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RSS订阅转载 go语言随笔记录（二）——哪些情况可以出现panic错误
原文链接https://blog.youkuaiyun.com/Charliewolf/article/details/88230502一、数组越界二、空指针三、类型断言失败(接口转换异常)四、通道为空，通道已关闭五、死锁，所有线程睡眠(致命错误)六、给空map赋值七、并发的map写八、递归死循环，堆栈溢出...
2019-09-05 06:41:37
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原创 Docker使用整理
Docker从1.13版本之后采用时间线的方式作为版本号，分为社区版CE和企业版EE。社区版是免费提供给个人开发者和小型团体使用的，企业版会提供额外的收费服务，比如经过官方测试认证过的基础设施、容器、插件等。社区版按照stable和edge两种方式发布，每个季度更新stable版本，如17.06，17.09；每个月份更新edge版本，如17.09，17.10。...
2019-08-04 14:38:27
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原创 软考基础知识补充——原码、补码、反码、移码
在计算机的存储中，机器数是带符号的，通常用最高位表示符号位，1表示负数，0表示正数，且该值被称作为真值。.原码：如果机器字长为n，那么一个数的原码就是用一个n位的二进制数，其中最高位为符号位：正数为0，负数为1。剩下的n-1位表示概数的绝对值。正数的原、反、补码都一样：0的原码跟反码都有两个，因为这里0被分为+0和-0。反码：正数的反码是自己，负数的反码是保持原码的符号位不变，其余各个位取...
2019-07-22 22:12:30
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转载 软考基础知识补充——校验码
海明校验码二进制数据经过传送、存取等环节，会发生误码(1变成0或0变成1)，这就有如何发现及纠正误码的问题。所有解决此类问题的方法就是在原始数据(数码位)基础上增加几位校验位。我们常使用的检验码有三种. 分别是奇偶校验码、海明校验码和循环冗余校验码(CRC)。海明校验码是由RichardHamming于1950年提出、目前还被广泛采用的一种很有效的校验方法。它的实现原理，是在k个数据位之外...
2019-07-22 11:03:10
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转载 [转载]bat超详细教程
敢接作者文章来源点此第一章 批处理基础第一节 常用批处理内部命令简介批处理定义：顾名思义，批处理文件是将一系列命令按一定的顺序集合为一个可执行的文本文件，其扩展名为BAT或者CMD。这些命令统称批处理命令。小知识：可以在键盘上按下Ctrl+C组合键来强行终止一个批处理的执行过程。了解了大概意思后,我们正式开始学习.先看一个简单的例子!@echo offecho “欢迎来到非常BAT!...
2019-05-15 09:48:58
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转载 转载：Python利用pandas处理Excel数据的应用
转载：Python利用pandas处理Excel数据的应用来自：https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上...
2019-02-20 09:44:40
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转载 转载：Python之使用Pandas库实现MySQL数据库的读写
转载（有添加、修改）作者：但盼风雨来_jc链接：https://www.jianshu.com/p/238a13995b2b來源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。首先我们需要了解点ORM方面的知识ORM技术 对象关系映射技术，即ORM（Object-Relatio...
2019-02-20 08:58:50
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转载 session和cookie详解（转）
转自如何区分不同用户——Cookie/Session机制详解会话（Session）跟踪是Web程序中常用的技术，用来跟踪用户的整个会话。常用的会话跟踪技术是Cookie与Session。Cookie通过在客户端记录信息确定用户身份，Session通过在服务器端记录信息确定用户身份。本章将系统地讲述Cookie与Session机制，并比较说明什么时候不能用Cookie，什么时候不能用Sessio...
2018-12-14 11:19:25
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原创 pandas学习——pandas的基本使用方式（二）——DataFrame详解
在pandas中，DataFrame数据格式是最为常用的一种格式，其创建方式也有多种，本篇介绍下详细的基础使用方式。在上一篇中已经引到过一部分DataFrame部分内容，先贴出来温习一下一.DataFrame数据类型在pandas中，还有一种常用的数据类型DataFrame，其主要功能是针对二维数据的处理，同时也是Series的容器。同样，举个栗子：a = pd.DataFrame(np...
