测试方法 本章提供 GaussDB使用 BenchmarkSQL进行性能测试的方法和测试数据报告。 BenchmarkSQL，一个JDBC基准测试工具，内嵌了TPC-C测试脚本，支持很多数据库，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是专门针对联机交易处理系统

查看更多 →

测试发布 应用创建成功后，可发布测试版应用。 在“版本发布管理”界面，单击对应应用操作栏的“发布”。 在弹出的发布界面，选择“测试发布”，单击“选择人员”，可添加测试体验的人员。 单击“发布”，发布测试版成功。 获取测试版本，是为了进行充分体验和测试，以保证验证通过。可通过以下两种方式获取测试版本：

查看更多 →

pytest测试 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

查看更多 →

unittest测试 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

查看更多 →

词典测试 函数ts_lexize用于进行词典测试。 ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用

查看更多 →

API测试 API测试导读 测试用例管理 测试套件管理

查看更多 →

单击目标服务“编码”链接，默认进入“服务定义”页签。 切换至“服务测试”页签。 新增测试用例。 单击“新增用例”，在弹窗中填写测试用例信息。如表1所示： 表1 测试用例信息 参数 说明 用例信息 用例名称 根据测试用例的目的，自定义测试用例的名称。 标签 根据测试用例的类型，用标签分类测试用例。 入参信息 pageSize

查看更多 →

云 堡垒机 系统有哪些安全加固措施？ 云堡垒机有完整的安全生命周期管理，从系统开发过程的安全编码规范，到经过严格安全漏洞扫描、渗透测试等安全性测试，并通过了公安部门的安全检测，符合“网络安全法”等法律法规，满足合规性规范审查要求，达到信息安全等级评定Ⅲ级标准。 系统数据安全 登录安全

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

查看更多 →

状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

查看更多 →

删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

M006-性能测试 上料装配 【操作说明】 扫描批号，可使用扫码枪进行扫码，对应回显出该工位操作员所在工位的相关信息； 扫描物料批号进行； 行选中左边的物料上料网格，在右边网格会出现对应领料明细批号，即已上料的领料号； 【已上料数/上料总数】根据该工位总上料数情况进行累加，初始为

查看更多 →

授权使用CodeArts PerfTest

查看更多 →

TPC-H性能测试 TPC-H测试结果 TPC-H测试环境 TPC-H测试过程

查看更多 →

TPC-DS性能测试 TPC-DS测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程

查看更多 →

SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在 云服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

查看更多 →

推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

查看更多 →

推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100

查看更多 →

推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

查看更多 →