雖然昨天我們知道 VGGNet 在一定程度上有著網路越深、效果越好的特性，但是當研究人員把網路堆疊約 20 層以上時，模型的準確率反而開始下降。這不是過擬合所導...
排名 (下) 我們接續上次排名的內容，可以使用降序排名: In [254]: obj.rank(ascending=False) Out[254]: 0...
排名 (上) 排名(ranking)會指定排名，排名 1 到陣列的有效資料點數量為止，最小值為 1，可以使用 Series 與 DataFrame 的 ran...
AlexNet 在 2012 年之前，舉世聞名的 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challen...
ANN 的缺點 雖然 ANN 能夠自動學習特徵，但是他在處理影像時會把二維的圖片攤平成一維的向量，這會造成空間結構資訊的喪失。ANN 沒辦法理解相鄰或上下左右這...
昨天我們建立了一個 FastAPI 電商應用，今天我們將為它編寫完整的 Locust 測試腳本，模擬真實使用者的購物流程，並且實際走一次測試分析。 測試目標 我...
今天我們要建立一個完整的 FastAPI 應用程式，作為後續 Locust 測試的目標。這個應用將包含典型的電商使用者行為：註冊、登入、瀏覽商品、購買等功能。...
Locust 是一個強大的負載測試工具，但它的核心客戶端主要是為 HTTP/HTTPS 協定所設計。然而，透過 Custom Clients (自訂客戶端) 功...
Locust 的 Event Hook（事件鉤子） 是一套強大的機制，讓我們可以在測試生命週期的特定時刻執行自定義程式碼。透過 Event Hook，我們可以實...
在大型項目中，將測試參數寫在代碼裡並不是最佳實踐。Locust 提供了配置文件機制，讓我們可以通過 locust.yml 等配置文件來管理測試參數，使測試更加靈...
線性模型 前一天我們學到了最直觀的 KNN 演算法，但他在預測時需要計算與所有訓練樣本的距離，這在數據量大時會變得非常緩慢。它並沒有真正「學習」到一個濃縮的、高...
當單機硬體資源成為效能測試的瓶頸時，Locust 的 分散式測試 (Distributed Mode) 功能就顯得至關重要。它讓我們可以結合多台機器的力量，模擬...
在掌握了 Locust 的基本用法與參數化測試之後，今天我們要進一步探討壓力測試中一個核心概念：負載模式（Load Mode）。不同的負載模式決定了虛擬使用者數...
在前幾天的學習中，我們已掌握了 Locust 的基本用法，並學會管理 Cookie 和 Session。今天，將深入探討一個在實際測試中至關重要的主題：參數化測...
在昨天的學習中，我們深入了解了 Locust 的 HTTPClient 功能，學會了如何發送各種請求和處理回應。今天，我們將進一步探討在實際測試中非常重要的主題...
在前幾天的學習中，我們已經打下了 Locust 基礎，掌握了其架構與任務管理機制。今天，讓我們將焦點轉向 Locust 的核心功能：HTTPClient。透過學...
在前幾天的介紹中，我們已經初步認識了 Locust 的基本用法。今天，我們將深入探討 Locust 中的核心概念：Task 與 TaskSet。透過靈活運用這些...
在前面的章節中，我們介紹了如何定義使用者行為 (HttpUser)、分配任務權重 (@task) 以及設定等待時間 (wait_time)。我們也都是透過 lo...
機器學習簡介 我們對傳統電腦視覺領域中，基於幾何和梯度的方法論，已經有了非常深入的理解和實踐。這些方法在處理具有明確規則和幾何結構的任務時，表現得非常出色，但如...
在 Day02 的快速入門中，我們建立了一個基礎的 HttpUser 來對 API 進行測試。然而，要精準模擬真實世界的使用者行為，我們需要更深入地了解 Loc...
Locust 簡介與安裝 Locust 是一款開源的負載測試工具，專為評估系統在高流量下的穩定性而設計。它採用 Python 編寫測試腳本，讓開發者能以程式化的...
生成式 AI 浪潮席捲而來，越來越多開發者將 AI 模型導入日常應用，從智慧客服、內容摘要到圖片生成，各種創新服務如雨後春筍般出現。當你興奮地看著模型成功部署、...
排序 (下) 我們接續上次排序的內容，在預設情況下，所有缺失值都會排在 Series 的結尾: In [244]: obj = pd.Series([4, n...
RANSAC 雖然我們學到 ORB 能自動找到數十甚至上百對的匹配點，但其中不可避免地會包含一些錯誤的匹配。如果我們把這些包含「雜訊」的匹配點全部丟進去計算單應...
排序 (上) 使用某個條件來排序資料組是另一個重要的內建操作，若要按照辭典順序來排序或是欄標籤，可以使用 sort_value() 方法，它會回傳一個排序好的...
DataFrame 與 Series 之間運算 與不同維數的 NumPy 陣列相同，pandas 也定義 DataFrame 與 Series 之間的算術運算...
特別值算術運算 使用兩個索引不完全相同的物件來做算術運算時，假如想在軸標籤其中一個物件中找到時填入特別值，例如 0。 將一個特定值設為 np.nan 來將他設...
算術與資料對齊 pandas 可以輕鬆使用具有不同索引的物件，將物件相加時，如果有兩個索引不相同，那摩產生的索引將是兩個索引的聯集: In [182]: s1...
幾何變換 當我們在兩張圖片中找到了對應的特徵點後，如何計算出一個能將一張圖片「變形」到另一張圖片視角下的矩陣？這個矩陣稱為單應性矩陣 (homography)，...
loc 與 iloc DataFrame 與 Series 相同，有特殊的屬性 loc 和 iloc，分別搭配標籤和整數來檢索。 因為 DataFrame 是...
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