版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Qt单元测试(QTestLib)     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/483/ 文章目录 1. 创建 2. 基本操作 3. 高级操作  3.1. 命令行操作-可以输出调试结果到文本  3.2. GUI测试  3.3. 结果可视化-AutoTest插件  3.4. 可以用到的测试宏命令  3.5. 单元测试注意事项  3.6. 被测类为单例时 1.

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Python 作为世界上最好用的语言,官方支持的文档一直没有中文.小伙伴们已经习惯了原汁原味的英文文档,但如果有官方中文文档,那么查阅或理解速度都会大大提升.本文将介绍隐藏在 Python 官网的中文文档- 官方中文文档地址:https://docs.python.org/zh-cn 以前也是有一些第三方维护的 Python 中文文档,不过可能因为人力等限制,并做不到同步更新与维护.目前也有很多高质量的 Python 中文资源,但大部分都是大牛写的书或教程,官方文档的翻译并得不到保证. 最近很多

django2.0 官方开始发布中文文档了,之前还想着一直翻译完成所有有必要的内容,想着可以省事一些了,打开以后看了一下,发现官方的中文文档还没翻译完成, 现在(2018-7-10)最新章节是是  编写你的第一个 Django 补丁(https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.0/intro/contributing/) django 2.0 官方中文文档地址: https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.0/

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内容预览: step(closure) 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) –...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法.

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这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i

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译自GeoPandas 0.1.0 文档(原版译著,有错误欢迎交流,转载请注明) GeoPandas是一个开源项目,它的目的是使得在Python下更方便的处理地理空间数据.GeoPandas扩展了pandas的数据类型,允许其在几何类型上进行空间操作.几何操作由 shapely执行. GeoPandas进一步依赖于 fiona进行文件存取和 descartes ,matplotlib 进行绘图. 描述 GeoPandas 的目的是在Python下更容易处理地理数据.它结合了pandas和shap

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

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关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

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