Sampler

# 导入所需要的包，请保证torchvision已经在你的环境中安装好 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import copy %matplotlib inline View Code # 加载数据+随机处理+两组不同MNIST数据集 # 设置图像读取器的超参数 image_size = 28 # 图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 # 标签的种类数 num_epochs = 20 # 训练的总循环周期 batch_size = 64 # 批处理的尺寸大小 # 如果系统中存在着GPU，我们将用GPU来完成张量的计算 use_cuda = torch.cuda.is_available() # 定义一个布尔型变量，标志当前的GPU是否可用 # 如果当前GPU可用

　　 　　本文介绍的是 CVPR 2020 Oral 论文《Cross-Batch Memory for Embedding Learning》，作者来自码隆科技。本篇论文解读首发于“码隆播报”公众号。 　　 作者 | 码隆科技 　　 编辑 | 丛 末 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.06798 　　开源地址：https://github.com/MalongTech/research-xbm 　　本篇论文提出了 XBM 方法，能够用极小的代价，提供巨量的样本对，为 pair-based 的深度度量学习方法取得巨大的效果提升。这种提升难例挖掘效果的方式突破了过去两个传统思路：加权和聚类，并且效果也更加简单、直接，很好地解决了深度度量学习的痛点。XBM 在多个国际通用的图像搜索标准数据库上（比如 SOP、In-Shop 和 VehicleID 等)，取得了目前最好的结果。 　　 1 　　 背景和动机 　　难例挖掘是深度度量学习领域中的核心问题，最近有颇多研究都通过改进采样或者加权方案来解决这一难题，目前主要两种思路： 　　第一种思路是在 mini-batch 内下功夫，对于 mini-batch 内的样本对，从各种角度去衡量其难度，然后给予难样本对更高权重，比如 N-pairs、Lifted Struture Loss、MS Loss

最近很多同学都在问jmeter上传，下载文件的脚本怎么做？ 正巧这阵子忙完有时间,就来“折腾”一番，哈哈 现整理出来和大家分享 到底该怎么做？ 一、准备工作： 上传接口一个（自行开发解决了） 下载接口 ps:没有困难创造困难也要上 jmeter4.0版本 上传接口源码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 /** * 文件上传 */ @RequestMapping(value = "/fileUpload" , method = RequestMethod.POST) @ApiOperation(value = "上传文件" , httpMethod = "POST" ) @ResponseBody public String fileUpload(@RequestParam(value = "file" , required = false ) MultipartFile file) { if (Objects.isNull(file)) { return getMessage( "90110" , "上传文件不能为空！"

1.简介 　　用户实际操作时，并非是连续点击，而是存在很多停顿的情况，例如：用户需要时间阅读文字内容、填表、或者查找正确的链接等。为了模拟用户实际情况，在性能测试中我们需要考虑思考时间。若不认真考虑思考时间很可能会导致测试结果的失真。例如，估计的可支撑用户数偏小。在性能测试中，访问请求之间的停顿时间被称之为思考时间，那么如何模拟这种停顿呢？我们可以借助JMeter的定时器实现。 　　JMeter中的定时器一般被我们用来设置延迟与同步。定时器的执行优先级高于Sampler（取样器），在同一作用域（例如控制器下）下有多个定时器存在时，每一个定时器都会执行，如果想让某一定时器仅对某一Sampler有效，则可以把定时器加在此Sampler节点下。 2.预览定时器 首先我们来看一下JMeter的定时器，路径：线程组（用户）->添加->定时器（Timer）；我们可以清楚地看到JMeter5中共有9个定时器，如下图所示： 如果上图您看得不是很清楚的话，宏哥总结了一个思维导图，关于JMeter5的逻辑控制器类型，如下图所示： 通过以上的了解，我们对定时器有了一个大致的了解和认识。下面宏哥就给小伙伴或则童鞋们分享讲解一些通常在工作中会用到的定时器。 3.常用定时器详解 这一小节，宏哥就 由上而下 地详细地讲解一下常用的定时器。 3.1Gaussian Random Timer 高斯定时器，高斯定时器

var vShader = ` attribute vec4 a_Position; attribute vec2 a_TexCoord; varying vec2 v_TexCoord; void main(){ gl_Position = a_Position; v_TexCoord = a_TexCoord; } `; var fShader = ` // 设定默认精度 #ifdef GL_ES precision mediump float ; #endif uniform sampler2D u_Sampler; varying vec2 v_TexCoord; void main(){ gl_FragColor = texture2D(u_Sampler,v_TexCoord); } `; function main(){ // 获取canvas元素 var canvas = document.getElementById( ' webgl ' ); // 获取webgl上下文 var gl = getWebGLContext(canvas); if (! gl){ console.log( ' Failed to get the rendering context for WebGL! ' ); return ; } // 初始化着色器 if (!

