亚瑟 亚瑟
4年前
React之集成测试 – 测试概览
你可以用像测试其他JavaScript代码类似的方式测试React组件。现在有许多种测试React组件的方法。大体上可以被分为两类:渲染组件树在一个简化的测试环境中渲染组件树并对它们的输出做断言检查。运行完整应用在一个真实的浏览器环境中运行整个应用(也被称为“端到端(endtoend)”测试)。本章节主要专
Easter79 Easter79
4年前
springMVC笔记系列(8)——RequestParam注解
前面的文章介绍过注解@PathVariable,它能够为Rest风格的URL用占位符的方式传递一个参数,但是这个参数并不是真正意义上的请求参数。请求参数怎么处理是本文的主要内容。SpringMVC通过分析处理方法的签名,将HTTP请求信息绑定到处理方法的相应人参中。SpringMVC对控制器处理方法签名的限制是很宽松的,几乎可以按喜欢的任
Wesley13 Wesley13
4年前
java多线程大汇总,线程与进程,线程调度,并发与并行,创建线程方式,线程生命周期,线程安全,线程通信,线程池
1.线程与进程进程是指一个内存中运行的应用程序,每个进程都有一个独立的内存空间线程1、是进程中的一个执行路径,共享一个内存空间,线程之间可以自由切换,并发执行.一个进程最少有一个线程2、线程实际上是在进程基础之上的进一步划分,一个进程启动之后,里面的若干执行路径又可以划分成若干个线程
LeeFJ LeeFJ
2年前
Foxnic-Web 代码生成 (2) —— 代码生成的配置类
上一节,我们已经讲述了代码生成的基本步骤,但是对细节部分并未展开。利用FoxnicGenerator包进行代码生成的方式是多种多样的,我们这里提到的配置类这是其中一种,例如在FoxnicEAM项目里,有很多的代码生成非使用配置类来完成的。  我们优先选择配置类讲解,显然配置类有其优势。首先,配置类按数据表隔离,一数据表一模块一个配置类。其次,在配置类内部,按配置对象的不同,分别在不同的方法内进行配置代码的编写。例如,配置模型时在configModel方法内编写配置代码,配置字段时在configFields方法内编写配置代码。  那么,代码生成的配置为什么要用Java类,而不是用Json、XML或YML呢?首先,不管是Json、XML或YML、Java,都是在编辑器敲文本。那么哪一种方式敲文本是最方便的呢,自然是Java了,因为有开发工具强大的支持。
Wesley13 Wesley13
4年前
KDE与GNOME的起源与发展
在介绍KDE和Gnome之前,我们有必要先来介绍UNIX/Linux图形环境的概念。对一个习惯Windows的用户来说,要正确理解UNIX/Linux的图形环境可能颇为困难,因为它与纯图形化Windows并没有多少共同点。Linux实际上是以UNIX为模板的,它继承了UNIX内核设计精简、高度健壮的特点,无论系统结构还是操作方式也都与UNIX无异。简单点说,
Easter79 Easter79
4年前
SpringBoot中使用JNnit4(一)之Mockito的使用
经过入门篇,可以编写出一个简单的测试用例。这篇讲的是BDDMockito的使用。BDDMockito用于测试时进行打桩处理;通过它可以指定某个类的某个方法在什么情况下返回什么样的值。在单元测试时,如果遇到复杂的业务场景,使用多个类时,就需要用到BDDMockito。需要打桩的对象,只能是@Mock注解的方式packagexx.x
京东云开发者 京东云开发者
1个月前
从英伟达到国产算力:一场必须打赢的“迁移之战”
在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。AI应用的广泛落地离不开强大的算力支持,而GPU作为AI计算的核心硬件,一直是推动AI发展的关键力量。然而,随着国际形势的变化和技术竞争的加剧,依赖单一供应商的GPU芯片已
Snowflake飘雪 Snowflake飘雪
1个月前
AI大模型项目三连炸:多模态监控平台+RAG推荐系统+智能体智驾系统
我们正站在一个历史性的拐点。如果说过去的AI发展是涓涓细流,那么2024年,我们见证的是一场真正的“大爆炸”。短短数月间,三大AI大模型项目以近乎爆破的方式横空出世——多模态监控平台、RAG推荐系统和智能体智驾系统,它们不再是实验室里的概念验证,而是已经落
京东云开发者 京东云开发者
4星期前
GEO-AI时代的新战场
作者:京东科技卓雅倩一、引言当你想规划一场旅行时,还会在百度里翻找十几页攻略,或是在小红书、微博上手动总结笔记吗?显然,这种传统方式既耗时又难整合,在当下快节奏和忙碌的生活中无疑是个负担。同时随着AI大模型的发展,越来越多的人直接向ChatGPT、豆包等生
数据堂 数据堂
2星期前
定制化TTS数据实践:解锁语音大模型的无限潜能
在人工智能浪潮奔涌的今天,语音大模型正以拟人化的交互方式和强大的内容生成能力,成为通往下一代人机交互的关键入口。我们不仅仅追求获取准确的答案,更渴望拥有一个富有情感、充满生命力的人工智能伙伴,能够与我们进行深层次、有温度的互动交流。