just for test

最新推荐文章于 2022-08-25 16:32:35 发布
原创 最新推荐文章于 2022-08-25 16:32:35 发布 · 1.3k 阅读 · 0 ·
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本文探讨了如何在优快云上提升代码编辑的美观性和效率，通过介绍使用Vim命令行编辑器来实现突出显示代码、优化代码展示效果的方法。文中详细列举了Vim命令的使用场景，包括但不限于突出类名、宏定义、枚举名等，以及如何通过调整字体颜色、样式来增强代码可读性。此外，还提供了插入表格的方法以提高文档布局的灵活性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

csdn上可用的编辑选项太少了，编辑出来的文字或图片代码美观性比较差，对于文字美观性要求比较高的我来说，编辑工具条里的工具远远达不到要求，比如我要突出一段代码或一个命令，最好能用框图 框起来，但是却发现没这样的工具可用。

还有，即使是“插入代码”和“引入code代码段”也不好用，贴出来的代码很难看，颜色字体。。。

 

 

$ sudo apt-get install vim

 

 

 

Dsdddddasdfasdf

阿萨德飞空间后

 

 

 

 

 

 

 

阿萨德发顺丰asdfasf

 

Dfs

 

 

 

 

所发生的

 

 

 

 

:help tags

 

  
  
  

 

 

  -> class names(类名)        = 
  -> macro definitions(宏定义)       =
  -> enumeration names(枚举名)       =
  -> enumerators(枚举变量)       =
  -> function definitions(函数定义)      =
  -> function prototypes/declarations(函数定义/声明)    =
  -> class, interface, struct, and union data members(类,接口,结构体,联合体) =
  -> structure names(结构体名)       =
  -> typedefs(别名)        =
  -> union names(联合体名)       =
  -> variables (definitions and external declarations)变量 

终于算是找到了一个勉强可用的：“插入表格”，自己调整大小


-> class names(类名) =
-> macro definitions(宏定义) =
-> enumeration names(枚举名) =
-> enumerators(枚举变量) =
-> function definitions(函数定义) =
-> function prototypes/declarations(函数定义/声明) =
-> class, interface, struct, and union data members(类,接口,结构体,联合体) =
-> structure names(结构体名) =
-> typedefs(别名) =
-> union names(联合体名) =
-> variables (definitions and external declarations)变量