2018-12-08 16:03:33
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原创 mongodb简述及简单使用方法
一、什么是mongodbMongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的这里出现了关系型和非关系型数据库的概念，这里引用一下别人的文章，以此来了解一下两种数据库的概念。二、mongodb的基本操作作为非...
2018-12-06 14:04:33
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转载 python+requests自动化接口测试（转）
整理了些资料和自己以前写的框架，本打算自己写这篇博客，但是在搜集资料中发现了非常不错的python自动化接口测试的详细介绍，堪比傻瓜式教程。因此，拿来引用，后续继续补充，遇坑填坑。python+requests接口自动化测试框架实例详解教程...
2018-12-05 14:43:20
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原创 爬虫的干活——scrapy框架学习总结（未完成）
一、scrapy框架基本介绍在进行数据处理中，数据的获取是一个非常重要的环节。通用爬虫模型虽然能满足日常的数据获取需求，但是在性能、数据流程处理方面，自己再去编写相关的模块费时费力，也为了避免重复造轮子，因此之前就学习了scrapy框架，方便在较短的时间内去实现更快、更强大、更稳定的爬虫。普通的requests+selenium模块是可以满足绝大多数的爬虫需求了，scrapy框架则可以在此基础...
2018-12-02 20:56:27
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原创 numpy学习——难点解析（三）多维数组切片祥解
numpy的数组操作中，常常会用到切片处理，一般朋友在学习过程中，很多教程会以二维数组取行或列来举例，但是遇到更多维度的数组如何取值呢？下面对数组的切片进行详细的解释：...
2018-11-12 12:37:16
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原创 numpy学习——难点解析（二）多维数组转置解释
在numpy的使用过程中，常常会用到数组的转置，从二维数组角度来讲，是将以对角线的数据进行中心对称的转换，但是在维数组中，并不是简单的这种方式。下面来介绍一下数组的转置应该是如何理解的：...
2018-11-12 10:50:28
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原创 numpy学习——难点解析（一）多维数组的广播计算方式
解析引语在归纳整理numpy的知识前，先整理一部分曾经在学习时遇到的个人认为的难点，在其他介绍基础使用方式的文章时，方便引用此文首先讲一下广播计算的原则：如果两个数组的后缘维度（即从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为他们是广播兼容的。广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。多维数组的广播计算方式在刚开始学习多维数组时，算是遇到的第一个理解方面的困难，仔细观察了...
2018-11-07 15:32:11
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原创 python多线程获取返回值类重新封装
之前在开发对比测试工具时，需要同步从数据库拉取数据，拉取数据时间比较长，使用到了多线程。但是由于多线程没有返回值，只能执行，因此在搜索相关资料以后，进行了改进，重新封装了一下。以下为封装后的以及测试代码：import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self,func,args=...
2018-11-07 11:20:48
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原创 numpy学习——numpy的基本使用方式（一）
一、numpy认识NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的GIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!二、numpy安装1.建议使用Anaconda安装，包含了比较全面的常用库和科学计算使用的库这里贴上Anaconda，win下安装较为简单，官网下载exe...
2018-11-07 10:11:26
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原创 matplotlib学习——数据可视化基本处理
引：先打算将曾经学习的数据处理方面的知识回顾一下，并做成笔记，从matplotlib开始记起----环境搭建：使用Anaconda，较为方便，如果认为不需要过多的东西，可以使用pip安装pip安装命令：pip3 install matplotlibAnaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/修改Anaconda中的python版本：cond...
2018-11-05 12:27:48
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原创 win10+1050ti+CUDA9.0+cudnn9.0的tensorflow-gpu环境搭建
由于前段时间在学tensorflow框架，一直没有仔细考虑如何整理学习的内容，现在打算开始系统的整理tensorflow的学习笔记，那就从环境搭建开始把，现从win10环境开始，后续ubuntu系统的在补充python—使用的是Anaconda，当前最新的是自带的python3.7，但是为了稳定性，在安装完Anaconda后，dos窗口使用命令conda install python=3.5切...
2018-11-05 08:46:21
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空空如也
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