火龙果软件工程技术中心   性能测试在测试中往往不被重视,而项目中由于系统性能不合格会给企业带来巨大的损失。基于场景的性能测试设计能避免性能测试的误区。很多企业在性能测试工作中存在一些常见误区,其中部分企业选择基于场景的设计性能测试来避免这些误区,因为这样可以大幅度降低执行成本,同时提高性能测试执行效率。性能测试常见误区请看下面一个性能测试小案例:某公司OA产品的新版本即将发布。为了看看系统的性能,决定安排测试工程师A君执行性能测试任务。A君做法如下:1.找到一台PC机,CPU主频1G,内存512M,……;2.在找到的PC机上搭建了测试环境:安装了Oracle9i、Weblogic等系统软件;
2023-04-04 16:12:29 264KB 基于场景的性能测试设计
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基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化)(完美复现)matlab-yalmip-cplex_gurobi代码_分享,微信扫码查看详情
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功能描述 集成在IE浏览器右键中的“发送到OneNote”功能,可以将选中的内容直接发送到笔记中。
2022-09-20 18:32:25 7.94MB OneNote
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【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试 【演讲2】【内部机密资料】基于场景的ADAS虚拟测试
2022-07-11 19:15:18 10.76MB ADAS 智能驾驶
本文研究提出了一种时空滤波相结合的非均匀性校正算法。该算法首先用全局 滤波器把输入的原非均匀性图像信息分成空间高频和低频两部分,然后用高频成分来 估计非均匀性校正参数
2022-05-14 09:17:09 3.35MB 算法研究
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由于水体对光的吸收和散射作用, 水下图像往往存在对比度低、细节模糊和颜色失真等问题, 为此提出一种基于场景深度估计和白平衡的水下图像复原方法。首先, 采用Sobel边缘检测和形态学闭运算将水下图像中与场景深度相关的块分离, 对RGB通道与场景深度的变化关系进行回归分析, 以得到场景深度图像并估计水下背景光; 其次, 对衰减严重的颜色通道取其逆通道, 以修正透射率估计; 然后, 通过逆求解水下光学成像模型来消除后向散射; 最后, 改进白平衡算法以更好地校正水下图像的颜色畸变, 得到复原后的水下图像。与典型的4种水下图像复原方法进行主客观评价比较, 实验结果表明, 该方法可以有效地提升低质量、低照度的水下图像的细节清晰度和色彩保真度, 恢复真实的视觉效果。
2021-11-03 21:44:45 10.43MB 图像处理 水下图像 场景深度 透射率估
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基于场景分析的含风电系统机组组合的两阶段随机优化,雷宇,杨明,风电场输出功率具有随机性、间歇性的特点,其大规模并网发电使电力系统的调度决策面临着新的挑战。在此背景下,本文以日前调度为
2021-11-03 16:38:43 492KB 首发论文
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GCN_分类 基于场景文本的细粒度图像分类与检索的多模态推理图 基于我们的WACV 2021接受的论文: ://arxiv.org/abs/2009.09809 安装 创建Conda环境 $ conda env create -f environment.yml 激活环境 $ conda activate finegrained 数据集 上下文数据集可以从以下下载: : 饮料瓶数据集: : 1ss9Pxr7rsdCpYX7uKjd-_1R4qCpUYTWT 训练有素的模型权重 上下文数据集: : 饮料瓶数据集: : 文字和视觉功能 请下载以下文件,并将它们放在以下目录结构中: $ PATH_TO_DATASETS $ /上下文/ $ PATH_TO_DATASETS $ / Drink_Bottle / 请参考链接后的路径以正确放置文件。 视觉特征由Fas
2021-11-02 16:49:02 1.68MB Python
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行业分类-作业装置-一种基于场景的自动驾驶仿真测试方法及装置.7z
大多数随机MPC可以分为两类:第一组是基于分析方法(机会约束)的MPC,这些方法基于指数成本的期望值求解OCP,但受到概率约束,通常在预测状态下。 第二组是基于随机场景的场景(基于场景),它们解决了确定数量的不确定性随机实现(也称为场景)的OCP。 这些文件包含基本的随机预测控制仿真器,用于带有加性扰动的多变量线性系统。 干扰具有高斯概率分布并且可以有界。 总共有两个模拟器:基于状态机会约束的MPC模拟器; 另一种基于实现干扰的场景。 另外,对于每个控制器,都有基于两个弹簧系统实现的示例文件。 ****************************************************** *************** 请在开始使用它之前,阅读文件“ readme.txt” ************************************************
2021-07-09 11:16:36 155KB matlab
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