 Apache OFBiz® Selenium-WebDriver
correction d’une erreur sur un test unitaire doit être assez rapide car le périmètre du test est précis. Un test unitaire n’a pas pour objet d’être utilisé par un test de type scénario, donc s’il doit y au fur et à mesure de son usage il est important d’améliorer son contenu en ayant des messages précis et avec l’affichage de données en cours permettant de se retrouver facilement dans le déroulement0 码力 | 27 页 | 414.53 KB | 1 年前3 Apache OFBiz® Selenium-WebDriver
correction d’une erreur sur un test unitaire doit être assez rapide car le périmètre du test est précis. Un test unitaire n’a pas pour objet d’être utilisé par un test de type scénario, donc s’il doit y au fur et à mesure de son usage il est important d’améliorer son contenu en ayant des messages précis et avec l’affichage de données en cours permettant de se retrouver facilement dans le déroulement0 码力 | 27 页 | 414.53 KB | 1 年前3
 全球开源发展态势洞察(2023年第八期)Kubernetes Platform v2.5发布, 版本特性更新如下: • 支持将独立的DKP Essential集群扩展到DKP 企业管理集群下进行集中管理; • 支持通过Kube-bench检查集群是否符合CIS Kubernetes基准; • ·警报内容包括根本信息分析(RCA)和解决 方案建议; • ·完全支持Istio; • ·支持ARM64机器; • ·支持外部Load Balancer。 Trivy0 码力 | 22 页 | 1.99 MB | 1 年前3 全球开源发展态势洞察(2023年第八期)Kubernetes Platform v2.5发布, 版本特性更新如下: • 支持将独立的DKP Essential集群扩展到DKP 企业管理集群下进行集中管理; • 支持通过Kube-bench检查集群是否符合CIS Kubernetes基准; • ·警报内容包括根本信息分析(RCA)和解决 方案建议; • ·完全支持Istio; • ·支持ARM64机器; • ·支持外部Load Balancer。 Trivy0 码力 | 22 页 | 1.99 MB | 1 年前3
 The Gimp User’s Manual version 1.0.1(benchmark-eval nloops exp env) A zero-overhead way of evaluating the exp n times. (benchmark-funcall1 nloops f arg1) A zero-overhead way of calling the function f n times on arg1. (benchmark-funcall2 gimp.org/ Sweden ftp://ftp.acc.umu.se/pub/gimp ftp://ftp.sunet.se/pub/gnu/gimp/ Taiwan ftp://linux.cis.nctu.edu.tw/pub/packages/X/gimp/ Turkey ftp://ftp.hun.edu.tr/pub/linux/gimp United Kingdom ftp://ftp0 码力 | 924 页 | 9.50 MB | 1 年前3 The Gimp User’s Manual version 1.0.1(benchmark-eval nloops exp env) A zero-overhead way of evaluating the exp n times. (benchmark-funcall1 nloops f arg1) A zero-overhead way of calling the function f n times on arg1. (benchmark-funcall2 gimp.org/ Sweden ftp://ftp.acc.umu.se/pub/gimp ftp://ftp.sunet.se/pub/gnu/gimp/ Taiwan ftp://linux.cis.nctu.edu.tw/pub/packages/X/gimp/ Turkey ftp://ftp.hun.edu.tr/pub/linux/gimp United Kingdom ftp://ftp0 码力 | 924 页 | 9.50 MB | 1 年前3
 DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient
Mixture-of-Experts Language Modelintuitive overview of these benchmarks, we additionally provide our evaluation formats for each benchmark in Appendix G. 3.2.2. Evaluation Results In Table 2, we compare DeepSeek-V2 with several representative code, and math benchmarks. As for Chinese benchmarks, Qwen1.5 72B shows better performance on 14 Benchmark (Metric) # Shots DeepSeek Qwen1.5 Mixtral LLaMA 3 DeepSeek-V2 67B 72B 8x22B 70B Architecture - multiple-choice tasks while DeepSeek-V2 is comparable or better on others. Note that for the CHID benchmark, the tokenizer of Qwen1.5 72B will encounter errors in our evaluation framework, so we leave the0 码力 | 52 页 | 1.23 MB | 1 年前3 DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient
Mixture-of-Experts Language Modelintuitive overview of these benchmarks, we additionally provide our evaluation formats for each benchmark in Appendix G. 3.2.2. Evaluation Results In Table 2, we compare DeepSeek-V2 with several representative code, and math benchmarks. As for Chinese benchmarks, Qwen1.5 72B shows better performance on 14 Benchmark (Metric) # Shots DeepSeek Qwen1.5 Mixtral LLaMA 3 DeepSeek-V2 67B 72B 8x22B 70B Architecture - multiple-choice tasks while DeepSeek-V2 is comparable or better on others. Note that for the CHID benchmark, the tokenizer of Qwen1.5 72B will encounter errors in our evaluation framework, so we leave the0 码力 | 52 页 | 1.23 MB | 1 年前3
 Trends Artificial Intelligence
“notable” language models shown (per Epoch AI, includes state of the art improvement on a recognized benchmark, >1K citations, historically relevant, with significant use). Source: Epoch AI (5/25) Training Only language models shown (per Epoch AI, includes state of the art improvement on a recognized benchmark, >1K citations, historically relevant, with significant use). Source: Epoch AI (5/25) Training Stanford HAI AI System Performance on MMLU Benchmark Test – 2019-2024, per Stanford HAI Note: The MMLU (Massive Multitask Language Understanding) benchmark evaluates a language model's performance across0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 4 月前3 Trends Artificial Intelligence
