Runner

SpringBoot-单元测试 SpringBoot-单元测试 在SpringBoot中提供了单元测试的组件，它类似于Spring中的单元测试，无需加载配置文件，即可从容器中获取对象的实例。 首先在pom文件中导入以下依赖： <!--springboot程序测试依赖，如果是自动创建项目默认添加--> < dependency > < groupId >org.springframework.boot </ groupId > < artifactId >spring-boot-starter-test </ artifactId > < scope >test </ scope > </ dependency > 然后在test文件夹中创建测试类，在测试类上加上如下注解： @Runwith( SpringRunner. class) @SpringBootTest( classes = Application. class) 在该类中就可以使用@Autowired和@Test进行测试 package cn. rayfoo. demo; ​ import cn. rayfoo. Application; import cn. rayfoo. config. JDBCProperties; import org. junit. jupiter. api. Test; import

缘起 Nebula Graph 最早的自动化测试是使用搭建在 Azure 上的 Jenkins ，配合着 GitHub 的 Webhook 实现的，在用户提交 Pull Request 时，加个 ready-for-testing 的 label 再评论一句 Jenkins go 就可以自动的运行相应的 UT 测试，效果如下： 因为是租用的 Azure 的云主机，加上 nebula 的编译要求的机器配置较高，而且任务的触发主要集中在白天。所以上述的方案性价比较低，从去年团队就在考虑寻找替代的方案，准备下线 Azure 上的测试机，并且还要能提供多环境的测试方案。 调研了一圈现有的产品主要有： TravisCI CircleCI Azure Pipeline Jenkins on k8s（自建） 虽然上面的产品对开源项目有些限制，但整体都还算比较友好。 鉴于之前 GitLab CI 的使用经验，体会到如果能跟 GitHub 深度集成那当然是首选。所谓“深度”表示可以共享 GitHub 的整个开源的生态以及完美的 API 调用（后话）。恰巧 2019，GitHub Action 2.0 横空出世，Nebula Graph 便勇敢的入了坑。 这里简单概述一下我们在使用 GitHub Action 时体会到的优点： 免费。开源项目可以免费使用 Action 的所有功能，而且机器 配置较高

========================== 环境搭建 ========================== 1. 下载 apache Groovy 解释器 2. windows上增加环境变量, GROOVY_HOME 环境变量指向 bin 目录的父目录 ; 将 bin 目录加到 PATH 环境变量中. 3. VS Code 安装 code runner 插件, 方便脚本的调试工作. 该插件安装后, 在 settings 配置 code-runner 的 executor map, 在其后的json 文件中, 输入 code-runner.executorMap 键值后, vs code 自动生成很多语言的执行设置, 不需要修改, 保存即可. 4. vs code 安装 code-groovy 插件, 增加语法高亮和代码不全功能. ========================== 教程 ========================== 1. groovy 语言快速入门 2. Java内嵌Groovy脚本引擎进行业务规则剥离 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4352922/blog/4269929

1. 部署环境 2. 架构拓扑 3. nginx安装 安装在192.168.176.128服务器上 这里安装就简单粗暴了直接yum安装nginx [root@manager ~]# yum -y install epel-release [root@manager ~]# yum -y install nginx 检查是否安装成功(这里选择了查看版本号) [root@manager ~]# nginx -V nginx version: nginx/1.12.2 built by gcc 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-16) (GCC) built with OpenSSL 1.0.2k-fips 26 Jan 2017 TLS SNI support enabled configure arguments: --prefix=/usr/share/nginx --sbin-path=/usr/sbin/nginx --modules-path=/usr/lib64/nginx/modules --conf-path=/etc/nginx/nginx.conf --error-log-path=/var/log/nginx/error.log --http-log-path=/var/log/nginx/access.log --http-client

一.概念 　　 A Future计算的结果。 提供方法来检查计算是否完成，等待其完成，并检索计算结果。 结果只能在计算完成后使用方法get进行检索，如有必要，阻塞，直到准备就绪。 取消由cancel方法执行。 提供其他方法来确定任务是否正常完成或被取消。 计算完成后，不能取消计算。 如果您想使用Future ，以便不可撤销，但不提供可用的结果，则可以声明Future<?>表格的类型，并返回null作为基础任务的结果。 public interface Future<V> { // 尝试取消执行此任务。如果任务已经完成，已经被取消或由于某些其他原因而无法取消，则此尝试将失败。 // 如果成功，并且在调用 cancel 时此任务尚未开始，则该任务永远无法运行。 // 如果任务已经开始，则 mayInterruptIfRunning 参数确定是否应中断执行该任务的线程以尝试停止该任务。 // mayInterruptIfRunning == true， 表示中断执行中的线程，false 表示让线程正常完成 boolean cancel( boolean mayInterruptIfRunning); // 如果此任务在正常完成之前被取消，则返回true。 boolean isCancelled(); // 如果此任务完成，则返回true。完成可能是由于正常终止，异常或取消引起的

