何选择一款性能测试工具的方法很多，主要是从：并发能力、资源监控、是否开源、是否支持录制、是否支持分布、实现语言、社区活跃度、脚本的维护、易用性、可扩展性、压测平台编码量等方面对比。但几乎没有人提到性能测试工具的仿真度能力，他是性能测试工具应当具备的基础特征能力。仿真度就是性能测试工具模拟客户端向服务端下发请求与客户端的相似程度的能力。仿真度越高，测试获得的结果越可信。 本文宗旨是选择几款常用的性能测试工具进行仿真度对比测试，以此来帮助软件测试人员在工作中如何选择一款适合自己工作需要的性能测试工具。

发一个三大类跟八大类之间的转换关系，一调地类与二调地类代码对比表。

此程序用于十六进制对比用处 同时拖动2个文件进去,可以查看到不一样的地方,以便于知道哪些地方改动过了

基于Android的视频软硬解码及渲染的对比研究与实现.pdf

因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题，本文对比分析了典型线性和非线性降维方法，并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是PCA、LDA算法，比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中，非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。

像素级对比学习 在Pytorch的论文提出了像素级对比学习的实现。 除了在像素级别进行对比学习之外，在线网络还将像素级别表示形式传递给像素传播模块，并向目标网络施加相似度损失。 他们在细分任务中击败了所有以前的非监督和监督方法。 安装 $ pip install pixel-level-contrastive-learning 用法 下面是一个示例，说明了如何使用该框架进行Resnet的自我监督训练，并获取第4层（8 x 8个“像素”）的输出。 import torch from pixel_level_contrastive_learning import PixelCL from torchvision import models from tqdm import tqdm resnet = models . resnet50 ( pretrained = True ) learn

对比环信、融云、腾讯云、网易IM的一些基本功能总结，价格，增值服务，本人目前主要使用的是环信IM，目前iOS13后，voip (pushkit) 不能用

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