目标:建立一个双击即可运行自动化脚本的机制,而不用每次运行编译器,方便测试人员用户体验. 方法: 1. 将所有代码打包成exe文件,但一旦修改,又要重新打包. 2. 将运行代码写成bat文件,双击即执行RunAllCase. 本文以python3.8为例. 本文主要解决[方法2]所出现的报错. 首先是bat文件,这个简单,新建一个txt,输入: 接着,运行之后开始报错. 查看报告发现错误原因,发现都是没读到库.  解决: 导入环境即可.

首先,把这三个定义简单的说明一下: 1.测试类(TestCase):一个包含一个或是多个测试的类,在Junit中就是指的是包含那些带有@Test注解的方法的类,同一样也被称作“测试用例”; 2.测试集(TestSuite):测试集是把多个相关测试归入一个组的表达方式,在Junit中,如果我们没有明确的定义一个测试集,那么Juint会自动的提供一个测试集,一个测试集一般将同一个包的测试类归入一组: 3.测试运行器(TestRunner):执行测试集的程序. 定义说完了,还有两个好理解的定义:断言(

一:Postman中接口请求设置环境变量和全局变量 全局变量和环境变量可以通过Pre-request Script和Tests设置,会在下面测试沙箱和测试断言中讲到. 全局变量的设置:官网参考https://learning.getpostman.com/docs/postman/environments_and_globals/manage_globals/ 在这里我选择的是天气预报接口(接口文档官方一直在更新,所以看到跟我说的有啥不同,不要见怪),具体操作如下 1.在浏览器上打开天气预报链接

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片

---恢复内容开始--- 一.python单元测试实例介绍 unittest框架又叫PyUnit框架,是python的单元测试框架. 先介绍一个普通的单元测试(不用unittest框架)的实例: 首先构造一个方法:count.py #coding=utf-8 def add(a,b): return a+b; def minus(a,b): return a-b 然后构建一个单元测试的方法:testCount.py,(也可以创建一个类,类里面有多个测试方法) #coding=utf-8 impo

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

1 redis的安装 1.1   安装redis 版本说明 本教程使用redis3.0版本.3.0版本主要增加了redis集群功能. 安装的前提条件: 需要安装gcc:yum install gcc-c++ 1.下载redis的源码包. 2.把源码包上传到linux服务器 3.解压源码包 tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz 4.Make 5.Make install [root@bogon redis-3.0.0]# make install PREFIX=/usr/loc

bat脚本:Java一键编译(Javac java) D:    是指D盘 javat是要编译的.java文件所在的文件夹 也就是D:\javat bat代码: :start COLOR 0A cls D: cd javat set /p file=请输入待编译文件名: :re cls javac %file%.java java %file% set /p bool=是否重复运行(输入y,n): if %bool%==y (goto re) goto start 写好后,存为bat格式,然后双

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

单点登录方案不同于一个普通站点,它的部署比较繁琐:涉及到好几个站点,要改host.安装证书.配置HTTPS. 看到的不少这方面示例都是基于HTTP的,不认同这种简化: 1. 它体现不出混合HTTP/HTTPS时,单点注销要注意处理的问题: 2. 做单点登录一定要有绝不能走HTTP传递用户登录信息的基本安全意识.自己“加密”用户登录信息之类的方案,大都是不堪一击的: 3. 我在 <看完48秒动画,让你不敢再登录HTTP网站(附完整示例代码)>这篇给了一个比较有冲击力的HTTP会话劫持示例. 为了

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg

1. 训练.验证.测试集 对于一个需要解决的问题的样本数据,在建立模型的过程中,我们会将问题的data划分为以下几个部分: 训练集(train set):用训练集对算法或模型进行训练过程: 验证集(development set):利用验证集或者又称为简单交叉验证集(hold-out cross validation set)进行交叉验证,选择出最好的模型: 测试集(test set):最后利用测试集对模型进行测试,获取模型运行的无偏估计. 小数据时代 在小数据量的时代,如:100.1000.1

批量执行测试集 #coding=utf-8 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import Select from selenium.common.exceptions import NoSuchElementExce

Hadoop的运行模式分为3种:本地运行模式,伪分布运行模式,集群运行模式,相应概念如下: 1.独立模式即本地运行模式(standalone或local mode)无需运行任何守护进程(daemon),所有程序都在单个JVM上执行.由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便,因此,这种模式适宜用在开发阶段. 单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文

关于测试集,实质就是包含若干个测试类的集合,通过一个具体的实例,让我们来了解一下Junit的测试集 package org.yezi.junit; public class Calcaute { public int ride(int a, int b){ return a * b; } public int add(int a, int b){ return a + b; } public int reduce(int a, int b){ return a - b; } } package 

标签(空格分隔): ceph,ceph实验,ceph源码 通过博客 源码编译安装ceph(aarch64架构) 成功安装ceph之后,之后可以运行一个测试集群进行实验 1,进入安装构建目录: [root@localhost ~]# cd ceph/build 2,进行make: [root@localhost build]# make vstart 3,启动测试集群: [root@localhost build]# ../src/vstart.sh -d -n -x -l 4,查看集群状态: [

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

Suite Setup:在这个测试集的所有测试用例开始测试之前运行(类似于junit的@BeforeClass) Suite Teardown:在这个测试集的所有测试用例结束之后运行(类似于junit的@AfterClass) Test Setup:在每个测试用例开始测试之后运行(类似于junit的@Before) Test Teardown:在每个测试用例结束测试之后运行(类似于junit的@After) 用法: 用在Settings这里 后面直接加你要使用的关键字 如: 如上: Suite

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

集群搭建好之后网络,raid卡策略,磁盘都会影响集群的性能.为了避免因上述问题使得集群的性能受到影响,我们依次进行测试,最后得到基本的集群性能. 网络 首先是网络,ceph集群一大堆让人摸不着头脑的问题都出在网络上,所以我们在建立集群之前就可以测试网络,看其是否有问题,可以通过ping命令来测试网络的连通性,但最好使用iperf,测试下网络传输速度. 遇到有不少现场情况,因为光模块导致万兆网络只有百兆的速度,如果等集群建好之后性能不如意,花费大量时间排查发现是这个问题就太冤了. iperf命令