在前后台共同进行一个项目的时候常会遇到一种情景, 后台定义好接口,前端按照接口进行开发, 当前端开发完成后台接口却还没有开发完成, 这个时候要进行接口测试, 只能等后台开发完成才能测试, 在这中间浪费了很多时间, 现在有个利器可以解决这个问题, 即使不用后台,只要提前制定好接口的报文,那么前端就可以自己模拟接口来进行接口测试了, 今天要讲的东西就是mockjax和mockJSON===
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2024-08-26 16:24:19
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入门基础一、元组，（）访问元组中的值1、使用下标索引来访问元组中单个的值2、使用连续赋值二、字典，{ key1: value1, key2: value2 }访问字典1、dictionaries[key]2、dictionaries.get(key)dictionaries.get(key, default)3、dictionaries.keys(),values()和items()修改字典1、
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2023-12-02 16:21:22
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折腾：Python __enter__和__exit__-》__enter____exit__python __enter__“上下文管理器(context manager)是Python2.5开始支持的一种语法，用于规定某个对象的使用范围。一旦进入或者离开该使用范围，会有特殊操作被调用 (比如为对象分配或者释放内存)。它的语法形式是with…as…”->只有用了with … as … 才会
MOPSO是一种多目标粒子群优化算法，广泛应用于复杂优化问题的求解。这篇文章将带你看看如何使用Python实现MOPSO，以解决初始技术痛点并持续演进、优化。让我们从背景开始。
## 背景定位
在许多实际应用中，优化问题总是伴随着各种矛盾的目标。例如，在工程设计中，既要追求高性能，也要控制成本。我们最开始遇到的技术痛点是如何在多维度上找到一个平衡点。就像用户所需求的那样：
> “我希望有一个
1.单机调度问题1.1 单机问题概括 只有一台机床，待加工的工件有且仅有一道工序，所有工件都在该机床上进行加工。1.2 单机问题详细说明最终找到一个最优工序，当生产车间出现瓶颈机床时的调度就可视为此调度问题。1.3 单机常见问题1）在车间中单机调度问题就只有一台机器，还有工件排序的必要吗？ &n
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2024-09-12 15:27:52
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英文原网页查看。基于惯性矩和偏心距的描述符在本教程中，我们将学习如何使用pcl::MomentOfInertiaEstimation类来获得基于偏心量和惯性矩的描述符。这个类还允许提取轴对齐和有向的点云包围框。但是请记住，提取的OBB可能并不是最小的边界框。理论基础特征提取方法的思想如下。首先计算点云的协方差矩阵，提取点云的特征值和特征向量。可以考虑得到的特征向量是归一化的，并且总是基于右手坐标系
目录1、基本粒子群算法2、基本粒子群算法流程3、关键参数说明3.1 粒子种群规模 \(N\)3.2 惯性权重 \(w\)3.3 加速常数 \(c_1\) 和 \(c_2\)3.4 最大速度 \(v_{max}\)3.5 停止准则3.6 邻域结构的设定3.7 边界条件处理策略4、MATLAB仿真实例4.1 粒子群算法求解n元函数极
Python内置的模块有很多，我们也已经接触了不少相关模块，接下来咱们就来做一些项目开发中常用的模块汇总和介绍。1、osimport os
# 1. 获取当前脚本绝对路径
"""
abs_path = os.path.abspath(__file__)
print(abs_path)
"""
# 2. 获取当前文件的上级目录
"""
base_path = os.path.dirname( o
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2023-10-17 11:26:59
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2、基本类型python中使用 pep8python中定义变量名非驼峰命名法，而是“全为小写字母，单词之间用下划线隔开“，例如first_namepython严格区分大小写，例如False才能作为bool值# 表示注释\\ \' \" \n 表示转义字符fruit = "Apple"
print(fruit[1:-1]) # ppl格式化字符串first = "Mosh"
second = "H
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2023-11-09 09:08:00
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一、什么是POM？POM（Page Object Model）中文字母意思是，页面对象模型，POM是一种最近几年非常流行的自动化测试模型，或者思想，POM不是一个框架，就是一个解决问题的思想。采用POM的目的，是为了解决前端中UI变化频繁，从而造成测试自动化脚本维护的成本越来越大。二、POM特点1. 把web ui对象仓库从测试脚本分离，业务代码和测试脚本分离。2. 每一个页面对应一个页面类，页面
