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掌握 Postman Newman:快速启动 API 测试自动化
在 Newman 的帮助下,它与 CI 集成,此后如果推送任何更改,CI 将与 Newman 一起运行 Postman 集合。Newman 可以用来测试 API 的功能、性能、可靠性和安全性,同时可以将测试结果输出成多种格式的报告(如 HTML、根据 Postman 的官方网站,他们将 Newman
WebUI自动化学习(Selenium+Python+Pytest框架)002
新建一个python代码文件file-new-python file 会自动创建一个.py后缀的代码文件注意:命名规则,包含字母、数字、下划线,不能以数字开头,不能跟python关键字或包名重复。********************华丽分割线***************************
3分钟 docker搭建 帕鲁服务器
1.安装依赖环境2.设置镜像源3.安装docker3.13.2 在/etc/docker 目录下 创建daemon.json 文件内容为3.3创建daemon.conf 文件3.4 启动docker。
【SpringBoot3】Spring Boot 3.0 集成 Mybatis Plus
MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。
[AI]文心一言爆火的同时,ChatGPT带来了这么多的开源项目你了解吗
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实用篇 | postman在AI模型中输入speech,text,image使用详解
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git stash怎么恢复
1.使用git status指令查看当前文件状态。2.然后,使用指令git stash 将文件修改缓存。3.使用git status指令确认当前分支没有修改内容。4.使用指令git stash list,查看当前缓存列表。5.使用指令git stash apply stash@{id},恢复指令ID
FlinkAPI开发之FlinkSQL
这里的依赖是一个Java的“桥接器”(bridge),主要就是负责Table API和下层DataStream API的连接支持,按照不同的语言分为Java版和Scala版。
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考勤|基于Springboot的大学生考勤系统设计与实现(源码+数据库+文档)
学生考勤管理系统就是信息时代变革中的产物之一。任何系统都要遵循系统设计的基本流程,本系统也不例外,同样需要经过市场进行调研,论文需求进行分析,概要设计,系统详细设计,测试和编码等步骤,设计并实现了学生考勤管理系统。系统选用B/S模式,应用java技术,MySQL为后台数据库。系统主要包括首页,个人中
如何使用宝塔面板搭建MySQL 5.5数据库并实现公网远程连接
宝塔面板的简易操作性,使得运维难度降低,简化了Linux命令行进行繁琐的配置,下面简单几步,通过宝塔面板+cpolar即可快速搭建一个mysql数据库服务并且实现公网远程访问。
【Unity6.0+AI】Unity版的Pytorch之Sentis-把大模型植入Unity
Sentis 是一个用于人工智能模型的本地推理引擎(神经网络推理库),它利用终端用户设备上的计算,而不是云服务器。它可以在任何可以部署 Unity 运行时的地方运行。可以使用 Sentis 将训练有素的神经网络模型导入 Unity,然后在 Unity 支持的任何平台和编辑器中本地实时运行这些模型。您
MySQL数据库安全配置:如何防范常见的攻击
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【Linux】Ubuntu23.10+VMWare17虚拟机的安装教程
下载Ubuntu的方法有两种,一种是进入Ubuntu的官网,一种是进入清华大学镜像网站清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror,那我这里只写进入清华大学镜像网站的方法(谁让官网我进不去呢)进入网站后下拉找到选择安装版本在这里详细说下,Ubuntu的发行一年有
pycharm许可证过期解决方法
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Flink(十五)【Flink SQL Connector、savepoint、CateLog、Table API】
Flink SQL常用连接器、Flink SQL 中使用保存点、Catalog、Table API
AI股票崩盘预测模型(企业建模_论文科研)ML model for stock crash prediction
在美国,FICO 评分,通常称为信用评分,是一个三位数的数字,用于评估一个人在获得信用卡或贷方贷款时偿还信用的可能性。这种大量抛出证券的现象也称为卖盘大量涌现。用户输入股票名字,软件自动输出股票信用分数,散户和机构就可以购买信用分数高的股票,避开信用分数低的股票,进而减少投资风险。我方模型可以部署到
亚马逊认证考试系列 - 知识点 - 安全组介绍
AW安全组是在实例级别而不是子网级别进行配置的,这意味着不同的实例可以有不同的安全组配置,提供了更细粒度的安全控制。上述案例表明,安全组在AWS上的应用场景非常丰富,可以灵活应用于多种情景下的安全防护需求,帮助用户保护实例、应用程序和数据的安全。安全组的规则可以根据具体的应用需求进行动态调整,以满足