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概述
概述 项目管理模块提供以下主要功能： 项目与权限 ：对当前项目的基本信息、应用设置、成员、权限功能进行操作。 模板管理 ：自定义项目的用例字段和模板，缺陷字段、模板及工作流。 文件管理 ：管理测试所需的 JAR 包、脚本、CSV 文件等相关文件，可以拉取 Gitea、Github、Gitlab、Gitee 等远程仓库文件。 消息管理 ... -
第二十一题 十字链表
第二十一题 十字链表 一：概念 二：操作 1：数据结构 总的代码： 第二十一题 十字链表 上一篇我们看了矩阵的顺序存储，这篇我们再看看一种链式存储方法“十字链表”，当然目的都是一样，压缩空间。 一：概念 既然要用链表节点来模拟矩阵中的非零元素，肯定需要如下 5 个元素( row , col , val , down , right... -
论坛的回复调取及点赞与删除接口
gethttps://x1.php168.com/bbs/wxapp.reply.html 调试 id string required 贴子ID orderby string 排序规则，可留空，可以是 asc 也可以是 desc rows string 每次取几条记录 pid string 默认为0，设... -
索引的一些潜规则
索引的一些潜规则 索引的一些潜规则 覆盖索引 通常开发人员会根据查询的where条件来创建合适的索引，但是优秀的索引设计应该考虑到整个查询。其实mysql可以使用索引来直接获取列的数据。如果索引的叶子节点包含了要查询的数据，那么就不用回表查询了，也就是说这种索引包含（亦称覆盖）所有需要查询的字段的值，我们称这种索引为覆盖索引。 回... -
torch.cuda
torch.cuda 交流集 流和事件 NVIDIA 工具扩展（NVTX） 译者署名 torch.cuda 交流集 流和事件 NVIDIA 工具扩展（NVTX） 该包增加了对 CUDA 张量类型的支持，实现了与 CPU 张量相同的功能，但使用 GPU 进行计算。 它是延迟的初始化，所以你可以随时导入它，并使用is_availabl... -
torch.cuda
torch.cuda 交流集 流和事件 torch.cuda 该包增加了对CUDA张量类型的支持，实现了与CPU张量相同的功能，但使用GPU进行计算。 它是懒惰的初始化，所以你可以随时导入它，并使用is_available() 来确定系统是否支持CUDA。 CUDA语义 中有关于使用CUDA的更多细节。 torch . cuda . curr... -
AI 提交消息
AI 提交消息 捷径 AI 提交消息 了解如何使用 Cursor 的 sparkle 图标或快捷方式自动生成上下文 Git 提交消息 Cursor 可以帮助您只需单击一下即可为更改生成有意义的提交消息。以下是使用此功能的方法： 暂存要提交的文件 打开侧边栏中的 Git 选项卡 查找提交消息输入字段旁边的 sparkle （） ✨ 图标 ... -
@ 符号
键盘快捷键 在 Cursor 中使用 @ 符号在聊天中引用代码、文件、文档和其他上下文的指南 在光标输入框中（例如在 Composer、Chat 和 Cmd K 中），您可以通过键入 来使用 @ 符号。将出现一个弹出菜单，其中包含建议列表， 它将自动过滤以仅根据您的输入显示最相关的建议。@ 键盘快捷键 您可以使用向上/向下箭头键浏览建议列... -
CUDA语义
CUDA语义 最佳实践 使用固定的内存缓冲区 使用 nn.DataParallel 替代 multiprocessing CUDA语义 torch.cuda 会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考... -
6.4 外排序
6.4 外排序 方法介绍 问题实例 举一反三 6.4 外排序 方法介绍 所谓外排序，顾名思义，即是在内存外面的排序，因为当要处理的数据量很大，而不能一次装入内存时，此时只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。 外排序通常采用的是一种“排序-归并”的策略。 在排序阶段，先读入能放在内存中的数据量，将其排序输出到一个临时文件，依此进行，将...