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2023-12-24 09:01:19
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POM，中文：页面对象模型，POM是近几年非常流行的自动化测试模型，或者思想，POM不是框架，是解决问题的一种思想。采用POM目的：为了解决前端中UI变化频繁，从而造成测试自动化脚本维护的成本越来越大自动化框架 （Automation Framework）需要 ： 1.配置文件管理 （我选用ini文
测试题：0. 你有听说过DRY吗？答：DRY 是程序员们公认的指导原则：Don’t Repeat Yourself.快快武装你的思维吧，拿起函数，不要再去重复拷贝一段代码了！1. 都是重复一段代码，为什么我要使用函数（而不使用简单的拷贝黏贴）呢？使用函数有以下好处：可以降低代码量（调用函数只需要一行，而拷贝黏贴需要N倍代码）可以降低维护成本（函数只需修改def部分内容，而拷贝黏贴则需要每一处出现的
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2024-07-18 08:19:51
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多目标最优化（Multiobjective Optimization Problem, MOP）是这么一种问题，在一定约束下，它希望使得多个目标都能达到最优。而多个目标往往是互相影响甚至冲突的。在现实生活中，很多问题都要求多个目标最好，或者是妥协最好。比如买车，要便宜，又要省油，还要快。但
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2024-07-27 11:13:15
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MOPSO算法使用帕累托支配的概念来确定粒子的飞行方向，通过粒子间的支配关系比较得到非支配个体并存入全局精英库REP中,依据密度自适应网格估计法从全局
原创
2022-11-13 00:39:05
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MOPSO 多目标粒子群算法1、算法简介多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等人在2004年提出，目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。1.1、相关知识点支配（Dominance ) :在多目标优化问题中，如果个体p至少有一个目标比个体q好，而且个体p的所有目标都不比q差；那么称个体p支配个体q序值(Rank):如果p支配q，那
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2024-02-21 22:58:56
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一、算法原理与核心步骤 多目标粒子群优化（MOPSO）通过群体协作搜索多目标问题的帕累托最优解集，其核心步骤包括： 粒子初始化：随机生成粒子群的位置和速度 适应度评估：计算每个粒子的多目标函数值 支配关系判断：筛选非劣解（Pareto前沿候选解） 全局最优更新：选择外部存档中的最优粒子作为引导 粒子 ...
# 如何实现 CLI Python
在现代软件开发中，命令行接口（CLI）是一种常用的与程序交互的方式，特别是在自动化和脚本编写的场景中。本文将展示如何用 Python 实现一个简单的 CLI 程序，帮助用户管理和查询旅行计划。
## 问题描述
我们希望创建一个 CLI 程序，允许用户输入旅行目的地、开始日期和结束日期，并将其保存在一个简单的 JSON 文件中。用户可以查询当前保存的旅行计划
在今天的博文中，我们将探讨如何使用 Python 实现增强现实（AR）。随着 AR 技术的迅速发展，越来越多的企业意识到它对提高用户体验的重要性。然而，很多开发者对于如何在 Python 中实现 AR 存在疑惑。本博文将通过分析背景、错误现象和根因，提供解决方案并进行验证测试，同时提出预防优化策略，确保大家对这一技术有更深入的理解。
### 问题背景
随着科技的不断进步，增强现实技术逐渐被广泛
在这篇博文中，我们将探讨如何用 Python 来实现 Auto.js 的功能，Auto.js 是一个用于自动化脚本的安卓开发工具。在这过程中，我们将详细记录问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在移动开发领域，自动化测试与脚本执行是提升工作效率的重要手段。Auto.js 很受开发者欢迎，它可以帮助我们快速实现自动化操作。然而，随着需求的发展，许多开发者
# Python如何实现where
在Python编程中，我们经常需要根据条件对数据进行过滤或者转换，而`where`操作通常意味着根据某个条件来选择数据。虽然Python标准库中并没有直接叫做`where`的函数，但我们可以通过多种方式实现类似的功能，比如通过列表推导式、NumPy库中的`np.where`函数、以及Pandas库中的`DataFrame.query`和`DataFrame.l
