Python Appium组件使用详解
文章浏览阅读670次,点赞5次,收藏5次。Appium是一个开源的自动化测试框架,它支持跨平台的移动应用自动化测试。通过Appium,开发者可以使用多种编程语言(如Java、Python等)编写测试脚本,实现对移动应用的功能测试、性能测试、兼容性测试等。Python的Appium组件是一款强大的移动应用自动化测试工具,它提供了丰富的API和灵活的扩展性,使得开发者可以更加高效地进行移动应用的自动化测试。通过本文的介绍,相信你已经掌握了Python的Appium组件的基本使用方法和高级技巧,希望你能够在实际项目中充分发挥其优势,提高测试效率和质量。
R语言【taxlist】——print_name():为发表文章准备可用的格式化名称
文章浏览阅读535次,点赞4次,收藏6次。在撰写关于生物多样性的文章时,可以使用名称自动插入到文件中,包括学名不同元素的典型斜体格式。函数print_name既可以应用于 Markdown 文档,也可以应用于图形。在 Rmarkdown 文档中,使用 *Cyperus papyrus* L. 插入格式化的物种名称。Arguments参数【object】:一个 taxlist 对象。参数【...】:方法之间传递了进一步的参数。参数【second_mention】:逻辑值,属名是否应该缩写。参数【style】:指示斜体的替代格式的字符值。可用
【轮式平衡机器人】——TMS320F28069片内外设之GPIO
文章浏览阅读1.6k次,点赞47次,收藏32次。TMS320F28069有54个GPIO,对应芯片输出的54个引脚,分为A、B两组——A组包括GPIO0~GPIO31B组包括GPIO32~GPIO58(除了GPIO45~GPIO49),且每个引脚都有自己的复用功能。通用I/O口用GPxDIR配置I/O口方向(1为输出,0为输入);复用功能用GPxMUXn配置;GPxPUD用于配置I/O口上拉功能(0为使能上拉);量化寄存器GPxQSEL可对输入信号进行量化限制,以消除数字量I/O引脚噪声干扰。
R语言【taxlist】——merge_taxa():整合概念和移除名称
文章浏览阅读1k次,点赞20次,收藏5次。将分类概念合并为单个 taxlist 对象。Arguments参数【object】:taxlist 对象。参数【...】:要传递给其他方法或从其他方法传递的其他参数。参数【concepts】:数值(整数)向量,包括要合并的分类概念。参数【level】:字符向量,指示合并的最低级别。参数【print_output】:指示是否应在控制台中显示合并概念的逻辑值。参数【concepts】中指示的分类概念将合并为一个概念。新概念继承了 slots taxonRelations 和 taxonTraits 的
pytest封装请求类
文章浏览阅读577次,点赞6次,收藏3次。接口关联:接口2的入参需要接口1的返回值(1).将关联值保存在类变量中(不能跨文件使用)(2).将关联值保存在extract.yaml文件中。接口1写入关联值,接口2读取关联值(3).封装请求类,测试用例数据中写{{access_token}},封装的请求类在实际发送请求时,会将{{access_token}}替换为extract.yaml的真实值。
Meta开源Code Llama 70B,缩小与GPT-4之间的技术鸿沟
文章浏览阅读399次,点赞8次,收藏4次。根据Meta AI博客上的一篇文章,Code Llama 70B能够处理比以往版本更多的查询,这意味着开发者可以在编程时向它提供更多的提示,而且它的准确度也更高。点击订阅,与未来同行!相关资讯 马克·扎克伯格的新目标是创造全面的人工智能 Code Llama 70B有三个版本的代码生成器可供选择,而且无论是研究还是商业用途,都是免费的。在HumanEval基准测试中,Code Llama 70B的准确率达到了53%,这比GPT-3.5的48.1%还要高,接近OpenAI报告中GPT-4的67%的标准。
解密数据清洗,SQL中的数据分析
文章浏览阅读640次,点赞12次,收藏6次。大家好,数据库表中的数据经常会很杂乱。数据可能包含缺失值、重复记录、异常值、不一致的数据输入等,在使用SQL进行分析之前清洗数据是非常重要的。当学习SQL时,可以随意地创建数据库表,更改它们,根据需要更新和删除记录。但在实际操作中,几乎从不会这样,因为可能没有权限更改表、更新和删除记录。但如果有数据库的读取权限,可以运行大量的SELECT查询。本文将创建一个数据库表,在其中填充记录,并了解如何使用SQL清洗数据。创建一个名为employees。
