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非结构化数据
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Python进阶者
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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的自动化测
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
Wesley13
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3年前
java入门
一)Java言语入门教程Java类的组成一向很喜欢一句广告词:日子即是一个七天又一个七天。而我想说的是,Java运用就是一个类又一个类。Java是面向目标的言语,目标都是由类实例化而来。一个Java运用,不管简略仍是杂乱,都是由若干个Java类组成的。因而,关于初学者,先知道Java类的组成是必要的。Java类的组成首要有3有些:数据成员、结构办法、办
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
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
Stella981
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3年前
Spring 支持的事务隔离级别
并发事务所导致的问题: 当同一个应用程序或者不同应用程序中的多个事务在同一个数据集上并发执行时,可能会出现许多意外的问题并发事务所导致的问题可以分为下面三种类型: 脏读:对于两个事物T1,T2,T1 读取了已经被T2更新但还没有被提交的字段.之后,若T2回滚,T1读取的内容就是临时且无效的.
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
Wesley13
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3年前
.Net开发笔记(十四) 基于“泵”的UDP通信(接上篇)
上一篇中说到了“泵”在编程中的作用以及一些具体用处,但没有实际demo,可能不好理解,这篇文章我分享一个UDP通信的demo,大概实现了类似“飞鸽传书”在局域网中文本消息和文件传输的功能。功能不全也不是很完善,但足以说明“泵”在代码中的具体应用。先来回忆一下上篇中“泵”的含义,首先它是可持续运作的,其次它可以将“数据”从一个地方传递到另外一个地方,供其他
天翼云开发者社区
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算力如何升级?天翼云这么干!
信息是当前社会的黏结剂,是不可或缺的生产要素,而海量的数据对云计算提出了更大的挑战,导致云计算的竞争也在持续升温。差异化布局早在2020年底,天翼云形成全栈云产品体系,2021年进一步向垂直行业和属地深化,将资源及服务团队下沉到地市,属地云业务快速增长,为天翼云实现了新的增长级。天翼云目前已承载超过20个省级政务云,超过300个地市级政务云,参与超过1000
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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