2014年值得关注的10个开源项目 上

本文精选了2014年值得关注的十个开源项目,包括Appium、Docker和exercism.io等,涵盖了移动应用测试、容器化技术和代码审查工具,详细介绍了这些项目的功能和使用方法。

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2014年值得关注的10个开源项目(上)

作者:chszs,转载需注明。博客主页:http://blog.youkuaiyun.com/chszs

一、Appium

官网:http://appium.io/

Appium是一个开源的自动化测试框架,它主要用于原生移动应用或混合移动应用。

Appium使用WebDriver: JSON wire protocol来驱动iOS应用和Android应用。


注:WebDriver是一个基于Selenium的自动化测试类库,它不是运行于浏览器内的JavaScript程序,而是可以与浏览器交互以及控制。WebDriver的所有实现都是与浏览器相互通信的,RemoteWebDriver服务器应该使用一个通用的连接协议,此协议定义了一套REST风格的API,它使用了基于HTTP协议的JSON格式实现。

要使用Appium,先安装Node.js。


二、Docker

官网:https://www.docker.io/

Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包其应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任意Linux发行版,也可实现虚拟化。容器完全使用了沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似iPhone的app)。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架或包依赖。


Docker使用标准化容器的概念,能够容纳软件组件及其依赖关系——二进制文件、类库、配置文件、脚本、Virtualenv、jar包、gem包、原始码等——而且可以在任何支持cgroups的64位(针对x64)Linux内核上运行。这样的容器可以部署在笔记本、分布式基础架构、云端或是其他地方,其对环境的保留适用于广泛的用途:持续部署、Web部署、数据库群集、SOA等。

Docker自身使用Go语言开发,并使用了Linux的cgroup、namespacing、支持写时复制特性的AUFS文件系统以及LXC脚本。


三、exercism.io

官网:http://exercism.io/

exercism.io是新一代的代码审查工具,颠覆了传统的代码评审的观念。


exercism.io基于Ruby语言开发,其后台使用了PostgreSQL数据库。


           

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这里写图片描述
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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