单元测试——题目十三
文章浏览阅读348次。根据输入的三条边值判断能组成何种三角形。三条边为变量a、b、c,范围为1≤边值≤10,不在范围内,提示“输入边值不在范围内”。不满足任意两边之和必须大于第三边,提示“输入边值不能组成三角形”。输入边值能组成三角形,只有2条边相同,显示“能组成等腰三角形”;三条边相等,显示“能组成等边三角形”;边值不满足特殊三角形显示“能组成普通三角形”。
Kubernetes/k8s之安全机制:
文章浏览阅读988次,点赞25次,收藏22次。核心是分布式集群管理工具,容器编排,安全机制核心是:API SERVER作为整个集群内部通信的中介,也是外部控制的入口,所有的安全机制都是围绕api server开设计的。请求api资源1、认证 2、鉴权 3、准入机制三个条件都通过,才可以在k8s集群当中创建资源。
K8S的图形化工具——rancher
文章浏览阅读857次,点赞15次,收藏6次。都是为了容器的调度和编排系统,但是rancher不仅能够调度,还能管理K8S集群,自带监控(普罗米修斯)192.168.233.10 192.168.233.20 192.168.233.30装。即使不知道K8S是什么,一样轻松的部署容器到K8S的集群中。rancher是一个开源的企业级多集群的K8S管理平台。192.168.233.10上操作。192.168.233.40安装。
go语言基础之time时间处理
文章浏览阅读267次,点赞3次,收藏5次。时区(Time Zone)是根据世界各国家与地区不同的经度而划分的时间定义,全球共分为24个时区。判断两个时间是否相同,会考虑时区的影响,因此不同时区标准的时间也可以正确比较。函数能够将一个时间对象格式化输出为指定布局的文本表示形式,需要注意的是 Go 语言中时间格式化的布局不是常见的。函数获取当前的时间对象,然后从时间对象中可以获取到年、月、日、时、分、秒等信息。time 包还提供了一系列将 int64 类型的时间戳转换为时间对象的方法。包定义的一个类型,它代表两个时间点之间经过的时间,以纳秒为单位。
k8s 进阶实战笔记 | Scheduler 调度策略总结
文章浏览阅读1.4k次,点赞35次,收藏18次。Scheduler一直监听着 api-server,如果获取到Pod.Spec.NodeName为空,会对每一个pod创建一个binding,表示放在哪一个节点上运行把 pod 按照预设的调度策略分配到集群的节点上公平资源高效利用效率灵活调度过程预选(predicate过滤步满足条件的节点PodFitsResources :节点上剩余的资源是否大于pod 请求的资源PodFitsHost :如果pod 指定了NodeName,检查节点名称是否和NodeName匹配。
【设计模式】腾讯面经:原型模式怎么理解?
文章浏览阅读1.4k次,点赞21次,收藏24次。设计模式是编程世界的基石,其中原型模式无疑是一种常用而又高效的创建对象的手段。那么,什么是原型模式呢?又该如何去实现它?在软件工程中,原型模式是一种创建型设计模式。如果创建一个新的对象成本较高,原型模式允许我们复制一个已存在的对象,而非从新构造,这相当于做了一次克隆操作。这就在一定程度上避开了构造函数的约束,极大地提升了程序的执行效率。原型模式是设计模式中一个相当实用的模式,它帮助我们在保证性能的同时,完成对象的生成。它简化了对象的创建,提高了对象的复用性,但同时我们也要注意其所带来的问题。_原型模式 价格
立体视觉几何 (二)
文章浏览阅读1.2k次,点赞28次,收藏22次。SSD和SAD都是衡量图像间相似度的有效方法,但它们各有优势和局限性。SSD更适用于低噪声图像,能够强调大的像素差异,但在噪声较多的情况下可能不理想。SAD在处理噪声图像时表现更好,但可能对某些重要的像素变化不够敏感。选择哪种匹配函数取决于具体的应用场景和图像特性,以及处理速度的要求。在某些硬件架构上,SAD的计算可能比SSD更快。您提到了相关性(Correlation)和归一化相关性(Normalized Correlation)这两种用于立体匹配的方法。
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