本篇文章将详细讲解一下我们团队内部在遇到业务痛点时如何利用Httprunner框架进行接口自动化测试的。当最近邂逅chatGPT后又是如何将二者结合起来，实现"敏捷"自动化测试的。
之前博客中介绍了prop和调用事件的方式在父-子组件之间进行数据，这种方式在只有一层嵌套层时可以使用，但是路过存在多层嵌套，多层多个“兄弟”组件之间传递数据，就非常麻烦。对此，vue中提供了一种全局事件总线机制，数据传递是通过一个空的Vue实例作为中央事件总线，通过它来触发事件和监听事件，可以实现几...
本文的主要内容有：一元运算符正负号的使用、算术运算符进行四则运算、使用算术运算符的一些特殊情况、浮点数有时候”算不准“的原因、赋值运算符的使用
背景 系统需要交付，客户要求提供交维材料，包括系统的表结构，安排开发人员进行梳理，效率比较慢，遂自己花点时间捣鼓一下，发现有此插件，记录一下方便与同事分享 前提条件 必须有 go语言环境，有的话直接看第二点 一、安装 go语言环境 1、检查本机是否安装 go go version 2、如果没有，安装
一、背景： 需要对当前公司所有的项目进行代码行数的统计 二、 可实现方式 1.脚本：通过git脚本将所有的项目拉下来并然后通过进行代码行数的统计 样例： echo 创建项目对应的文件夹 mkdir 项目名称echo 切到创建的文件夹中 cd 项目名称echo 进行git初始化 git init ec
五、用go语言，栈插入和删除元素只能在同一端进行，队列的插入操作和删除操作分别在两端进行，与它们不同的，有一种双端队列(deque)，其插入和删除操作都可以在两端进行。写出4个时间均为 O(1)的过程，分别实现在双端队列的两端插入和删除元素的操作，该队列是用一个数组实现的。 文心一言： 在 Go 语
当读者需要获取到特定进程内的寄存器信息时，则需要在上述代码中进行完善，首先需要编写`CREATE_PROCESS_DEBUG_EVENT`事件，程序被首次加载进入内存时会被触发此事件，在该事件内首先我们通过`lpStartAddress`属性获取到当前程序的入口地址，并通过`SuspendThrea...
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析，和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化， 用于后面对问题的解析，下图为症状的字典，其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据，组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.
Raft实现思路+细节(2B) 任务分解 2B中最主要的任务就是进行日志的复制。Raft是一个强领导人的系统，这意味着所有的日志添加都是由领导人发起的，与之相类似的，还有很多其他的结论（它们都是比较显然的），读者可以自行证明。 我们可以这样地分解复制日志的过程 我们首先需要完善Raft结构体的内容。
在做一些常规应用的时候，我们往往需要确定条件的内容，以便在后台进行区分的进行精确查询，在移动端，由于受限于屏幕界面的情况，一般会对多个指定的条件进行模糊的搜索，而这个搜索的处理，也是和前者强类型的条件查询处理类似的处理过程，因此本篇随笔探讨两种不同查询在前端界面上的展示效果，以及后端基于.netCore的Web API端的基类进行的统一封装处理。
有时候，为了给前端页面输出内容，有时候我们需要准备和数据库不一样的实体信息，因为数据库可能记录的是一些引用的ID或者特殊字符，那么我们为了避免前端单独的进行转义处理，我们可以在后端进行统一的格式化后再行输出，后端处理可以采用不同的DTO尸体信息，后端对不同的实体进行映射处理即可，也可以采用同一个实体，在SqlSugar实体信息中忽略对应的字段写入实现，本篇随笔介绍后者的处理方式，实现在在工作流列表
背景 在数据密集的业务领域，尤其是金融，保险，税务等行业中，经常需要利用Excel模型，来对业务进行分析和处理。例如： 1.金融投资： 根据模型进行估值计算，并对投资风险进行评估，通过测算出投资的内部收益率（IRR），净现值（NPV）来做投资收益分析，反应项目的获利能力。 2.保险精算： 运用数学，
`pandas`的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序，我们可以提取出特定的信息，例如最大值、最小值、中位数、众数等等，从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外，数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化，例如绘制直方图、箱线图等等，进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总
内含使用Tensorboard中的SummaryWriter子类add_scalar()和add_image()，将函数数据、图像进行可视化的详解。
反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。
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