tio的性能用炸裂来形容，一点都毫不夸张，请各位大拿仔细阅读下面的内容，想你们心里有数。具体请参考：准备工作操作系统Ubuntu12在/etc/sysctl.conf中添加如下配置：在/etc/security/limits.conf中添加如下配置：最后使用ulimitan查询设置是否生效。测试主机cpu:内存：客户端测试机用VMware创建12台虚拟

灵活性是指让系统能够选择最有价值的广告展示机会和最有可能表现最好的素材，及时的传递给适合的人。在看来，提升ROI的核心在于广告效率，而：广告效率灵活性X信号而信号是机器学习模型用来做出决策是否会有转化的行为模型。两个关键词，转化（用户是否跟广告做了互动）、事件（优化的行为及频率）如果让我们的系统有适当的灵活性去学习你们最在意的结果信号数据，我们才能根

近年来，笔者在国内外CTF竞赛中见到不少与AI相关的题目。有一些是需要选手自行实现一个AI，来自动化某些操作；有些是给出了一个目标AI模型，要求选手进行破解。本文主要谈论后者——在CTF竞赛中，我们如何欺骗题目给出的AI？CTF中的欺骗AI问题一般分成两类：基于神经网络的和基于统计模型的。如果题目要求选手欺骗神经网络，一般会给出白盒

都9012年了,idea怎能还不更新呢~换上了idea2018版本,果然舒服很多,因为本人的jsnode项目都是用coffee写的,但是在跑单元测试的时候遇到了一点问题idea下的mocha单元测试配置方式在这里记录一下首先得要安装号mocha的idea插件打开idea顶部工具栏"RUN""EditConfigurations

模型原型：服务器的配置和运行状态信息。设计要求：Json格式数据解析后，判断配置信息是否是新数据或者是否更新。如是新数据，则直接添加到数据库；若是数据更新，则更新数据库配置信息并更新运行状态信息；都不是则仅将运行状态添加到数据库。最后从数据库取数据并展示。模型难点：每个服务器会搭载多个网卡和最多44个硬盘。（1）View层如何同时展示所有硬盘和其

做过单元测试的同学大概都知道以上几种测试框架，但我一直很好奇它们到底有什么不同，然后搜到了一篇不错的文章清楚地解释了这几种框架的最大不同之处。地址在这里：http://www.tuicool.com/articles/F3eEn2j(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fww

Airtest是一个跨平台的、基于图像识别的UI自动化测试框架，适用于游戏和App，支持平台有Windows、Android和iOS。Airtest框架基于一种图形脚本语言Sikuli，引用该框架后，不再需要一行行的写代码，通过截取按钮或输入框的图片，用图片组成测试场景，这种方式学习成本低，简单易上手。

在我们的测试工作中，是不是经常遇到这样的情形，发生了线上问题，产品、研发或者测试同学一拍脑袋：当时怎么没有想到，怎么给漏掉了呢？明明是一个非常简单的事情，用大拇指都能想到的验证场景，为何当时就漏测了呢？但实际情况是，逃逸到线上的缺陷，疑难杂症式的极端异常的

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作者：京东物流赫占星一、慢SqL发现在一次需求UAT上线后，本来在测试环境没问题的接口，UAT环境出现了接口超时，通过查询接口日志发现是SQL查询超时了，原因是UAT环境的数据量比测试环境大得多。一般来说，我们可以通过数据库本身的慢查询日志去定位出问题的慢