论文原链接：Automation in Construction 自动检测施工人员佩戴的安全帽：深度学习方法和基准数据集. 文章信息：施工现场安全，安全帽佩戴检测，计算机视觉，卷积神经网络，反向渐进式注意力 摘要： 安全帽在保护建筑人员免受事故影响方面发挥着至关重要的作用。但是，由于各种原因，工人没有严格
本文转载：https://xz.aliyun.com/t/10216 SAST(Static Application Security Testing)：静态应用程序安全测试技术，通常在编码阶段分析应用程序的源代码或二进制文件的语法、结构、过程、接口等来发现程序代码存在的安全漏洞。 目前有多款静态代码检测的开源项目，通过对几款项目的调研，
import pickle import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime def plot_ec(ec, ret_next='ret_next', fac='factor'): ''' 绘制单变量分组中各组的资金曲线 ret_next: 分组数据中下期收益率
redis-benchmark压力测试工具 测试100个并发连接 100000请求单机性能 redis-benchmark -h -p 6379 -c 100 -n
最近在看开源库，经常遇到一个文件夹“benchmark”，还有开组会的时候同事也提到了，顿时，我又陷入了无知，现在默默的认识一下！ 转载：Benchmark简介 一、Benchmark简介 Benchmark是一个评价方式，在整个计算机领域有着长期的应用。 正如维基百科上的解释“As computer architecture advance
1.redis 到底有多块 Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差！ 2.redis 性能测试 1〉主要观点： a.可以使用re
Benchmark性能测试 # 启动本地redis 进入redis安装目录 redis-server # 性能测试 -c 并发数量 -n 查询数量 请求localhost:6379端口 并发100 查询数量10w redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000 redis 性能测试工具可选参数列表 参考：https://www.runoob.com/re
来源：https://juejin.cn/post/6844903936869007368 前言 "If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中，我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式，在不确定他们性能的时候，我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候，我们会简单的采用多次计数的方
服务器上配置Scene-Graph-Benchmark.pytorch-KaihuaTang工程记录 服务器cuda版本创建虚拟环境在虚拟环境下安装pkgs安装maskrcnn_benchmark配置可能会踩得坑 GitHub地址：https://github.com/KaihuaTang/Scene-Graph-Benchmark.pytorch 服务器cuda版本 命令行输入nvcc -V即
JMH，即Java Microbenchmark Harness，这是专门用于进行代码的微基准测试的一套工具API。 JMH 由 OpenJDK/Oracle 里面那群开发了 Java 编译器的大牛们所开发 。何谓 Micro Benchmark 呢？ 简单地说就是在 方法层面上的 benchmark，精度可以精确到微秒级。 本文主要介绍了性能基准测
时间盲注 上回我们介绍的是布尔盲注，通过返回结果的 True 与 False 来判断条件是否为真，逐步破解出目标内容；如果没有明显的 True 与 False 回显那么就十分难分辨目标条件的真伪，此时我们可以借助逻辑与或逻辑非的短路特性或者 if 函数，配合 sleep 或 benchmark 等执行时间长的函数，通过
官方自带的压力测试工具，参数如下： 在benchmark所在目录执行命令 ./redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456 -c 100 -n 100000 压测需要一段时间，因为它需要依次压测多个命令的结果，如：get、set、incr、lpush等，如果只需要看一部分的，可以直接暂停。 [linkdo@VM-0-7-
1.索引失效之 OR 我分别测试了三种情况，分别是在索引列相同值使用or、在索引和逐渐列使用or与在索引列和非索引列使用or，结论是：只有在索引列与非索引列之间使用or才会使得索引失效。 下面是我测试的结果，benchmark_code为索引列，id为主键。 第一种情况：索引列同行之间使用or EXPLAIN
摘要：本文将通过采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark对比测试下GaussDB(for Redis) 和原生Redis的特性差异 本文分享自华为云社区《墨天轮评测：GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现》，本文转载自墨天轮。 GaussDB(for Redis) 是华为云推出的企业级Redis，采用计算存储
Column: January 16, 2022 11:11 PM Last edited time: January 21, 2022 12:23 PM Sensor/组织: 1 RGB Status: Finished Summary: carla leaderboard的前身，首次提出 IL BC的几点问题 及较为简单的解决办法 实验结果证明较为有效 Type: ICCV Year: 2019 引用量: 148 参考与前言
Benchmark基准测试程序用于测试和预测计算机系统的性能，揭示不同结构机器的长处和短处，在计算机领域应用最成功的就是性能测试，主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等。Benchmark基准测试程序试图提供一个客观，公正的评价机器性能的标准。是一个评价方
文章持续更新，可以关注公众号程序猿阿朗或访问未读代码博客。 本文 Github.com/niumoo/JavaNotes 已经收录,欢迎Star。 这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧，虽然大多数情况下极致优化代码是没有必要的，但是作为一名技术开发者，我们还是想追求代码的更小、更快，更
参考来源如下。 https://github.com/brownsys/zookeeper-benchmark 打包 使用开源工具进行 ZooKeeper 的性能测试，参考官方文档，通过 mvn -DZooKeeperVersion=<version> package 进行打包。但是为了使用方便，我把所有的依赖包都打成一个大的 jar 包了，所以在 pom.xml 文件加上
Multispectral Pedestrian Detection: Benchmark Dataset and Baseline 的图还挺相关的 GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild 绝了，这工作量惊人 Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric Videos
摘要 高扩展性和低运行成本使得模糊测试成为发现软件bug的一种标准的测试方法.但是由于缺乏对fuzz的评估指标和标准,因此想要比较各个fuzzer之间的性能十分困难.Magma就是为了解决指标和基准集而生.通过检测目标程序的bug,Magma还支持收集独立于Fuzzer的以bug为中心的性能指
yum install autoconf automake make gcc-c++ yum install pcre-devel zlib-devel libmemcached-devel wget https://github.com/downloads/libevent/libevent/libevent-2.0.21-stable.tar.gz tar xfz libevent-2.0.21-stable.tar.gz pushd libevent-2.0.21-stable ./configu
运行maskrcnn的demo时报错： File "D:\Anacoda\envs\maskrcnn\lib\site-packages\maskrcnn_benchmark\modeling\make_layers.py", line 10, in <module> from maskrcnn_benchmark.layers import Conv2d File "D:\Anacoda\envs\maskrcnn\lib
01 pyfinance简介 在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六个模块， datasets.py ：金融数据
目录FDDB - Face Detection Dataset and BenchmarkJIB-A -- IARPA Janus Benchmark A FDDB - Face Detection Dataset and Benchmark 2845 张图片/5171张人脸 椭圆标注 灰度图/彩色图 检测难点 遮挡 Occlutions 不同姿态 Different poses 低分辨率 Low resolution 失焦 Out-of-f