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googletest是由谷歌的测试技术团队开发的测试框架，使用c++实现，具有跨平台等特性。 好的测试框架 引用谷歌给出的文档，好的测试应当具备以下特征： 测试应该是独立的和可重复的。调试一个由于其他测试而成功或失败的测试是一件痛苦的事情。googletest通过在不同的对象上运行测试来隔离测试。当测试失败时，googletest允许您单独运行它以快速调试。 测试应该很好地“组织”，并反映出测试代码的结构。googletest将相关测试分组到可以共享数据和子例程的测试套件中。这种通用模式很容易识别，并使测
php探针可检测,Test Page for Apache Installation
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移动端设计，APP设计，H5页面设计
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
xpad源码2.0 1111111111111
最新发布
08-09
xpad源码2.0
晶闸管控制串联电容器TCSC
08-09
晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
汽车二、三自由度模型的Simulink搭建详解：从初学者视角出发，模型搭建方法及车辆数值详解，适用于初学者入门并实操练习 车辆动力学
08-09
在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
「全开源滑模观测器源码：适合新手学习STM32电机开发板的无感FOC控制」
08-09
内容概要：本文介绍了基于STM32 M4内核的电机开发板，专注于无感FOC（磁场定向控制）和滑模观测器的应用。该板支持三相永磁同步电机（PMSM）和直流无刷电机（BLDC），并提供全开源的滑模观测器代码。开发板配备硬件FPU支持浮点运算，具备多种传感器和接口，如串口、I2C/CAN接口、滑动变阻器、DAC输出、母线电压检测、温度检测等。文中详细解释了滑模观测器的关键结构体和更新函数，以及上位机通过DMA串口实时显示观测角和电流波形的方法。此外，还分享了一些调试经验和硬件配置技巧，如PWM定时器的互补输出配置和ADC采样时机设置。 适合人群：对电机控制尤其是无感FOC感兴趣的初学者和技术爱好者，希望深入了解滑模观测器和STM32开发板应用的人群。 使用场景及目标：① 学习无感FOC和滑模观测器的工作原理及其在电机控制中的应用；② 实践三相永磁同步电机和直流无刷电机的控制方法；③ 掌握STM32 M4内核的硬件特性及其在电机控制系统中的优势；④ 调试和优化电机控制系统的性能。 其他说明：该开发板主要用于学习和实验，实际应用于工业设备前需要进一步验证和优化。
POST https://192.168.19.57:24462/v1/1ed40ceefc8d40f8b884edb6a84e7768/applications/ fb9731ab-7085-474f-b6c7-64473586f0f3/uni-search/knowledge-repo { "name": "repoTest", "detail": "just for test", "language_id": "zh", "file_extract": { "parse_conf": { "ocr_enabled": false, "image_enabled": false, "header_footer_enabled": false, "catalog_enabled": false }, "split_conf": { "split_mode": "AUTO" } }, "embedding_model": "pangu_vector", "rerank_model": "pangu_rerank", "pangu_nlp_model": "pangu_nlp" }
08-06
<think>我们正在处理一个关于在API请求体中添加`pangu_nlp_model`字段后出现的问题。用户没有提供具体的问题描述，但根据上下文，我们可以推测用户可能遇到了错误或者未预期的行为。 由于引用内容中提到了多个领域的库和数据集（如NLP任务数据集、缓存库、验证库、模板引擎、数据库等），但用户的问题集中在API请求体中添加字段，因此我们需要考虑API请求体修改可能涉及的问题。 常见问题可能包括： 1. 请求体格式错误（如JSON格式不正确） 2. 服务器端未识别新增字段（可能由于API版本不匹配或文档未更新） 3. 字段名称拼写错误 4. 字段值类型不符合要求 5. 缺少必要的依赖或后端服务不支持该字段 根据引用[^1]，我们注意到有一个NLP任务数据集P3和FLAN，以及一个名为“pangu_nlp_model”的字段。这暗示该字段可能与NLP模型相关。 步骤： 1. 确认请求体格式：确保请求体是有效的JSON，并且新字段添加在正确的位置。 2. 检查API文档：确认API是否支持`pangu_nlp_model`字段，以及该字段的预期值是什么（例如，字符串、布尔值、对象等）。 3. 验证字段值：确保为该字段提供的值是正确的（例如，如果期望是模型名称的字符串，则不要传递一个对象）。 4. 查看错误响应：如果API返回了错误信息，仔细阅读错误信息以获取线索。 由于引用中提到了多个库，如果这个API是使用Python框架（如Django）构建的，那么可能需要检查： - 序列化器/验证器（如引用[^3]中的验证库）是否包含了新字段。 - 模型定义（如引用[^5]中的ORM）是否更新以包含新字段。 - 缓存（如引用[^2]中的缓存库）是否导致旧版本的代码被使用。 另外，引用[^4]提到了模板生成，但可能与当前问题关系不大。 因此，针对用户的问题，我们可以这样回答： 在向知识库仓库API的请求体中添加`pangu_nlp_model`字段后，如果出现问题，请按照以下步骤排查： 1. **检查请求体格式**：确保整个请求体是有效的JSON。例如，如果添加字段后导致JSON格式错误（如缺少逗号或引号），则请求会被拒绝。可以使用在线JSON验证工具检查。 2. **确认API支持该字段**：查阅API文档，确认该字段是否被支持。如果该字段是新增的，可能只有特定版本的API才支持。