假如有一个用例:1.登陆2.下单3.对历史单评价4.退出 情况一:当第1步执行失败时,我们希望用例不再执行,因为再执行也没有意义了,反而浪费时间:情况二:当第2步执行失败时,我们希望能略过第2步操作,继续往下执行. Katalon提供了Failure Handing功能,在Project菜单中的Setting选项中,可以设置全局的语句失败处理,如图各选项含义如下: 此处的设置是对所有用例都生效的.但如果我们要同时兼容情况一和情况二,可以再手动对某行代码设置失败处理.只要在视图模式中右击某行代码,…

目录 学习笔记:CentOS7学习之二十一: 条件测试语句和if流程控制语句的使用 21.1 read命令键盘读取变量的值 21.1.1 read常用见用法及参数 21.2 流程控制语句if 21.2.1 语法格式: 21.2.2 双分支if语句 21.2.3 多分支if语句 21.3 test测试命令 21.3.1 数值比较 21.3.2 字符串比较 21.3.3 文件比较 21.4 流程控制过程中复杂条件和通配符 21.4.1 判断第一种:两个条件都为真或有一个为真就执行 21.4.2 [[…

<Web 前端开发精华文章推荐>2013年第九期(总第二十一期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各种增强网站用户体验的 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 & CSS3 惊艳!9个不可思议的 HTML5 Canvas 应用试验 你应该知道的10个奇特的 HTML5 单页网站 帮助你实现漂亮界面的14套免费…

上篇 <Windows下USB磁盘开发系列一:枚举系统中U盘的盘符>介绍了很简单的获取系统U盘盘符的办法,现在介绍下如何枚举系统中所有USB设备(不光是U盘). 主要调用的API如下: 1,调用SetupDiGetClassDevs()获取指定设备类型的句柄: 2,调用SetupDiEnumDeviceInfo()枚举设备信息: 3,调用SetupDiGetDeviceRegistryProperty()获取设备信息. 具体实现函数如下: int enum_usb_device_info()…

园子里面有很多关于log4net保存到数据库的帖子,但是要动手操作还是比较不易,从头开始学习log4net数据库日志一.WebConfig中配置log4net 一.WebConfig中配置log4net 二.独立配置文件中配置log4net 三.代码中xml配置log4net 四.完整代码配置log4net 五.新增数据库字段 下面先一点一点来学习如果进行配置 1.下载,2.数据库脚本,请参考log4net保存到数据库系列一:WebConfig中配置log4net 3.配置文件 log4net.…

序言 值类型的比较 ; ; Console.WriteLine("Equals和= =(等于号)的比较"); Console.WriteLine("i.Equals(j) :" + i.Equals(j)); Console.WriteLine("i==j " + (i == j)); 结论:对于值类型来说,两者是相同的,都是比较的变量的值. 引用类型的比较 对于引用类型来说,等号(==)比较的是两个变量的”引用” 是否一样,即是引用的”地址”是…

1.查询表中全部数据 示例: SELECT * FROM employees; 说明: SELECT   标识 选择哪些列. FROM      标识从哪个表中选择. *           选择全部列 2.查询表中特定列数据 示例: SELECT department_id, location_id FROM departments; 注意: SQL 语言大小写不敏感. SQL 可以写在一行或者多行 关键字不能被缩写也不能分行 各子句一般要分行写. 使用缩进提高语句的可读性. 算术运算符 数字…

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼yuiop:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/53386117 我最近正在参加CSDN 2016年度博客之星评选,来来来,开车咯,赶紧帮投票吧! 时间:11月28日到12月18日每天都可以为我投一票 投票地址:http://blog.csdn.net/vote/candidate.html?username=hejjunlin 上一章介绍MediaCodec的说明及状态图,从今天…

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice…

在深度学习中,数据短缺是我们经常面临的一个问题,虽然现在有不少公开数据集,但跟大公司掌握的海量数据集相比,数量上仍然偏少,而某些特定领域的数据采集更是非常困难.根据之前的学习可知,数据量少带来的最直接影响就是过拟合.那有没有办法在现有少量数据基础上,降低或解决过拟合问题呢? 答案是有的,就是数据增强技术.我们可以对现有的数据,如图片数据进行平移.翻转.旋转.缩放.亮度增强等操作,以生成新的图片来参与训练或测试.这种操作可以将图片数量提升数倍,由此大大降低了过拟合的可能.本文将详解图像增强技术在K…