test

Tutorial: Create a Blinky ARM test project(创建一个闪灯的arm测试项目)

柔情痞子 提交于 2020-02-28 09:58:37
Background ref : Tutorial: Create a Blinky ARM test project If you are new to ARM development, it is recommended to follow this short tutorial and learn how to build a simple test executable program that will blink a LED. Note: this tutorial was created with the GNU Tools for ARM Embedded Processors toolchain in mind. Only when using this toolchain the build is guaranteed to succeed. Using other toolchains might be possible, but small changes might be necessary in the source code and in the linker options. Note2: this tutorial requires a recent version of the STM32F4 template, not older than

Spring 配置解析之Properties

拟墨画扇 提交于 2020-02-28 07:55:17
1.简单示例: SpringBoot中的的配置简单属性类支持ConfigurationProperties方式,看一个简单的示例。 1 @ConfigurationProperties(prefix = "org.dragonfei.demo") 2 public class DemoProperties { 3 private String name; 4 private String password; 5 private String test; 6 7 public String getName() { 8 return name; 9 } 10 11 public void setName(String name) { 12 this.name = name; 13 } 14 15 public String getPassword() { 16 return password; 17 } 18 19 public void setPassword(String password) { 20 this.password = password; 21 } 22 23 public String getTest() { 24 return test; 25 } 26 27 public void setTest(String test) { 28 this.test =

Oracle 课程一之Oracle体系结构

十年热恋 提交于 2020-02-28 07:16:34
课程目标 •理解ORACLE数据库体系架构—内存结构和进程 •理解SQL在数据库中的运作流程 •理解UNDO&REDO原理 •理解commit原理 1.Oracle数据库概述 •数据库:物理操作系统文件或磁盘的集合。 •实例:一组Oracle后台进程/线程以及一个共享内存区,这些内存由同一个计算机上运行的线程/进程所共享。 2. Oracle体系结构 任何硬件平台或操作系统下的ORACLE体系结构都是相同的, 包括如下四个方面: •物理结构 数据文件,日志文件,控制文件,参数文件。 •逻辑结构 表空间、段、区间、数据块。 •内存结 共享池,数据缓冲区,日志缓冲区,PGA。 •进程 用户进程、服务器进程、后台进程。 数据文件:select name from v$datafile; 控制文件:select name from v$controlfile; 日志文件:select member from v$logfile; 参数文件:$oracle_home/dbs/initSID.ora(从spfile转换,create pfile from spfile;) 归档日志文件:show parameter log_archive_dest 查看归档模式:archive log list SGA: show sga/show parameter sga/v$sgastat PGA:

二次回归和线性回归的拟合效果的对比

你。 提交于 2020-02-28 07:15:09
二次回归和线性回归的拟合效果的对比 0 导入相关库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"/usr/share/fonts/vista/YaHeiConsolas.ttf", size=20) 1 预处理 1.1 绘图相关参数设置 def runplt(): plt.figure()# 定义figure plt.title(u’披萨的价格和直径’,fontproperties=font_set) plt.xlabel(u’直径(inch)’,fontproperties=font_set) plt.ylabel(u’价格(美元)’,fontproperties=font_set) plt.axis([0, 25, 0, 25]) plt.grid(True) return plt 1.2 训练集和测试集数据 X_train = [[6], [8],

SQL 2000及2005附加数据库

回眸只為那壹抹淺笑 提交于 2020-02-28 06:45:43
参考网上的方法及实际的测试,基本弄明白了附加数据库之后无法访问表的问题,基本弄明白了数据库的登录用户和数据库的用户之间的关系,得出下面的附加数据库的方法: SQL2000及SQL2005 附加数据库的简便方法: 1、附加数据库。(在选择所有者(DBO)的时候选择SA) 2、建立跟原账号相同的账号(例test),但不指定数据库访问。 3、打开查询分析器(使用sa登陆 ),选择刚建的数据库存,执行以下语句: sp_change_users_login 'update_one', 'test', 'test' F5执行。 补充语句: 存储过程sp_change_users_login有三种动作,分别是report,update_one和 auto_fix 。 运行sp_change_users_login 'report ',系统会列出当前数据库的孤立用户数。 我们只需要选择当前数据库为testdb,然后运行sp_change_users_login 'update_one ', 'test ', 'test ' 系统就会提示修复了一个孤立用户。 如果没有建立test的登录用户,还可以用sp_change_users_login 'Auto_Fix ', 'test ', NULL, 'testpassword ' 来创建一个登录用户名为test