项目：强化学习走迷宫 我们将会应用 Q-learning 算法完成一个经典的 Markov 决策问题 -- 走迷宫！ 请查看项目详情 https://github.com/udacity/MLND_CN_P5_Reinforcement_Learning Section 0 问题描述与完成项目流程 1. 问题描述 在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。 如上图所示，智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中，有陷阱（红色炸弹）及终点（蓝色的目标点）两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。 小车可执行的动作包括：向上走 u 、向右走 r 、向下走 d 、向左走 l 。 执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体而言，有以下几种情况。我们需要通过修改 robot.py 中的代码，来实现一个 Q Learning 机器人，实现上述的目标。 撞到墙壁：-10 走到终点：50 走到陷阱：-30 其余情况：-0.1 我们需要通过修改 robot.py 中的代码，来实现一个 Q Learning 机器人，实现上述的目标。 2. 完成项目流程 配置环境，使用 envirnment.yml 文件配置名为 robot-env 的 conda 环境，具体而言，你只需转到当前的目录，在命令行/终端中运行如下代码，稍作等待即可。 conda env create -f

【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙 将于5月23日晚8点线上直播，点击报名 项目描述： 在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。 如上图所示，智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中，有陷阱（红色炸弹）及终点（蓝色的目标点）两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。 小车可执行的动作包括：向上走 u 、向右走 r 、向下走 d 、向左走 l 。 执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体而言，有以下几种情况。 撞到墙壁：-10 走到终点：50 走到陷阱：-30 其余情况：-0.1 我们需要通过修改 robot.py 中的代码，来实现一个 Q Learning 机器人，实现上述的目标。 Section 1 算法理解 1.1 强化学习总览 强化学习作为机器学习算法的一种，其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”，以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习，在强化学习的框架中，我们更侧重通过智能体与环境的交互来学习。通常在监督学习和非监督学习任务中，智能体往往需要通过给定的训练集，辅之以既定的训练目标（如最小化损失函数），通过给定的学习算法来实现这一目标。然而在强化学习中，智能体则是通过其与环境交互得到的奖励进行学习。这个环境可以是虚拟的（如虚拟的迷宫），也可以是真实的（自动驾驶汽车在真实道路上收集数据）。

来源：郝鹏程 36kr.com/p/5170491.html 认识到并改正，坏习惯就不是坏习惯。 编者按：每位开发人员在自己的职业生涯、学习经历中，都会“开发”出一些坏习惯。在这篇文章中，作者向读者展示他自己有或是老也改不了的坏习惯。他希望如果你刚开始这份事业，能够避免这些坏习惯；如果你已经有了这些毛病，那希望你能够意识到它们，并可以开始改变。原文标题10 Bad Habits To Avoid As A Developer，作者Brad Traversy。 1. 休息不够 我敢肯定你们很多人或者说几乎所有人都对这个坏习惯感到十分罪恶。 我也是，对没有休息或休息不够依然有罪恶感。 曾有一段时间，我凌晨六点入睡，中午一点左右起来吃午饭，一直工作到第二天凌晨六七点。 这简直太常见了，几乎每天都是如此。 在工作任务紧急的时候，我做过许多可笑的事情。 我想我们每个人面对DDL的时候都有过这样的情况，我要说的不是这种，而是你的日常习惯。 我建议你每天尽量多休息。我不能说那种具体而微的计划，因为每个人都不一样，但在一般意义上，你应该每小时都应该起身伸展四肢，活动一下，喝杯咖啡，吃点东西。很多时候，如果你思路停滞，那你需要休息一下，大脑得到休息有助于更容易地解决问题。所以找到适合你的休息方式。即使你认为自己不需要休息，但也试一下，你会发现自己的效率提高了不少。 2. 拒绝寻求帮助

我的github:swarz,欢迎给老弟我++星星 该设置属性为 "code-runner.fileDirectoryAsCwd": true 设置为 true后，终端默认目录为运行文件的目录。 设置在 文件 -- 首选项 -- 设置(英文为：File -- Preferences -- Settings)，打开后如下图点击打开 settings.json "settings": { "code-runner.runInTerminal": true, "code-runner.fileDirectoryAsCwd": true } 另外 "code-runner.runInTerminal": true，设置运行结果在终端里输出，我觉得看起来舒服点。 设置这个原因是，在学习node.js时发现生成的文件在cmd默目录，而不是运行文件的目录。而cmd转到运行文件目录后手动运行后生成文件在当前目录。 百度一圈没有结果在vscode code runner 插件主页发现的这个设置，就自己解决了，23333 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4365870/blog/4267328

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