beanshell jmeter base 64
论文翻译：2020：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
论文地址：ECAPA-TDNN：在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码：https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式：Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......
论文翻译：2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones
论文地址：基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式： 摘要 透传(hear-through，HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音，从而弥补环境声音的 ......
element上传图片组件使用方法|图片回显|格式转换base64
upload上传组件的使用方法 上传图片后自动上传（也可以手动上传），图片上传成功后由后端返回特定图片地址，在表单提交后将表单数据同图片地址一并返回即可完成图片上传功能。 组件HTML <!-- 上传图片 --> <div style="margin: 4px 0">图片上传（仅支持jpg、png格 ......
Codeforces Round #844 (Div. 1 + Div. 2, based on VK Cup 2022 - Elimination Round) A-D
比赛链接 A 题意 设计一条线路要贴着6个墙面走，从 $(a,b)$ 到 $(f,g)$ ，线路长度最短。 题解 知识点：模拟。 分类取最短即可。 时间复杂度 $O(1)$ 空间复杂度 $O(1)$ 代码 #include <bits/stdc++.h> #define ll long long u ......
【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection
物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题，不够灵活，无法快速适应新产品； 不同的问题有不同的特征，当需要解决新问题时，需要重新设计特征，开发周期长； 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大； 标注精度、耗时需求严格； 计算能力需求高。 该篇paper ......
Windows上使用QEMU创建银河麒麟ARM64虚拟机完全手册
“好记性不如烂笔头。” —— 张溥 0x00 大纲 0x01 前言 最近某个特殊的项目需要用到银河麒麟系统，物理机是arm64架构的，由于架构不同，没办法在x86机器上使用 VMware 和 VirtualBox 等软件直接创建虚拟机，条件有限，只能借助支持多种架构的QEMU，期间踩坑无数，特写本文 ......
跟光磊学Java-macOS版Java8开发环境搭建(基于Intel x86 64-bit)
Java语言核心技术 日常办公和软件开发除了可以使用Windows系统以外，还可以使用macOS系统，至于具体使用什么系统取决于你入职公司之后公司给你发的什么电脑，如果是MacBookPro那么就使用macOS开发项目，因此现在我们开始在macOS系统下搭建Java8的开发环境，如果你的Mac电脑使 ......
Jmeter——循环控制器中实现Counter计数器的次数重置
近期在使用Jmeter编写个辅助测试的脚本，用到了多个Loop Controller和Counter。 当时想的思路就是三个可变的数量值，使用循环实现；但第三个可变值的数量次数，是基于第二次循环中得到的结果才能确认最终次数，每次的结果还会有不一样的情况。基于思路，先写了个线性脚本，实现如下所示： 但 ......
GeoLayout: Geometry Driven Room Layout Estimation Based on Depth Maps of Planes
注：刚入门depth estimation，这也是以后的主要研究方向，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：GeoLayout: Geometry Driven Room Layout Estimation Based on Depth Maps of P ......
TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读
论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全（Temporal Knowledge Graph Completion, ......
【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models
本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念，以及其内部各个模块的主要思想，可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。 ......
Jmeter——结合Allure展示测试报告
在平时用jmeter做测试时，生成报告的模板，不是特别好。大家应该也知道allure报告，页面美观。 先来看效果图，报告首页，如下所示： 报告详情信息，如下所示： 运行run.py文件，运行成功，如下所示： 接下来来看下实现过程。 安装allure allure是开源的，直接到github上下载即可 ......