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使用IServiceCollection注册依赖的单元测试实践

本文旨在通过单元测试的实践,为开发者提供一个清晰的视角,了解如何在MediLabStudio项目中进行有效的服务测试。通过具体的代码示例和步骤说明,本文将指导读者如何编写和执行单元测试,确保代码的质量和稳定性。

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#单元测试
微信小程序 图片的上传

【代码】微信小程序 图片的上传。

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#微信小程序#小程序
C# 连接 Oracle 数据库

使用工具 Visual Studio 2019,编写的是控制台应用程序,如果是其他程序(ASP.NET)都是可以的哈。在oracle安装目录下找到Oracle.Dataaccess.dll 添加引用:添加引用dll文件例如:D:\app\oracle\product\11.2.0\dbhome_1\ODE.NET\bin\2.x(客户端)D:\app\oracle\product\11.2.0\d

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#c##数据库#开发语言
语义分割评价指标——95% Hausdorff距离

numpy提供了argwhere 方法筛选数组中非0项,然后返回这些项的坐标。1.针对二分类将预测出来的二值图像划分为布尔前景/背景。4. 列表切割(所有坐标数*95%)的数组。3. 对坐标进行排序:np.sort()2.所有前景的坐标计算。

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#python#机器学习#开发语言 +3
【已解决】Qwen 使用peft 的AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained 模型微调合并,codeDecodeError: ‘gbk‘

将Qwen-chat微调和原模型合并,使用peft的AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained方法报错:codeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xac in position 106: illegal multibyte sequence。实话说就是打开文件编码的问题嘛,然后我发现这个peft.confi

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#语言模型
site-packages/torch/utils/checkpoint.py:,被弃用的torch.cpu.amp.autocast上下文管理器

只能在CPU上使用,并且通常用于测试或在不支持GPU的环境下进行开发。如果你的代码需要在GPU上运行,你应该确保。PyTorch 1.9版本引入了自动混合精度(AMP)的新API,并且从那时起,为了解决这个问题,你应该按照警告信息中建议的那样,使用新的。来源与Qwen-chat中finetune.py的警告。从错误信息来看,你正在使用一个已经被弃用的。是指向一个CUDA设备,并且使用。

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#python#深度学习#pytorch
到底了