看selenium的网站的文档,里面的自动化用例设计有一些小点很靠谱.学了很多,可以用作优化自己的代码. 1.测试类型: Testing Static Content Testing Links Function Tests Testing Dynamic Elements Ajax Tests Assert vs. Verify assert 和verify的区别:assert如果wrong,就会停止执行后面的内容:verify如果wrong,会记录下来,然后继续执行后面的内容. Choosi…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…

吹雪花demo,学习android传感器 吹雪花demo,学习android传感器,嘴巴对着手机底部吹一下就会出现飘着雪花效果. 算是学习android传感器效果.本例子主要是通过android.media.AudioRecord来录音实现效果 主要实现类如下: public class RecordThread extends Thread {     private AudioRecord audioRecord;     private int bufferSize = 100;     …

[Unity3D]做个小Demo学习Input.touches 学不如做,下面用一个简单的Demo展示的Input.touches各项字段,有图有真相. 本项目已发布到Github,地址在(https://github.com/bitzhuwei/AndroidTouchDemo). 制作Demo 很简单,只需拉一个Text,然后添加一个脚本. 脚本如下. using UnityEngine; using System.Collections; public class DisplayTouch…

[转]MyBatis学习总结(三)——优化MyBatis配置文件中的配置 一.连接数据库的配置单独放在一个properties文件中 之前,我们是直接将数据库的连接配置信息写在了MyBatis的conf.xml文件中,如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN&qu…

软件测试自动化…python学习到什么程度?代码好不好学! 如下:…

在使用scrapy爬虫做性能优化时,一定要根据不同网站的特点来进行优化,不要使用一种固定的模式去爬取一个网站,这个是真理,以下是对58同城的爬取优化策略: 一.先来分析一下影响scrapy性能的settings设置(部分常用设置):1,DOWNLOAD_TIMEOUT,下载超时,默认180S,若超时则会被retry中间件进行处理,重新加入请求队列 2019-04-18 20:23:18 [scrapy.downloadermiddlewares.retry] DEBUG: Retrying <G…

项目介绍 二次开发 uiautomatorviewer 优化定位符生成,支持生成Java,Python自动化代码,修复自带工具画面有动态加载时截图失败问题,优化自带工具截图速度 ,实现类似录制脚本功能.兼容IOS安卓. 软件架构 github 地址:觉得不不错的老铁,给个双击,Git上star 一下.有问题Issue反馈一下.工具--->地址(https://github.com/512433465/autotest_helper) 软件架构 本工具以安卓SDK自带uiautomatorview…

如何学习Linux性能优化? 你是否也曾跟我一样,看了很多书.学了很多 Linux 性能工具,但在面对 Linux 性能问题时,还是束手无策?实际上,性能分析和优化始终是大多数软件工程师的一个痛点.但是,面对难题,我们真的就无解了吗? 固然,性能问题的复杂性增加了学习难度,但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”.在我看来,大多数人对性能问题“投降”,原因可能只有两个. 一个是你没找到有效的方法学原理,一听到“系统”.“底层”这些词就发怵,觉得东西太难自己一定学不会,自然也就无法深入学下去,从而不…

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 深度学习笔记(三):激活函数和损失函数 深度学习笔记:优化方法总结 深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释 深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型…