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【星云测试】开发者测试-采用精准测试工具对Spring Boot应用进行测试

简介:本文主要介绍把现今主流的springboot框架项目和精准测试工具进行结合和应用,通过精准测试的数据穿透、数据采集、测试用例与代码的双向追溯、数据分析等一系列精准测试的特有功能,达到对项目质量的保证。  本次环境搭建分为基础环境准备、springboot环境搭建、精准测试环境搭建、精准测试与springboot环境对接等一整套完整的配置过程,用户可以通过下图中的流程图确认自己所部署过程中进行到的阶段点,从而排查部署中可能遇见的问题。 一,Spring Boot配置流程 1,使用工具 1, Eclipse Java Photon 2, Spring Boot 3, JDK 1.8 4, MySQL 5.7 5, Navicat for MySQL 6, apache-maven-3.5.4 7, zoa-agent-1.6.2 8, J2EE_Enterprise_key_64bit0614 9, 项目:Moxi(https://github.com/daleiwang/moxi)  2, 配置所需的安装  1,安装Eclipse、JDK、MySQL、Nodejs 注:Eclips...

卷积神经网络的最佳解释!

CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入,对它们进行加权求和,将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数,在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单,对吧? 那么,卷积神经网络与神经网络有什么不同呢? 和神经网络输入不同,这里的输入是一个多通道图像(在这种情况下是3通道,如RGB)。 在我们深入之前,让我们先了解一下卷积的含义。 卷积 我们用5 * 5 * 3的滤波器滑过整个图像,并在滑动过程中与滑过的图像部分点积。 每个点积的结果都是标量。 那么,当我们将整个图像与滤波器进行卷积时会发生什么? 卷积结果的大小28是怎么来的留给读者思考。(提示:有28 * 28个独特的位置,滤波器可以放在图像上) 现在回到CNN 卷积层是卷积神经网络的重要部分。 卷积层包含一组独立的滤波器(在所示的例子中是6个)。每个滤波器都与图像独立卷积,最终形成6个形状为28 * 28 * 1的特征图。 假设我们有多个卷积层。然后会发生什么? 所有这些滤波器都是随机初始化的,并在网络训练过程中学习参数。 下面是训练好的网络的例子。 看看第一层中的滤波器(...

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