APP测试点总结1.功能性测试：　　——根据产品需求文档编写测试用例。　　——软件设计文档编写用例。　　注意：就是根据产品需求文档编写测试用例而进行测试。2.兼容性测试:　　——android版本的兼容性　　——手机分辨率兼容性　　——网络的兼容性：2G\\3G\\4G\\WIFI,弱网下、断网时　　——app跨版本的兼容性　　1.适配

<QtEnterprise最新版下载(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.evget.com%2Fproduct%2F3579%2Fdownload)\创建主视图应用程序的主视图在屏幕的左上角和两个空的矩形框中显示Qtlogo。想

　　训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。实验标准　　因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：　　1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片(png格式一张，jpg格式四张)并保存到数

项目描述目前做App开发总绕不开图片这个元素。但是随着手机拍照分辨率的提升，图片的压缩成为一个很重要的问题。单纯对图片进行裁切，压缩已经有很多文章介绍。但是裁切成多少，压缩成多少却很难控制好，裁切过头图片太小，质量压缩过头则显示效果太差。于是自然想到App巨头“微信”会是怎么处理，Luban（鲁班）就是通过在微信朋友圈发送近10

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/18e68d9a6d058232e43bc4e1a3f088dacd3.png)摄像机的属性值：　　0.ClearFlags清除标识：决定屏幕的空白部分如何处理　　　　.Skybox天空盒：空白部分显示背景颜色　　　　.DepthOnly仅深度：画中画效果时，小

Hello,大家好~我们是每周三的黑盒测试组，我们专注于黑盒测试过程中的一切，包括但不局限于总结现有的工作成果，发掘新的工作方法，探寻高效的测试工具等，所有与黑盒测试相关的话题都可以在这里讨论。（群号：219234105，或者直接扫描上方二维码）UI兼容（分辨率）测试场景图片、文案、控件布局比较

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

说起编程作图，大概还有很多人想起TC的include<graphics.h吧？但是各位是否想过，那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的？就靠TC那可怜的640\480分辨率、16色来做吗？显然是不行的。本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口，让大家接触一些新事物。OpenGL作为当前主流的图形API之一，它在一些场合具有比DirectX

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