一天干掉一只Monkey计划（四）--卡通着色，描边 --Zephyroal 楔子： 实在无奈，Unreal的世界浩如烟海，在里面一点一点地爬动，很充实，但也很无奈，加之最近加入自行车驴行俱乐部，几乎都没有什么时间出来搞些自己的小小兴趣爱好了，老大说的好“每一个年轻程序员都有一颗渲染的心”，正好有相关方面的应用，写下此篇，总结一下卡通渲染方面的知识，摘录不少，这里不一一谢过了，最后用RM做了相关的实现，工程文件就懒地放了，最怕害了一样手懒的童鞋，下个东西就当学习结束了，以我自己的深刻教训，理论与实际永远隔着一条银河，牢记，自勉： 实践是检验真理的唯一标准！ 一、 技术背景 非真实感绘制 (Non-photorealistic rendering) (NPR)是计算机图形学的一类，主要模拟艺术式的绘制风格，也用于发展新绘制风格。和传统的追求真实感的计算机图形学不同，NPR受到油画，素描，技术图纸，和动画卡通的影响。NPR已经以"卡通造影"的形式出现在电影和电子游戏中，它也已出现在设计图纸和试验动画中 卡通渲染便是一种典型的常用非真实感绘制技术，它要求帖图由不明显的渐变色块夹杂一些不复杂的纹理组成。它强调粗细线条（Silhouette，轮廓勾边）和简单色块（ToonShading，块状色调着色），忽略细节。利用这些很简单很纯粹的线条和色块，就能渲染出设计师所要求的质感很强的卡通效果

背景 日常工作中，经常会用到Jmeter去压测，毕竟LR还要钱（@￥&*...），而最常用的接口压力测试，我们都是通过聚合报告去查看压测结果的，然鹅聚合报告的真的是丑到家了，作为程序猿这当然不能忍！那我们要怎么给它变得好看点捏？ 如何华丽变身？ 方式 优点 缺点 场景 Jmeter+ant+Jenkins 快捷，上手简单 报告还是不够美观、直观，如果测试接口一多，报告就会显示臃肿不够直观 看最终报告 Grafana+Jmeter+Influxdb（推荐） 数据可视化，数据直观，筛选功能强大，拓展能力强 当然就是要自己部署环境咯，还得了解Influxdb的语法和常用查询语句，系统方法等..... 看压测过程中参数的变化 工具介绍 工具 介绍 Jmeter Java语言开发的压力测试工具（不多介绍） InfluxDB Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库，非常适合存储指标、事件、分析等数据 Grafana 纯 Javascript 开发的前端工具，用于访问 InfluxDB，自定义报表、显示图表等 Centos7安装InfluxDB 备注：博主是自己买的阿里云服务器哈，就不介绍虚拟机下如何安装了（毕竟虚拟机很多坑...） Influxdata官网下载路径： https://portal.influxdata.com/downloads/ 1、直接执行以下命令进行安装： wget

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本文主要介绍如何使用JMeter对TCP协议进行测试 1、TCP概念 2、TCP协议的三次握手 3、TCP取样器参数介绍 4、Wireshark抓包和开发TCP脚本 一、TCP概念 TCP（Transmission Control Protocol 传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，在简化的计算机网络OSI模型中，它完成第四层传输层所指定的功能，用户数据报协议（UDP）是同一层内另一个重要的传输协议。数据传输时，应用程序向TCP层发送数据流，TCP就会将接受到的数据流切分成报文段（会根据当前网络环境来调整报文段的大小），然后经过下面的层层传递，最终传递给目标节点的TCP层。为了防止丢包，TCP协议会在数据包上标有序号，对方收到则发送ACK确认，未收到则重传。这个步骤就是我们通常所说的TCP建立连接的三次握手。同时TCP会通过奇偶校验和的方式来校验数据传输过程中是否出现错误。 二、TCP协议的三次握手 第一次握手：客户端发送syn包(seq=x)到服务器，并进入SYN_SEND状态，等待服务器确认; 第二次握手：服务器收到syn包，必须确认客户的SYN(ack=x+1)，同时自己也发送一个SYN包(seq=y)，即SYN+ACK包，此时服务器进入SYN_RECV状态; 第三次握手：客户端收到服务器的SYN+ACK包，向服务器发送确认包ACK(ack

[译]Vulkan教程(28)Image视图和采样器 Image view and sampler - Image视图和采样器 In this chapter we're going to create two more resources that are needed for the graphics pipeline to sample an image. The first resource is one that we've already seen before while working with the swap chain images, but the second one is new - it relates to how the shader will read texels from the image. 本章我们要创建2个资源that为采样image而被图形管道需要。第一个资源是我们之前用交换链image时见过的，但是第二个是新的——它与shader如何从image中读取纹素有关。 Texture image view 纹理image视图 We've seen before, with the swap chain images and the framebuffer, that images are accessed through image