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Irene181
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3年前
手机自动化测试IDE ----- Airtest的安装和IDE控件详解
大家好,我是IT共享者,人称皮皮。这篇文章主要给大家分享手机自动化测试IDEAirtest的安装和IDE控件详解相关知识,一起来看看吧。前言前面小编带大家讲解了一些用来做自动化的模块,但是如果是在手机上做自动化了,我们还能搞定吗?也许有人觉得抓手机的数据包都费劲,还搞什么自动化,而且肯定不简单。但我要告诉你的是,这一切都被一个叫Airtest的自动化
Karen110
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3年前
手把手教你用Pycharm连接远程Python环境
前言本次咱们来操作一下如何在Pycharm上,使用远程服务器上的Python环境。为什么这样做?这个要从我的一次经历说起,有一次我帮朋友爬取一些东西,由于类别不同,分了几次爬取,这一次我写好规则之后,依然正常爬取,由于我本人比较善良,加上数据量目测并不是太多,并没有使用代理ip,并且将scpay的速度控制的比较慢,一般爬取时,一般也就几分钟而已,泡一杯咖
CuterCorley
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3年前
Python 爬取留言板留言(三):多进程版+selenium模拟
一、项目概述本项目主要是对领导留言板内的所有留言的具体内容进行抓取,对留言详情、回复详情和评价详情进行提取保存,并用于之后的数据分析和进一步处理,可以对政府的决策和电子政务的实施提供依据。具体项目说明和环境配置可参考本系列的第一篇。本篇在第二篇的基础上做了一个主要改进:从多线程改变为多进程,设定同时运行的进程的数量为3,数量适中,这样在保证在同一
helloworld_94734536
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3年前
促销好礼 精彩来袭
新用户包年好礼,云服务器包年低至11.98元/年亚马逊云科技服务抵扣券亚马逊在中国与持有相关电信牌照的本地合作伙伴开展战略技术合作关系,由光环新网和西云数据向客户提供云服务。如果您需要使用位于中国大陆的可用区,请注册亚马逊云科技中国区域账户,使用中国大陆以外地区的可用区,请注册亚马逊云科技海外区域的账户。对于新客户,亚马逊云科技现推出包年返服务抵扣券
Stella981
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3年前
Spark与Hadoop的比较(特别说一下 Spark 和 MapReduce比较)
Hadoop和Spark方面要记住的最重要一点就是,它们并不是非此即彼的关系,因为它们不是相互排斥,也不是说一方是另一方的简易替代者。两者彼此兼容,这使得这对组合成为一种功能极其强大的解决方案,适合诸多大数据应用场合。Hadoop的定义Hadoop是Apache.org的一个项目,其实是一种软件库和框架,以便使用简单的编程模型,跨计算器集群对
Stella981
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3年前
LVS
TUN模式;其实数据转发原理和上图是一样的,不过这个我个人认为主要是位于不同位置(不同机房);LB是通过隧道进行了信息传输,虽然增加了负载,可是因为地理位置不同的优势,还是可以参考的一种方案;优点:负载均衡器只负责将请求包分发给物理服务器,而物理服务器将应答包直接发给用户。所以,负载均衡器能处理很巨大的请求量,这种方式,一台负载均衡能为超过100台的
Wesley13
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3年前
ES6的强大变量声明
ES6是javascript的新特性,今天来说说声明变量过去我们声明变量,都是一个一个声明,现在有了一种新的声明方式,它可以将一个多个变量同时声明,声明后变量同时存在一个集合中,集合的数据类型是对象(object)。使用这种声明方式,可以使我们书写程序的过程中思路更加清晰,可以将同一事件下的所有变量集合起来,可以将相同意义的变量集合起来。这样的变量声
天翼云开发者社区
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2年前
分布式云时代,天翼云4.0如何护卫边缘安全?
12月10日,由中国通信企业协会、中国信息通信研究院主办的2021年(第十一届)电信和互联网行业网络安全年会在武汉举办。会上,天翼云科技有限公司研发三部安全专家林顺东对天翼云分布式边缘安全作了精彩分享。 分布式云正在成为企业上云的新范式。Gartner预测,到2025年超过50%的组织将在其选择的地点使用分布式云,超过75%的数据将在边缘侧处理。尤其是进入2
helloworld_91538976
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2年前
《计算机视觉与信息取证攻与防之间关系》
改进式背景差分算法研究改进式背景差分算法,并应用于监控系统中。针对人流量较少的监控情况,提出一种基于计算机视觉的嵌入式监控系统解决方案,其以DSPDM642为核心处理芯片,可对3路视频视角同时处理。系统利用动态权值的改进式背景差分算法对视频流进行实时监控,若发现异常事件,则自动存储一段时间的视频数据,并利用H.264压缩后保存至外存中以供事后取证
helloworld_38131402
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2年前
流体力学深度学习建模技术研究进展
流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要:深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,
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