检查请求的端点是否正确。 3. **检查字段名称和值**：确保字段名称拼写正确（注意大小写和下划线）。同时，确认字段值的类型符合要求。例如，`pangu_nlp_model`可能期望一个字符串（如"pangu-large"）或一个对象（包含模型配置）。 4. **检查后端代码**：如果这个API是由您自己维护的，请确保后端代码已经更新以处理这个新字段： - 在序列化器/验证器（如使用Django REST framework或类似库）中添加该字段，并定义验证规则。 - 在数据库模型（如果该字段需要存储）中添加相应的字段，并执行数据库迁移。 - 在业务逻辑中处理该字段的值。 5. **查看错误响应**：如果API返回了错误信息，仔细阅读错误信息。例如，错误信息可能提示“无效字段”、“缺少必填字段”或“字段类型错误”。 6. **清除缓存**：如果使用了缓存（如引用[^2]中的缓存库），添加新字段后可能需要清除缓存，因为缓存可能存储了旧的请求结构。 7. **网络请求调试**：使用工具（如curl、Postman）手动发送请求，确认问题是否可重现。例如： ```bash curl -X POST https://api.example.com/repositories \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "my-repo", "pangu_nlp_model": "pangu-base" }' ``` 8. **服务器日志**：查看服务器端日志，可能包含更详细的错误信息。 如果以上步骤不能解决问题，请提供具体的错误信息，以便进一步分析。 §§相关问题§§ 1. 如何验证JSON请求体的正确性？ 2. 在Django REST framework中如何添加新的序列化器字段？ 3. 如何处理API版本控制以支持新增字段？ 4. 如何清除Web应用中的缓存？</think>在向知识库仓库API请求体中添加`pangu_nlp_model`字段后，可能出现的问题及解决方案如下： ### 常见问题分析 1. **字段未定义错误** - 现象：API返回`400 Bad Request`或`"Unrecognized field: pangu_nlp_model"` - 原因：后端模型未注册该字段，序列化器未包含此字段[^3][^5] - 解决：在序列化器中显式声明字段 ```python class RepositorySerializer(serializers.ModelSerializer): pangu_nlp_model = serializers.CharField(required=False) # 可选字段 class Meta: model = Repository fields = '__all__' # 包含新增字段 ``` 2. **数据类型不匹配** - 现象：返回`"Invalid data type for field pangu_nlp_model"` - 原因：字段值类型不符合预期（如期望字符串但收到对象） - 解决： - 前端确保传递字符串类型值：`{"pangu_nlp_model": "pangu-base-en"}` - 后端添加字段验证逻辑[^3]： ```python def validate_pangu_nlp_model(value): if value not in ["pangu-base", "pangu-large"]: raise serializers.ValidationError("Invalid model version") return value ``` 3. **数据库迁移缺失** - 现象：执行时报`"column 'pangu_nlp_model' does not exist"` - 原因：ORM模型更新后未迁移数据库[^5] - 解决： ```bash python manage.py makemigrations python manage.py migrate ``` 4. **缓存导致旧版本响应** - 现象：字段添加成功但响应中不返回新字段 - 原因：缓存机制返回旧数据结构[^2] - 解决： - 清除相关缓存：`cache.delete('repo_api_cache_key')` - 在缓存配置中添加版本标识：`"cache_key": "repo_v1.2"` ### 调试建议 1. **日志排查** ```python # 在视图函数中添加日志 import logging logger = logging.getLogger(__name__) def post(self, request): logger.debug(f"Received data: {request.data}") # 确认字段已传递 ... ``` 2. **单元测试用例** ```python class APITestCase(TestCase): def test_new_field(self): data = {"name": "NLP-Repo", "pangu_nlp_model": "pangu-large"} resp = self.client.post('/api/repos/', data) self.assertEqual(resp.status_code, 201) self.assertIn("pangu_nlp_model", resp.data) # 验证响应包含新字段 ``` 3. **API文档更新** 在Swagger/OpenAPI文档中添加字段说明： ```yaml components: schemas: Repository: properties: pangu_nlp_model: type: string enum: [pangu-base, pangu-large] description: NLP模型版本标识 ``` ### 关联影响 1. **NLP任务兼容性** 若该字段关联P3或FLAN数据集[^1]，需确保模型版本与任务描述匹配： - `pangu-base`：适用于文本分类等基础任务 - `pangu-large`：适用于摘要生成等复杂任务 2. **下游服务依赖** 如其他服务通过Webhook消费此API，需通知其更新请求体解析逻辑。
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