《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-15-playwright处理浏览器多窗口切换

1.简介 浏览器多窗口的切换问题相比大家不会陌生吧,之前宏哥在java+selenium系列文章中就有介绍过。大致步骤就是:使用selenium进行浏览器的多个窗口切换测试,如果我们打开了多个网页,进行网页切换时,我们需要先获取各个页面的句柄,通过句柄来区分各个页面,然后使用switch_to.wi

Python——比 Seaborn 更好的相关性热力图:Biokit Corrplot

在 Python 中我们日常分析数据的过程当中经常需要对数据进行相关性分析,相关性热力图(Correlation Heatmap)是我们经常使用的一种工具。通过相关性热力图,我们可以通过为相关性不同的数据使用不同深浅的不同颜色进行标记,从而直观地观察两两数据序列之间的相关性情况——这将有助于我们进一...

我的人工智能与交通运输课程作业:交通流分析示例代码

本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分,源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的,实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。

开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试

多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的

多变量两两相互关系联合分布图的Python绘制

本文介绍基于Python中seaborn模块,实现联合分布图绘制的方法~

多租户基于Springboot+MybatisPlus实现使用一个数据库一个表 使用字段进行数据隔离

# 多租户实现方式 ```properties 多租户在数据存储上主要存在三种方案,分别是: 1. 独立数据库 即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本较高。 优点:为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求;如果出现故障,恢复

Blazor实战——Known框架多表增删改查

# 多表增删改查示例 本章介绍学习多张表增、删、改、查功能如何实现,下面以销货出库单作为示例,该业务栏位如下: > **销货出库单栏位** > - 销货单号、销货日期、状态、客户、备注 > > **销货出库单明细栏位** > - 商品编码、商品名称、规格型号、数量、单位、单价、金额 该示例适用于出货

多个物理磁盘挂载到同一目录的方法 (lvm 软raid)

# 多个物理磁盘挂载到同一目录的方法 (lvm 软raid) ## 背景 ``` 公司里面的一台申威3231的机器 因为这个机器的raid卡没有操作界面. 所以只能够通过命令行方式创建raid 自己这一块比较菜, 想着先尝试使用lvm的方式进行软raid挂载,也验证一下性能. 所以写一些这个文章 `

【译】基于XAML的跨平台框架对比分析

多年来,基于XAML的UI框架已经有了很大的发展。下面的图表是最好的说明。这些框架主要包含:支持跨平台应用的Avalonia UI, Uno Platform和 .NET MAUI。事实上,除了Avalonia UI之外,对跨平台XAML的需求是其发展的主要驱动力。如果微软早点推出一个类似Flutt

打开PDB报错ORA-30013

多租户架构,之前还在做运维的时期接触也不多。遇到多租户问题,第一反应是有些发虚的。 但实际很多问题很简单,也容易解决。本文就是一个例子。 问题:RAC节点2打开所有PDB时,报错ORA-30013。 SQL> alter pluggable database all open; alter plug

多层前馈神经网络及BP算法

一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络,BP算法,BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成,后向传播(BP)算法在多层前馈神经网络上面进行学习,采用BP算法的(多层)前馈神经网络被称为BP神经网络

PPT 动画-多层旋转(圆角三角形)

多层旋转动画 插入若干个三解形 然后将页面切换成【平滑】(Office 2019~ 365 才有这功能,或者 iSlide 平滑过渡)

PPT 难吗

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造轮子之多语言管理

多语言也是我们经常能用到的东西,asp.net core中默认支持了多语言,可以使用.resx资源文件来管理多语言配置。但是在修改资源文件后,我们的应用服务无法及时更新,属实麻烦一些。我们可以通过扩展IStringLocalizer,实现我们想要的多语言配置方式,比如Json配置,PO 文件配置,E

多数据源管理:掌握@DS注解的威力

大家在日常后端开发过程,不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景,在这里,小编介绍一种简单方便的,只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式,这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。

多主架构:VLDB技术论文《Taurus MM: bringing multi-master to the cloud》解读

华为《Taurus MM: bringing multi-master to the cloud》论文被国际数据库顶会VLDB 2023录用,这篇论文里讲述了符合云原生数据库特点的超燃技术。

【原创】EtherCAT主站IgH解析(二)-- Linux/Windows/RTOS等多操作系统IgH EtherCAT主站移植指南

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处。如有问题,欢迎指正。博客地址:https://www.cnblogs.com/wsg1100/ 前言 目前,EtherCAT商用主站有:Acontis、TwinCAT3、KPA、Codesys等,开源EtherCAT主站则主要有两大方案:igh与S

再谈量化策略失效的问题

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流。 如何判断量化策略是否失效 我们在交易量化策略的时候,经常会遇到量化策略出现持续性的回撤。此时,必须考虑一种情况,即正在交易的策略可能失效了。于是,我们的首要工作是,判断这个量化策略是否失效。 判断量化交易

拼多多面试:Netty如何解决粘包问题?

粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题,它是指在数据传输时,接收方未能正常读取到一条完整数据的情况(只读取了部分数据,或多读取到了另一条数据的情况)就叫做粘包或拆包问题。 从严格意义上来说,粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题,接下来我们分别来看。 1.粘包问题 粘包问题是指在网络通信中,发送方连续发送

不借助三方平台自主搭建量化回测系统 ——以海龟交易策略为例

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流。 三方平台与自主系统的优劣势对比 在编写量化策略回测时,可以选择使用三方平台(第三方量化平台)或自主平台(自己编写代码)两种方式。它们各自有一些优劣势,下面是它们的对比: 三方平台: 优势: 简单易用: 大