自动化测试框架TestNG

∥☆過路亽.° 提交于 2020-02-28 06:41:54
测试框架有很多,比如常用的 UI自动化测试框架 java+selenium/appium+testNG/Junit+Maven/Ant/Gradle+Jenkins+MySQL+testlink/redmine python+selenium/appium+unittest/pytest+Git+Jenkins+MySQL+testlink/redmine python+rebot framework+unittest/pytest+Git+Jenkins+MySQL+testlink/redmine 接口自动化框架 java+testNG/Junit+Maven/Ant/Gradle+Jenkins+MySQL+testlink/redmine python+unittest/pytest+Git+Jenkins+MySQL+testlink/redmine python+rebot framework+unittest/pytest+Git+Jenkins+MySQL+testlink/redmine jmeter+Maven/Ant+Jenkins+MySQL+testlink/redmine 由于我对java比较熟悉,所以就从TestNG框架开始学习自动化接口测试。和Junit相比,TestNG比较适合测试人员使用,因为 TestNG比Junit涵盖功能更全面的测试

tar.gz包内提取某个文件在指定目录下。

心不动则不痛 提交于 2020-02-28 06:22:53
想试试不解压从tar.gz包内提取某个文件到指定目录下,百度来的全是一个模板,没有示例,根本莫名其妙。经自己测试才算明白。 百度来的方法 tar包 tar tvf yourtarfile |grep fileyouwant, tar xvf yourtarfile fileyouwant(copy上面的全路径用绝对路径) tar.gz包 tar ztvf yourtargzfile |grep fileyouwant, tar zxvf yourtarfile fileyouwant(copy上面的全路径用绝对路径) 思路就是先查出文件路径,再解压。但是上面的“全路径用绝对路径”是个什么鬼,经过折腾才算明白。先看操作过程。 [root@fengzw test]# pwd /root/test [root@fengzw test]# ls mariadb-10.4.12.tar.gz [root@fengzw test]# tar -tzvf mariadb-10.4.12.tar.gz | grep CMakeLists.txt ..... -rw-rw-r-- buildbot/buildbot 17932 2020-01-27 04:43 mariadb-10.4.12/CMakeLists.txt ...... [root@fengzw test]# tar -zxvf

win10//ubuntu安装tensorflow-gpu与kears,并用minist测试

放肆的年华 提交于 2020-02-28 06:04:30
WIn10 安装cuda 先安装VS,然后根据自己的版本安装CUDA、 安装完后,打开cmd命令行输入nvcc -V,检测是否安装成功 安装cuDDN 安装对应版本,解压后覆盖到CUDA的地址,默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装 tensorflow-gpu 创建一个新的环境 conda create -n env_name python=version 激活并进入环境中 conda activate tensorflow 更换清华源(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)(也可使用其他源) conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 安装 conda install tensorflow-gpu (或者是pip,注意版本,这里是1.x

Java 内部类和Lambda

浪子不回头ぞ 提交于 2020-02-28 05:27:45
Java内部类 内部类又称为嵌套类,是在类中定义另外一个类。内部类可以处于方法内/外,内部类的成员变量/方法名可以和外部类的相同。内部类编译后会成为完全不同的两个类,分别为outer.class和outer$inner.class类。外部类只能是public或者默认。 内部类的作用 1. 内部类可以很好的实现隐藏。一 般的非内部类,是不允许有 private 与protected权限的,但内部类可以 2. 内部类拥有外围类的所有元素的访问权限 (private修饰也能访问) 3. 可实现多重继承 (让多个内部类分别继承多个其他类,使外部类可以同时获取多个其他类的属性) 4 .可以避免修改接口而实现同一个类中两种同名方法的调用。(外部类继承,让内部类实现接口) Java Lambda的演进 public class LambdaTest { class Chinese2 implements People { @Override public void speak(String content) { System.out.println(content); } } private static class Chinese3 implements People { @Override public void speak(String content) { System.out

CatBoost快速入门

给你一囗甜甜゛ 提交于 2020-02-28 04:54:40
本文代码已上传CSDN,点我下载 文章目录 备注 简介 安装 初试 可视化 决策树 特征重要性 最优模型 调用GPU 参考文献 备注 该库貌似仍不稳定,我在继续训练的时候找到一个BUG Can Not Training continuation (2020.2.27 版本0.21) 简介 CatBoost 是一款高性能机器学习开源库,基于GBDT,由俄罗斯搜索巨头Yandex在2017年开源。 那么CatBoost与其他Boosting算法如LightGBM和XGBoost相比如何呢? 在质量上,无论是fine-tuned后还是默认情况下,CatBoost的loss优于其他三个框架。 在速度上,CatBoost在Epsilon和Higgs数据集上与对手进行了比较,在GPU训练下完胜对手,在CPU训练下与LightGBM平分秋色。 Epsilon数据集 (二分类2001个特征) Higgs数据集 (二分类29个特征) CatBoost特点有: 免调参高质量 支持类别特征 快速和可用GPU 提高准确性 快速预测 更多对比参见 Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost ,建议自己运行一遍,本人运行与原文有出入—— XGBoost、LightGBM、Catboost对比 安装 GPU开箱即用,不用额外安装其他 pip install