“notable” language models shown (per Epoch AI, includes state of the art improvement on a recognized benchmark, >1K citations, historically relevant, with significant use). Source: Epoch AI (5/25) Training Only language models shown (per Epoch AI, includes state of the art improvement on a recognized benchmark, >1K citations, historically relevant, with significant use). Source: Epoch AI (5/25) Training Stanford HAI AI System Performance on MMLU Benchmark Test – 2019-2024, per Stanford HAI Note: The MMLU (Massive Multitask Language Understanding) benchmark evaluates a language model's performance across0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 4 月前3
 03 Experiments, Reproducibility, and Projects - Introduction to Scientific Writing WS2021/22(See AMLS course for details) [Michael J. Carey, David J. DeWitt, Jeffrey F. Naughton: The oo7 Benchmark. SIGMOD 1993] 10 706.015 Introduction to Scientific Writing – 03 Experiments & Reproducibility expert votes on correctness Reproducibility and RDM [Xiao Xiang Zhu et al: So2Sat LCZ42: A Benchmark Dataset for the Classification of Global Local Climate Zones. GRSM 2020] 23 706.015 Introduction0 码力 | 31 页 | 1.38 MB | 1 年前3 03 Experiments, Reproducibility, and Projects - Introduction to Scientific Writing WS2021/22(See AMLS course for details) [Michael J. Carey, David J. DeWitt, Jeffrey F. Naughton: The oo7 Benchmark. SIGMOD 1993] 10 706.015 Introduction to Scientific Writing – 03 Experiments & Reproducibility expert votes on correctness Reproducibility and RDM [Xiao Xiang Zhu et al: So2Sat LCZ42: A Benchmark Dataset for the Classification of Global Local Climate Zones. GRSM 2020] 23 706.015 Introduction0 码力 | 31 页 | 1.38 MB | 1 年前3
 TVM Meetup Nov. 16th - Linarofor more flexibility with the runtime plugins? ○ Integrate TVM codegen into Arm NN? ● CI and benchmark testing for TVM on member hardware platforms ○ Shall we maintain a list of Arm platforms supported0 码力 | 7 页 | 1.23 MB | 5 月前3 TVM Meetup Nov. 16th - Linarofor more flexibility with the runtime plugins? ○ Integrate TVM codegen into Arm NN? ● CI and benchmark testing for TVM on member hardware platforms ○ Shall we maintain a list of Arm platforms supported0 码力 | 7 页 | 1.23 MB | 5 月前3
 2023 中国开源开发者报告Doris 2.0.0 版本于 2023 年 8 月 11 日 正式发布,有超过 275 位贡献者提交了超过 4100 个优化与修复。 在 2.0.0 版本中,Apache Doris 在标准 Benchmark 数据集上盲测查询性能得到超过 10 倍的提升。 Apache Doris 2.0.0 版本正式发布 sudo-rs 是互联网安全研究小组 (ISRG) 发起的 Prossimo 项目——用 。 它的推出,标志着我国自主研发的 CPU 在自主可控程度和产品性能方面 达到新高度,性能达到国际主流产品水平。 OSCHINA 社区用户评论 phper08:i3-10100 的 benchmark 的跑分 8723 分,基本满足办公的需 要,下一步争取达到 i5-10400,也就是一万两千分左右。 酒肉朋友:早点把价格打下来,我挺想试一试的。 OSCHINA 社区用户评论 MieChiu:why0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3 2023 中国开源开发者报告Doris 2.0.0 版本于 2023 年 8 月 11 日 正式发布,有超过 275 位贡献者提交了超过 4100 个优化与修复。 在 2.0.0 版本中,Apache Doris 在标准 Benchmark 数据集上盲测查询性能得到超过 10 倍的提升。 Apache Doris 2.0.0 版本正式发布 sudo-rs 是互联网安全研究小组 (ISRG) 发起的 Prossimo 项目——用 。 它的推出,标志着我国自主研发的 CPU 在自主可控程度和产品性能方面 达到新高度,性能达到国际主流产品水平。 OSCHINA 社区用户评论 phper08:i3-10100 的 benchmark 的跑分 8723 分,基本满足办公的需 要,下一步争取达到 i5-10400,也就是一万两千分左右。 酒肉朋友:早点把价格打下来,我挺想试一试的。 OSCHINA 社区用户评论 MieChiu:why0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3
 XDNN TVM - Nov 2019oo (embedded i.e. ZC104/Ultra96) https://github.com/Xilinx/ml-suite/blob/master/examples/caffe/Benchmark_README.md Two measurements we track: Latency & Throughput ˃ ML pipeline contains multiple stages0 码力 | 16 页 | 3.35 MB | 5 月前3 XDNN TVM - Nov 2019oo (embedded i.e. ZC104/Ultra96) https://github.com/Xilinx/ml-suite/blob/master/examples/caffe/Benchmark_README.md Two measurements we track: Latency & Throughput ˃ ML pipeline contains multiple stages0 码力 | 16 页 | 3.35 MB | 5 月前3
 OpenAI - AI in the EnterpriseEvals are built around tasks that measure the quality of the output of a model against a benchmark—is it more accurate? More compliant? Safer? Your key metrics will depend on what matters most0 码力 | 25 页 | 9.48 MB | 5 月前3 OpenAI - AI in the EnterpriseEvals are built around tasks that measure the quality of the output of a model against a benchmark—is it more accurate? More compliant? Safer? Your key metrics will depend on what matters most0 码力 | 25 页 | 9.48 MB | 5 月前3
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 ApacheOFBizSeleniumWebDriver全球开源发展态势洞察2023第八八期第八期TheGimpUserManualversion1.0DeepSeekV2StrongEconomicalandEfficientMixtureofExpertsLanguageModelTrendsArtificialIntelligence03ExperimentsReproducibilityProjectsIntroductiontoScientificWritingWS202122TVMMeetupNov16thLinaro中国开发开发者报告XDNN2019OpenAIAIintheEnterprise














