


Exemple de code pour les tests de concurrence après le déploiement de Flask en Python
Après le déploiement, jetez un œil à la concurrence prise en charge par flask. Jetons un coup d'œil à la concurrence 300
import threading, time, requests url = ""total = 0 suc = 0 fail = 0 exception = 0 maxtime=0 mintime=100gt3=0 lt3=0class RequestThread(threading.Thread):def __init__(self, thread_name): threading.Thread.__init__(self) self.test_count = 0def run(self): self.test_performace()def test_performace(self): global totalglobal sucglobal failglobal exceptionglobal gt3global lt3try: st = time.time() conn = requests.get(url) res = conn.status_codeif res== 200: total+=1suc+=1else: total+=1fail+=1time_span = time.time()-st print ('%s:%f\n'%(self.name,time_span) ) self.maxtime(time_span) self.mintime(time_span) if time_span>3: gt3+=1else: lt3+=1except Exception as e: print (e ) total+=1exception+=1def maxtime(self,ts): global maxtimeprint (ts)if ts>maxtime: maxtime=tsdef mintime(self,ts): global mintimeif ts<mintime: mintime=tsprint ('===========请求开始===========' ) start_time = time.time() thread_count = 100i = 0 while i <= thread_count: t = RequestThread("线程:" + str(i)) t.start() i += 1 t=0while total<thread_count|t>20:print ("总数:%d,成功数:%d,失败:%d,异常:%d\n"%(total,suc,fail,exception) )print (url) t+=1time.sleep(1)print ('===========task end===========')print ("总数:%d,成功:%d,失败:%d,异常:%d"%(total,suc,fail,exception))print ('响应最大时间:',maxtime)print ('响应最小时间',mintime)print ('大于3秒的响应:%d,占比:%0.2f'%(gt3,float(gt3)/total))print ('小于3秒:%d,占比:%0.2f'%(lt3,float(lt3)/total))
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Et le mien
Il prend en charge la concurrence, mais ce n'est pas très précis. . Vous pouvez également l'utiliser pour créer des interfaces
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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1. Introduction Au cours des dernières années, les YOLO sont devenus le paradigme dominant dans le domaine de la détection d'objets en temps réel en raison de leur équilibre efficace entre le coût de calcul et les performances de détection. Les chercheurs ont exploré la conception architecturale de YOLO, les objectifs d'optimisation, les stratégies d'expansion des données, etc., et ont réalisé des progrès significatifs. Dans le même temps, le recours à la suppression non maximale (NMS) pour le post-traitement entrave le déploiement de bout en bout de YOLO et affecte négativement la latence d'inférence. Dans les YOLO, la conception de divers composants manque d’une inspection complète et approfondie, ce qui entraîne une redondance informatique importante et limite les capacités du modèle. Il offre une efficacité sous-optimale et un potentiel d’amélioration des performances relativement important. Dans ce travail, l'objectif est d'améliorer encore les limites d'efficacité des performances de YOLO à la fois en post-traitement et en architecture de modèle. à cette fin

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"Opération Delta" lancera aujourd'hui (7 mars) un test PC à grande échelle appelé "Codename: ZERO". Le week-end dernier, ce jeu a organisé un événement d'expérience flash mob hors ligne à Shanghai, et 17173 a également eu la chance d'être invité à participer. Ce test remonte à un peu plus de quatre mois depuis le dernier, ce qui nous rend curieux, quels nouveaux points forts et surprises l'Opération Delta apportera-t-elle en si peu de temps ? Il y a plus de quatre mois, j'ai expérimenté « l'Opération Delta » lors d'une séance de dégustation hors ligne et la première version bêta. A cette époque, le jeu n'ouvrait que le mode "Action Dangereuse". Pourtant, l’opération Delta était déjà impressionnante pour l’époque. Dans un contexte où les grands constructeurs se ruent sur le marché du jeu mobile, un tel FPS comparable aux standards internationaux

Les tests fonctionnels vérifient la fonctionnalité des fonctions via des tests en boîte noire et en boîte blanche, tandis que la couverture du code mesure la partie du code couverte par les scénarios de test. Différents langages (tels que Python et Java) ont des cadres de test, des outils de couverture et des fonctionnalités différents. Des cas pratiques montrent comment utiliser Unittest et Coverage de Python et JUnit et JaCoCo de Java pour les tests de fonctions et l'évaluation de la couverture.
