unittest框架

文章目录一、unittest框架各组件作用及关系二、unittest中TestCase的使用三、unittest中TestSuite的使用1.批量执行脚本1.1 addTest()方法的使用1.2 makeSuite方法1.4 discover()方法四、用例的执行顺序五、忽略用例执行一、unitt

Git 笔记 - git commit

git commit 常用命令:选项 -m ,使用给定 msg 作为提交消息;选项 -a,修改文件后不需要执行 git add 命令,直接就能提交,新建文件除外;选项 -p,使用交互式界面来选择要提交的更改,让用户有机会在将修改后的内容提交前查看差异;选项 -C,获取现有提交对象 commitId

C代码编译过程详解

C代码编译过程过程简介以hello.c代码为例,当我们编译hello.c时。#include <stdio.h>int main(){ printf("hello world\n"); return 0;}一般使用的编译命令是gcc -o hello hello.c我们能看到通过该命令后

Linux 中启用 SSH 密码登录

接着输入我们想要查找的内容。需要更改为你服务器的外网地址。输入你的密码以及确认你的密码。首先使用 管理员 权限打开。号的话,记得把井号去除。将该选项设置为 true。首先打开文件后,点击。

mac docker desktop安装es和kibana(8.6.0)

docker desktop安装es、kibana

Nginx--server块配置

nginx server块配置详解

MyBatis-Plus(三.Wrapper条件查询)

MyBatis-Plus中Wrapper类的使用

原生js实现复选框(全选/全不选/反选)效果【含完整代码】

1、勾选后,可以获取到所勾选的值组成的数组,并展示到页面;2、全部勾选,以及取消勾选时,要相应地更新全选框的状态及文字显示;3、点击反选,将所有选项的选择状态置换,并相应改变全选框的状态;定义一个数组checkValues,存放用户所勾选的内容。再定义一个函数,遍历选框数组checks,如果选框ch

NVM 基本使用

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XSS攻击:利用Beef劫持被攻击者客户端浏览器

实验环境搭建。角色:留言簿网站。存在XSS漏洞;(IIS或Apache、guestbook搭建)攻击者:Kali(使用beEF生成恶意代码,并通过留言方式提交到留言簿网站);被攻击者:访问留言簿网站,浏览器被劫持。

网络攻防——永恒之蓝

主要介绍永恒之蓝程序,即 windows7的SMB协议漏洞以及相关的攻击方式。

关于idea自动格式化以及格式化插件的坑

2 如果我们选择忽视这个问题,那么造成的后果就是,当你从公司的远程分支中拉取project到本地时,然后每次修改代码都会导致一次idea的格式化工具的运行,然后就会发现本地的换行格式和git远程分支上不一样,这个时候再提交本地的分支到远程分支时就需要手动处理这些本可以避免的冲突。如果一个文件有几十甚

充满可能的新一代辅助编程神器:Cursor

随着技术的不断进步,人工智能已经逐渐成为了编程领域中不可或缺的一部分。而今天我们要为大家介绍的,就是一款基于 GPT4 智能引擎,由 OpenAI 开发出来的全新辅助编程神器 — Cursor。

使用burp插件实现图片验证码的识别

早上看到朋友圈有人转了一个新的识别图片验证码的burp插件,项目主页https://github.com/f0ng/captcha-killer-modified正好之前对类似插件的使用效果不理想,于是使用了一下,整体来说,captcha-killer-modified与captcha-killer

kali安装中文输入法(搜狗输入法)

使用apt安装本地包的方法安装下载好的搜狗输入法安装包

Debian Linux使用小米球Ngrok内网穿透

2.下载linux_arm版的文件,并修改填入自己的token,然后复制文件到debian的/usr/local/xiaomiqiu路径下。找到刚才运行的进程,并记住其id,有些可能找不到,直接输入ps查看所有进程,找到上方的进程并记住id。使用上面的地址进入测试,看是否穿透成功,穿透部分到此结束。

【easytestapi,文档即测试,自动生成测试用例】

文档即测试

海豚调度器分布式部署

dolphinscheduler,海豚调度器分布式部署及问题记录

springboot整合knife4j版本错误解决办法

在springboot 2.xx的版本中整合knife4j出现如下错误解决办法

粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测回归——附代码

BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络,本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优,得到最优化的网络参数,并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测,对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强,注释详细,替换输入与输出后即可满足不同的任务,实现自己想要的功能,适

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