第一步安装mysql 第二步在安装mysql的机子上执行命令mysqlslap -uroot -p123456 -c 100 -i 1 -a --number-of-queries25000;这是我的成果 执行结果是100个连接执行2.5万次查询用时64.094s -c 100是使用100个连接执行 -i 是迭代次数 -a 是自动生成sql(为了防止mysql的缓存影响测…

mysqlslap是从5.1.4版开始的一个MySQL官方提供的压力测试工具。通过模拟多个并发客户端访问MySQL来执行压力测试，并且能很好的对比多个存储引擎在相同环境下的并发压力性能差别。 mysqlslap的运行有如下3个步骤： 1. 创建schema、table、test data 等&…

PS：今天一同事问我有木有比较靠谱的mysql压力测试工具可用。其实mysql自带就有一个叫mysqlslap的压力测试工具，还是模拟的不错的。下面举例说说。mysqlslap是从5.1.4版开始的一个MySQL官方提供的压力测试工具。通过模拟多个并发客户端访问MySQL来执行压力…

MySQLslap 是从mysql 5.1.4版开始带的一个mysql测试工具。 [root www.linuxidc.com ~]# mysqlslap --help mysqlslap Ver 1.0 Distrib 5.5.31, for Linux (x86_64) Copyright (c) 2005, 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle is a registered tra…

在一次yolo8更新后运行检测代码遇见如上提示 查找源码后切换版本不匹配导致的问题： 如图注释后警告信息不再出现

推荐文章：(Boxes.py) 框架——创新的SVG图形生成与激光切割设计工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 1、项目介绍 Boxes.py 是一款强大的在线SVG图像生成器和Inkscape插件，专门用于创建各种盒状结构的设计。它不仅提供了一个互动式的网…

1.安装gnome-boxes虚拟机 # sudo apt install gnome-boxes 2.下载Win10.iso镜像 微软官网下载win10镜像：https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10ISO 3.导入win10镜像即可 4.Linux和Windows共享剪切版 在Windows系统下安装：s…

刚开始yolo系列的目标检测算法，在一个网格中只能检测一个对象，但是我们在实验中发现，一个网格中很多时候存在不仅一个目标，可能存在多个目标，类似如下图所示，下面中间的网格中就存在人和车辆两个目标的中心…

gnome-boxes使用 安装虚拟机gnome-boxes ubuntu:sudo apt install gnome-boxesfedora33 是自带有的，无需重新安装别问我为什么不用VMware,VirtualBox,就是我懒的去网上搜索安装包.而且gnome-boxes安装方便 创建虚拟机 选择安装镜像 4. 资源分配 他会自动启动&…

DAB-DETR阅读笔记 (一) Title(二) Summary(三) Problem Statement(四) Method4.1 为什么位置先验能够加速训练?4.2 本文的主要工作4.2.1 直接学习anchor boxes4.2.2 Anchor Update4.2.3 Width & Height调制高斯核4.2.4 温度系数的调整 (五) Experiments(六) Conclusion(七…

prompt boxes推理 写在前面效果代码1. 单个prompt box进行预测1.1 效果 2. 多个prompt boxes进行预测2.1 效果 可运行的全部代码***注意：*** 完整代码 写在前面 网上许多推理代码都是自己输入坐标，比较繁琐，我设计了一个可以交互式选取promp…

大多数物体检测方法使用边界框来编码和表示物体的形状和位置。在这项工作中， 我们探索了使用高斯分布的对象区域的模糊表示，它提供了一个隐式的二进制表示 (可能旋转)椭圆。我们还提出了一种基于海灵格距离的高斯分布的相似性度量，它 可以被看…

GNOME Boxes是一个类似 VirtualBox 和 VM Ware 的虚拟化工具，专注于桌面 Linux。它提供了一个简单的 GUI 来创建和管理虚拟操作系统，并且比常用的VirtualBox要更轻量级，虚拟机启动速度更快，更流畅，并且安装简单&#x…

yolov5 关于对scale_boxes方法的讨论 scale_boxes 方法可以将被压缩的图像上的预检测框映射到原图上, 方法定义如下 def scale_boxes(img1_shape, boxes, img0_shape, ratio_padNone):if ratio_pad is None: # calculate from img0_shapegain min(img1_shape[0] / img0_sha…

前言 传统的边缘检测对一些内容，色彩比较丰富的图像，提取出来的边缘并不理想，ECCV2014来自于微软研究院的Piotr等人的《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》这个文章，采用的是纯图像的方法实现了目标检测的算法&…

推荐使用gnome-boxes， virtualbox构建失败，multipass需要开启防火墙 sudo apt install gnome-boxes创建完毕～

主要参考吴恩达的深度学习教程 利用卷积滑窗检测时，如果出现多个物体，例如两个不同的物体（Anchor Box算法对更多的物体以及两个物体外形相似没有很好的应对办法）的中心点同时出现在一个单元格中，那么按照原有的算法只会输出一个物体，如下图所示，人和车的中心都位于同一个…

paper：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf code: https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion 前言 我们了解NMS及其soft-NMS。但在这篇博文将简单介绍下WBF(加权框融合)，该方法在开放图像数据集中取得了较大的提高。 WBF的优势 NMS和sof…

YOLO使用了 77 网格 (SS)、2 个bounding boxes (B2) 和 20 个类别 ©。 1.YOLO将输入的图片resize成448 x 448，并且为 S x S（S 7）个grid，如果物体的中心落入该grid中，那么该grid就需要负责检测该物体。 2.对于每…

import cv2 from ultralytics import YOLO # 加载模型 model YOLO(modelyolov8n.pt) results model(sourceanimal.jpg)result results[0] img result.plot() from matplotlib import pyplot as plt # matplotlib :rgb模式 # cv:bgr模式 plt.imshow(Ximg[:,:,::-1])result.b…