# 背景 测试环境有一个后台服务,部署在内网服务器A上(无外网地址),给app提供接口。app访问这个后台服务时,ip地址是公网地址,那这个请求是如何到达我们的内网服务器A呢,这块我咨询了网络同事,我画了简图如下: ![image-20230816152413599](https://dump-12
孙燕姿果然不愧是孙燕姿,不愧为南洋理工大学的高材生,近日她在个人官方媒体博客上写了一篇英文版的长文,正式回应现在满城风雨的“AI孙燕姿”现象,流行天后展示了超人一等的智识水平,行文优美,绵恒隽永,对AIGC艺术表现得极其克制,又相当宽容,充满了语言上的古典之美,表现出了“任彼如泰山压顶,我只当清风拂
1.概述 GPT-4是OpenAI最新的系统,能够产生更安全和更有用的回应。它是一个大型的多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本),在各种专业和学术的基准测试中展现了人类水平的表现。例如,它在模拟的律师资格考试中得分位于前10%的考生之列;相比之下,GPT-3.5的得分位于后10%。 GPT-4是
写在前面 在大约一个月前,我在掘金上发了《我一个测试仔,做了20多天开发的感受......》这样一篇文章。 在文末我看到了很多评论,虽然,我没有给出任何回应,但每一条评论都有认真看,真的很感谢每一位朋友的关注。 向钱看齐,向钱看 这是评论区中,很多人的看法,都是本着自身利益最大化原则,一点毛病也没有
https://www.jianshu.com/p/2fcf0a4e83b7 简介 经常有小哥发出疑问,SQL还能这么写?我经常笑着回应,SQL确实可以这么写。其实SQL学起来简单,用起来也简单,但它还是能写出很多变化,这些变化读懂它不难,但要自己Get到这些变化,可能需要想一会或在网上找一会。 各
一、概述 在一般形式的回归问题中,会得到系列的预测值,它们与真实值(ground truth)的比较表征了模型的预测能力,为有效量化这种能力,常见的性能评价指标有可解释方差(EVS)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)等。值得一提的是,回归问题分单输
这篇论文2014年发布在SCI一区,共3篇,作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授(西安交通大学),论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集(fuzzy sets)和隶属函数(membership),先看回测展示: 图中上图绿线表示买入并持有,红线表示卖出。下图是系数值,绿色代表买方力量值
本文介绍基于ArcMap软件,实现普通克里格、回归克里格方法的空间插值的具体操作~
https://www.cnblogs.com/Chary/p/16829396.html 一. 线上引流产生背景 日常大部分的测试工作都是在测试环境下,通过模拟用户的行为来对系统进行验证,包括功能以及性能。在这个过程中,你可能会遇到以下问题: 用户访问行为比较复杂,模拟很难和用户行为一致,模拟不够
回忆起来也是有些年没亲自动手搭建ADG了,今天正好有个机会重温,客户环境是19.16,恍惚记得上一次搭ADG还是在11.2.0.4的时代,时光荏苒啊。 正好看下19c的ADG和11g的ADG在部署方面有啥不同? 主备库都是RAC架构,数据库是CDB架构,包含有4个PDB,整个搭建过程还是遇到很多小问
回顾进入职场工作以来,对比曾经的学生时代,如果让我讲一个对自己影响最大的改变,那就是思维模式的一个转变。 具体来说,就是从一个典型的固定型思维转变成一个具备有成长型思维的人。 当然,我不敢妄称自己已经是全面的成长型思维,但我的的确确已经意识到成长型思维的好处。 最起码,我可以不再像曾经学生时代的那个
面对面解答开发者疑问,现场进行思维碰撞。
回到十年前,前端技术就像一名戴着厚重眼镜的书呆子,总是小心翼翼,被各种各样的浏览器兼容性问题欺负(就像在小学被欺负一样)。
这周四,收到通知说我能不能周日的时候来学校给大一刚结束的学弟学妹们做一个分享,刚开始是有点犹豫的 因为之前从来没做过相关的分享,而且觉得时间有点紧怕来不及准备,上一次上台讲东西的时候还是转正答辩那会 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2958925/
在前端开发中,性能优化是一个永恒的话题。回流(Reflow)与重绘(Repaint)是两个重要的概念,它们直接影响着页面的渲染性能和用户体验。本文将详细介绍回流与重绘的概念、触发条件及其优化方法。 一、回流(Reflow)(重排) 1.1 概念 回流,又称重排(Reflow),是指当DOM的变化引起
要点回顾 继承自 std::enable_shared_from_this 的类能够在其自身实例中通过 std::shared_from_this 方法创建一个指向自己的 std::shared_ptr 智能指针。 从一个裸指针创建多个 std::shared_ptr 实例会造成严
向AI提问想写一篇论文,结果AI就生成2000字左右的文章后就完了。小伙伴们是不是也会遇到这类情况呢。今天来教大家AI提示词的技巧,学会向AI提问。
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent ev
https://my.oschina.net/arextest/blog/8589156 AREX 是一款开源的自动化测试工具平台,基于 Java Agent 技术与比对技术,通过流量录制回放能力实现快速有效的回归测试。同时提供了接口测试、接口比对测试等丰富的自动化测试功能,无需编程能力也可快速上手
如果是用户主生产环境,通常不会有用户会开启这个功能。 但如果是在ADG备库端,就会有不少客户选择开启这个功能,这可以有效补充误操作应急处置方法。 今天给某客户做技术支持的时候,在现场遇到一个蛮有意思的问题: XTTS测试场景,库非常大,数据文件很多,远超db_files的默认值。 在表空间元数据导入