Python 性能测试进阶之路：JMeter 与 Locust 的强强联合，解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代，确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具，如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景，而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势，可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如，在电商网站促销期间，通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为，可有效识别并解决性能问题，从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路，助力应对复杂挑战。
AI计算机视觉笔记二十 九：yolov10竹签模型，自动数竹签
本文介绍了如何在AutoDL平台上搭建YOLOv10环境并进行竹签检测与计数。首先从官网下载YOLOv10源码并创建虚拟环境，安装依赖库。接着通过官方模型测试环境是否正常工作。然后下载自定义数据集并配置`mycoco128.yaml`文件，使用`yolo detect train`命令或Python代码进行训练。最后，通过命令行或API调用测试训练结果，并展示竹签计数功能。如需转载，请注明原文出处。
AI计算机视觉笔记三十一：基于UNetMultiLane的多车道线等识别
该项目基于开源数据集 VIL100 实现了 UNetMultiLane，用于多车道线及车道线类型的识别。数据集中标注了六个车道的车道线及其类型。项目详细记录了从环境搭建到模型训练与测试的全过程，并提供了在 CPU 上进行训练和 ONNX 转换的代码示例。训练过程约需 4 小时完成 50 个 epoch。此外，还实现了视频检测功能，可在视频中实时识别车道线及其类型。
AI计算机视觉笔记二十五：ResNet50训练部署教程
该项目旨在训练ResNet50模型并将其部署到RK3568开发板上。首先介绍了ResNet50网络，该网络由何恺明等人于2015年提出，解决了传统卷积神经网络中的退化问题。项目使用车辆分类数据集进行训练，并提供了数据集下载链接。环境搭建部分详细描述了虚拟环境的创建和所需库的安装。训练过程中，通过`train.py`脚本进行了15轮训练，并可视化了训练和测试结果。最后，项目提供了将模型转换为ONNX和PT格式的方法，以便在RK3568上部署。
软件测试的艺术：从新手到专家的转变
在软件开发的世界中，测试不仅是发现错误的工具，它还是确保产品质量的关键步骤。通过本文，我们将一起探索如何将软件测试从一项基本任务转变为一门精湛的艺术，涵盖了从基础理论到高级实践的各个方面。无论你是刚开始接触软件测试的新手，还是希望提升技能的资深人士，这篇文章都将为你提供宝贵的见解和实用的技巧。
AI计算机视觉笔记二十四：YOLOP 训练+测试+模型评估
本文介绍了通过正点原子的ATK-3568了解并实现YOLOP（You Only Look Once for Panoptic Driving Perception）的过程，包括训练、测试、转换为ONNX格式及在ONNX Runtime上的部署。YOLOP由华中科技大学团队于2021年发布，可在Jetson TX2上达到23FPS，实现了目标检测、可行驶区域分割和车道线检测的多任务学习。文章详细记录了环境搭建、训练数据准备、模型转换和测试等步骤，并解决了ONNX转换过程中的问题。
惊呆了！Python性能测试高手都用这些神器：JMeter+Locust，效率翻倍📈
【9月更文挑战第8天】在软件开发中，性能测试对确保应用稳定性和高效运行至关重要。对于Python开发者而言，选择合适的性能测试工具能显著提升测试效率并精准定位性能瓶颈。本文深入探讨了JMeter和Locust这两款工具的独特优势。JMeter作为跨平台的性能测试工具，支持多种协议，具备高度可定制性和扩展性；而Locust则专为Python应用设计，利用协程实现高并发，提供实时监控和分布式测试功能。两者结合使用，可在实际项目中实现1+1>2的效果，帮助开发者构建全面高效的测试方案，保障应用稳定运行。