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SUSE Linux
性能
分析、调优和工具
主要针对SUSE Linux企业版的
性能
分析、调优和工具的介绍和使用。
2022-05-22 13:00:32
263KB
linux
源码软件
运维
服务器
1
人工智能-机器学习-燃气蒸汽联合循环
性能
计算以及软件实施.pdf
人工智能-机器学习-燃气蒸汽联合循环
性能
计算以及软件实施.pdf
2022-05-22 10:06:21
2.3MB
人工智能
机器学习
源码软件
人工智能-机器学习-热力蒸汽压缩器
性能
计算方法研究.pdf
人工智能-机器学习-热力蒸汽压缩器
性能
计算方法研究.pdf
2022-05-22 10:06:12
4.04MB
人工智能
文档资料
机器学习
人工智能-机器学习-熔融纺丝法智能温度调节纤维的研制与
性能
分析.pdf
人工智能-机器学习-熔融纺丝法智能温度调节纤维的研制与
性能
分析.pdf
2022-05-22 10:05:55
3.25MB
人工智能
文档资料
机器学习
1
人工智能-机器学习-燃煤电站联产电石系统的
性能
计算分析及评价.pdf
人工智能-机器学习-燃煤电站联产电石系统的
性能
计算分析及评价.pdf
2022-05-22 09:08:57
1.92MB
人工智能
文档资料
机器学习
性能
测试计划(参考)
目 录 参编单位 2 参编人员 2 工作内容 2 一、 概述 5 1.1 测试背景 5 1.2 测试目的 6 1.3 缩略语和术语说明 6 二、 测试环境 6 2.1 测试系统环境 6 2.2 灾备系统环境 7 2.3 生产系统环境 7 三、 测试阶段&范围 8 3.1 新旧应用
性能
对比测试 8 3.1.1联机交易 8 3.1.2脱机批处理任务 8 3.2 新应用生产环境容量建模推导 9 3.2.1 测试阶段 9 3.2.2 建模阶段 9 四、 验收指标 9 4.1 新旧应用对比测试 9 4.2 容量建模 9 五、 测试模型 10 5.1 联机交易模型 10 5.2 脱机批处理任务 10 5.3 新应用特有业务 10 六、 测试方法 11 6.1 联机交易
性能
测试方法 11 6.1.1
性能
测试工具 11 6.1.2 并发用户策略 12 6.2 脱机交易
性能
测试方法 13 6.2.1 数据量 13 6.2.2 批处理 13 6.3 容量建模方法 13 6.3.1 建模理论 13 6.3.2 建模监控指标 14 七、 测试内容 15 7.1 新旧应用对比测试: 15 7.1.1 测试策略 15 7.1.2 前置条件 16 7.1.3 注意事项 16 7.1.4 测试执行 16 7.2 容量建模: 17 7.2.1 基本依据 17 7.2.2 前置条件 17 7.2.3 注意事项 18 7.2.4 测试执行 18 八、 风险分析 19 九、 交附物说明 19
2022-05-21 21:46:24
770KB
性能测试
1
网络损伤仿真测试是检验网络设备
性能
的必备手段
在网络设备及系统的研发、制造、部署和运维的各个环节当中,测试设备始终贯穿其中,而不同场景下的测试需求各有不同,导致在各类测试场景中需要应用到多种测试设备,从而引起测试难度和测试成本不断攀升。通过融合网络损伤仿真、网络流量测试、网络数据环回和多端口网卡功能的综合型网络仿真及测试设备,可满足多种网络测试需求,并且支持多种功能融合使用,为网络设备和网络系统的多种验证和测试需求提供了更加便捷的测试方案。简单易用的操作界面极易上手,在最大限度的降低测试成本的同时也显著提高了测试效率。
2022-05-21 19:04:55
2.52MB
网络
网络损伤仿真
1
WeTest服务器专项
性能
测试报告示例【游戏】
WeTest服务器专项
性能
测试报告示例 1.项目概述 <
>是一款基于 Unity 引擎的移动平台上的即时战略游戏。研发测试阶段需进行服务器
性能
测试。以下为 该产品的服务器
性能
测试报告。 2.测试结论 本次测试内容为: 单场景测试:注册,登入,好友列表,副本战斗 单机容量测试 稳定性测试 测试
2022-05-21 14:47:58
1.81MB
游戏压测
1
涡旋光束轨道角动量检测及其
性能
改善
利用光栅检测涡旋光束轨道角动量(OAM)并进行
性能
改善的方法容易实现且能降低通信系统成本。将涡旋光束照射到周期渐变光栅和环形光栅的合适位置, 观察衍射图中光斑的分布规律, 并对入射涡旋光束进行检测。实验结果表明,通过判断光斑中暗条纹的数量和朝向便可确定入射涡旋光束的拓扑荷的大小和正负, 利用相位校正技术或光束复制技术可以使衍射结果中的条纹更加清晰, 使用这两种技术后可将检测到的拓扑荷数提高至30。该研究为OAM复用通信中的解复用和涡旋光的产生提供了依据。
2022-05-21 13:36:29
11.87MB
物理光学
涡旋光束
轨道角动
检测
1
MonoPort:体积人类传送(SIGGRAPH 2020实时实时)单眼实时体积
性能
捕获(ECCV 2020)
时间:2020年8月25日,星期二(太平洋时区) 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体(包括背部)。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5(在Ubuntu中需要X服务器) 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示,内存使用情况如下(GPU1约为3.4GB,GPU2约为9.7GB): 注意:最后四个依赖项也由我们的团队开发,并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题,建议您将问题提交到相应的存储库中。 (您无需在此处手动安装它们,因为它们包含在requirements.tx
2022-05-21 13:08:39
52.78MB
machine-learning
real-time
deep-learning
pytorch
1
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