前言在进入软件测试的正式讲解之前，我们需要对这个行业有一个整体的了解。当我们从软件开发转向软件测试的时候，多数公司是欢迎的，而且难度也小。反之，当我们从软件测试转向软件开发的时候，难度将会变得很大。关于互联网的工作大概有以下三种：1、软件开发：进行软件系统的开发，功能实现的工作2、软件测试验证软件功能性的正确性。具体的验证方式分为以下几种：1、手工验证2、自动化验证3、软件测试与开发开发测试工具，开发测试脚本，其目的就是为了提高测试效率。看到开发这两个字，说明是会涉及到编程的。但是难度会比软件开发低一些，没有数据结构中的编程那么难。测试开发这里的编程，都是有着指定规则来编写代码。换句话来说，它
联想。联想做笔记本时间长，售后、质量都不错，追求稳定，性价比合理，长久使用考虑，不会有太大笔记本毛病。联想1984就开始进入笔记本电脑行业，由中科院投资，后来收购了IBM之后，笔记本制造技术自然得到增长，笔记本的销售渠道也扩大到世界的各个角落，扩大了世界的版图。20年第一季度的全球出货量第一，第二季度全球出货量第二，惠普第一，今年发布了一系列的真香机，依靠联想小新与拯救者系列，收割了一大批粉丝。在全国的售后服务点有2000+，丰富的售后经验，稳定的产品质量，追求稳定，动手能力弱的用户，可以直接考虑联想。华为从16年开始发布笔记本，至今四年时间，初期笔记本设计与配置不太理想，但今年的magic笔
概述BlueALSA（BluetoothAudioALSA）是一种将蓝牙音频设备连接到ALSA音频系统的桥接程序。它提供了一个蓝牙音频设备的ALSA插件，允许使用ALSAAPI直接从蓝牙音频设备读取和写入音频数据，从而使得蓝牙音频设备能够以与其他ALSA兼容设备相同的方式工作。BlueALSA的主要功能如下：ALSA插件：提供一个ALSA插件，可以将蓝牙音频设备映射到ALSA设备节点上，使其可以像其他ALSA设备一样被应用程序使用。音频格式转换：支持将蓝牙音频设备的音频格式转换为ALSA支持的格式，以便在ALSA系统中进行处理和播放。延迟控制：提供了延迟控制机制，以便在数据传输过程中进行延迟控
基本概念这里先要知道几个概念！均值（平均值）：一组数据的平均值，比如学生时代最喜欢的平均分；方差：一组数据与平均值的偏离程度；标准差（标准误差）：方差开根号，反应数据的离散程度；置信区间：统计的数据误差范围，所以有个上下值，比如农产品上写的5kg±5%。置信水平：让人相信的概率，比如置信水平是95%，如100个数据，有95个数据在上面的置信区间上。计算置信区间①求均值；②求标准误差；③查表的z值，如下表：置信水平|z|值90%1.6495%1.9699%2.58④计算置信区间：a=样本均值-|z|*标准差b=样本均值+|z|*标准差Python实例如下代码：importnumpyasnpfro
开发环境：开发系统：Ubuntu20.04开发板：小凌派-RK2206开发板OpenHarmony版本：3.0.0-LTS小凌派-RK2206是一款由福州市凌睿智捷电子有限公司专为HarmonyOS系统打造的HarmonyOS开发板。采用IoTCluB的E53接口标准，可接入所有的E53案例扩展板。主控为瑞芯微RK2206芯片，200MHz主频，RAM256KB、ROM16KB、PSRAM8M、FLASH8M。板载NFCForumType2Tag芯片及天线，可实现HarmonyOS“碰一碰”功能。支持IEEE802.11b/g/n制式，AP模式。USB2.0、SDcard/SPI/I
背景：jmeter学习中，CLI：无界面模式负载测试使用CLI模式，而非GUI模式（GUI模式仅用于创建测试计划和调试脚本）原因：性能测试多用户并发，消耗资源较高；GUI图像界面本身占用资源，导致用于性能测试资源变少，进而导致向服务器发起请求的压力降低，与服务器真实性能情况的偏差就会越大语句：jmeter-n-t[jmxfile]-l[resultfile]-e-o[Pathtowebreportfolder]参数：-n 启动CLI无图像界面模式-t 测试计划，后面加测试计划脚本文件[jmxfile] -l 测试结果文件[resultfile]，csv格式文件，该
介绍目录介绍内核下载建立游览器对象网页元素定位 frame切换js键入 实例代码Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。优点：像用户直接访问网站一般，用户可做的操作Selenium基本可以完成；需要前端开发的知识较少，对于前端代码不熟悉的人也容易上手。缺点：需要等待网页加载刷新完毕才可以完成步骤，时间相对较慢。内核下载Selenium需要搭配游览器的内核才可以使用，以公司的电脑为例，我们使用得为Edge游览器，所以需要下载对应的Edge内核。可在中找寻到Edge游览器的版本，如图版本为103.0.1264.37，及我们需要下载对应版本的
1.coo存储方式采用三元组(row,col,data)(或称为ijvformat)的形式来存储矩阵中非零元素的信息。coo_matrix的优点：有利于稀疏格式之间的快速转换（tobsr()、tocsr()、to_csc()、to_dia()、to_dok()、to_lil()；允许重复项（格式转换的时候自动相加）；能与CSR/CSC格式的快速转换coo_matrix的缺点：不能直接进行算术运算，包括赋值初始化方式：coo_matrix(D),D代表密集矩阵赋值：>>>importnumpyasnp>>>fromscipy.sparseimportcoo_matrix>>>_row=np.ar
论文名称：DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110论文作者：亚马逊论文年份：2017论文被引：558（2022/3/23）几个比较好的资源：论文解读视频：DeepAR：使用自回归RNN预测时序概率分布论文解读博文：DeepAR:自回归循环网络进行时序概率进行预测实战视频：【机器之心×AWS】使用DeepAR进行时间序列预测torch源码实现：zhykoties/TimeSerieskeras源码实现：arrigonialberto
报错numpy.core._exceptions.MemoryError:Unabletoallocate1.04MiBforanarraywithshape(370,370)anddatatypefloat64原因最主要的还是电脑内存不足，因为需要处理的数据量太大，GPU性能不够，存在内存溢出现象但实际上它保存的不是模型文件，而是参数文件文件。在模型文件中，存储完整的模型，而在状态文件中，仅存储参数。因此，collections.OrderedDict只是模型的值。解决方案1.修改float精度在代码中我使用的是flaot64类型。但是实际上未必需要这么大的精度，这时候可以使用numpy中的
