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当前主题:扩展方法

精准测试与自动化测试的无缝对接

 现代的专业软件测试中心,随着项目的迭代,通常针对每个系统构建了大量的自动化测试用例集,而启动一次全量的自动化测试以CI级触发,使之大比率通过,非常困难。测试工程师们常常需要投入很高的成本,把大量精力花在自动化用例失败排查上面,然而发现有效BUG的概率很低。

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MySQL迁移到Cassandra

翻译原文:https://academy.datastax.com/planet-cassandra/mysql-to-cassandra-migration 原作者:Michael Kjellman is a San Francisco based Sof

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[集合]Collection源码解析(1)

[集合]Collection源码解析(1) 本篇进行介绍Collection接口,不会有很多,防止产生源码恐惧症(别问我哪来的,我瞎编的)。 本篇不会直接上Collection接口的源码,要看源码的,可以移步至github,我专门建立了一个仓库,方便管理后期

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Pepper Metrics - Spring/Spring Boot应用性能监控利器

关于项目 Pepper Metrics是我与同事开发的一个开源工具(https://github.com/zrbcool/pepper-metrics),其通过收集jedis/mybatis/httpservlet/dubbo/motan的运行性能统计,并暴

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前端学习笔记(6) - JavaScript数组

在最新的TypeScript 3.6中实现了更准确的数组扩展。借此机会聊一下我对js中数组的一点理解。 使用Array()初始化数组 先来看一下下面的两行代码 1 in [undefined, undefined, undefined] // true 1

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谷歌提出新型卷积网络EfficientNet:推理速度提升5.1倍,参数减少88%(附论文&代码)

来源:机器之心 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文共1500字,建议阅读8分钟。 谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet,该网络具备极高的参数效率和速度。 [ 导读 ]谷歌提出了一项新型模型缩放方法:利用复合系数统一缩放模型的所有维度,该

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教程 | NumPy常用操作

NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中,我们将简单介绍在机器学习和数据科学中应用最广的科

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为什么云原生应用程序是未来

鼎点网络 现在,每个人都在谈论如今在云原生态环境中构建的应用程序。什么是云原生的,为什么它如此重要? 在深入挖掘之前,可以先看看一个有趣的陈述。据调研机构IDC称,到2022年,90%的新应用都将采用微服务架构,提高设计、调试、更新和利用第三方代码的能力;所

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Golang 调用 AliDNS API,得到`SignatureDoesNotMatch`错误

Golang调用 AliDNS API,得到`SignatureDoesNotMatch`错误,源码: ``` func sendRequest(httpMethod string, path string, query map[string]st

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在javascript中,monkey patching(即给内置对象扩展方法)是一种好的编程习惯吗?

《javascript语言精粹》一书4.7节(P32),它的标题是“给类型增加方法”,全书也多次是建立在此基础上的编程(如Function.method()),但是几天前我看了由三生石上翻译的文章“javascript秘密花园”(http://www.cnbl

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将大量数据从SQL Server传输和转换为Azure SQL Server的最佳方法。Azure数据工厂,HDInsight等

我想将客户现场服务器Client上安装的SQL Server数据库中的20 GB SQL数据传输到我们的Azure SQL Server Source,在具有200 DTU性能的S4上,每月320美元。在进行初始设置时,我们设置了一个Azure数据工厂,它通过

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如何创建AvroDeserialzationSchema并在Flink Kafka Consumer中使用?

为kafka avro序列化主题创建一个flink消费者。我有kafka主题流avro序列化数据。我可以通过avroconsoleconsumer看到它。 Flink 1.6.0添加了AvroDeserializationSchema,但我找不到它的用法

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如何路由到服务中的特定容器

我有一个基于微服务架构的多人游戏,我试图想象如何水平扩展。它目前在Docker Swarm中精心策划,但我正在考虑转移到Kubernetes。 以下是有关游戏的详细信息: 这是一张带牌的桌面游戏 多个玩家坐在同一张桌子上并互相玩耍 因为它现在有

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Flink:如何持久化并恢复ValueState

我使用Flink来丰富输入流 case class Input( key: String, message: String ) 预先计算得分 case class Score( key: String, score: Int ) 并产生一个输出

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Spark SVD不可重复

我正在使用computeSVDSpark类的方法IndexedRowMatrix(在Scala中)。我注意到它没有setSeed()方法。对于同一输入矩阵的多次运行,我得到的结果略有不同,可能是由于Spark使用的内部算法。虽然它也实现了近似可扩展的SVD算法

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Spark SQL 2.3+是否支持UDT?

无法理解Spark是否支持任何语言的2.3+版本的UDT(Scala,Python,Java,R)? 我有类似这样的类 Class Test{ string name; int age; } 我的UDF方法是

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