基于selenium的pyse自动化测试框架
river）进行了简单的二次封装，比selenium所提供的方法操作更简洁。 特点： 默认使用CSS定位，同时支持多种定位方法（id\name\class\link_text\xpath\css）。本框架只是对selenium（webdriver）原生方法进行了简单的封装，精简为大约30个方法，这些方法基本能够胜任于我们的web自动化测试。以测试类为单位，自动打开和关闭浏览器，减少浏览器的打开/关闭次...
如何实现RPC调用框架底层代码，并用Java写一个RPC调用案例
，通过网络将请求发送到远程服务器上并获取返回结果。在分布式系统中，RPC可以方便地实现不同机器之间的函数调用，简化了分布式系统的开发和维护工作。 本文将介绍如何实现一个简单的RPC调用框架，并且使用Java编写一个基于该框架的RPC调用案例。下面将分别介绍框架的底层代码实现和案例的编写。 一、RPC调用框架底层代码实现 定义通信协议 一个RPC框架首先需要定义通信协议，...
前端框架的发展史（ 8个阶段）
前端框架的发展史可以大致分为以下几个阶段： 古典时代（早期Web开发）： 90年代初至2000年初，网页主要由静态HTML、CSS和少量JavaScript构建。样式表最初是用来增强网页样式的，而JavaScript主要用于简单的客户端交互和验证。 DOM操作与jQuery兴起： 大约在2006年，随着jQuery的发布，它极大地简化了对DOM的操作，使得动态效果和AJAX请求变得更加容易。jQue...
MapReduce框架原理
educe工作流程三、OutputFormat数据输出四、MapTask工作机制五、ReduceTask工作机制六、MapReduce的shuffle过程总结 前言 MapReduce是一种分布式计算框架，最初由Google设计和实现，用于处理大规模数据集的并行计算。它的核心思想是将大规模数据集分解成多个小的子任务，并在分布式计算环境中并行地进行处理和计算。MapReduce框架的设计目标是简化并行计...
【Go】面向萌新的Gin框架知识梳理学习笔记
目录 Gin框架简介 路由&路由组 1. 定义基本路由 2. 参数传递 3. 查询字符串参数 4. 路由组 5. 路由中间件 模板渲染 1. 加载模板 2. 定义模板 3. 渲染模板 4. 自定义模板函数 返回json 1. 导入 Gin 包 2. 创建 Gin 引擎 3. 定义路由和处理器函数 4. 运行服务器 获取参数 1.获取 QueryString 参数 2.获取 Form 参数 3.获取 U...
ASP.NET-框架分类与详解
一、ASP.NET框架概述 ASP.NET是由微软公司推出的一种基于.NET框架的服务器端Web应用程序开发技术。它提供了丰富的工具和框架，用于开发各种规模的Web应用程序和服务。ASP.NET具有高度的灵活性和可扩展性，适用于不同规模和复杂度的项目。 在ASP.NET的生态系统中，有许多不同的框架和工具可供开发人员选择，以满足不同的需求和开发场景。这些框架包括了ASP.NET Web Forms、...
vue框架渲染原理
Vue.js，作为当前最受欢迎的前端框架之一，以其轻量级和灵活性受到众多开发者的喜爱。Vue的核心理念在于采用数据驱动和组件化的方式来构建用户界面。为了更好地使用Vue及其丰富的生态系统，理解其背后的核心原理是非常重要的。本文将深入探讨Vue的渲染原理、指令原理以及生命周期，帮助开发者构建更高效、更可靠的Web应用。 Vue的渲染原理 Vue的渲染过程主要依赖于响应式系统和虚拟DOM。响应式系统确保...
【解读】NIST网络安全框架CSF 2.0
1. 简介 NIST的网络安全框架（CSF）旨在帮助所有组织（不仅仅是关键基础设施中的组织，以及其最初的目标受众）管理和降低风险。NIST于2024年更新了广泛使用的网络安全框架CSF，发布了CSF 2.0，成为了降低网络安全风险的里程碑式指导文件，点此获取CSF 2.0官方文档（访问密码：6277）。 2. 核心要点 适用范围从关键基础设施扩大到所有组织：CSF 2.0支持美国国家网络安全战略的实...
从前端到前端框架
原文地址：从前端到前端框架 - Pleasure的博客 下面是正文内容： 前言 这是一篇笔记，主要用于帮助刚入门Web全栈不久的同学。以及个人思路的记录整理。 如果你是一个全栈大师就可以直接跳过了。当然想加深一下理解也没有问题。 可能会较多谈谈我的个人见解。 大家点个关注收藏一下。 正文 前端框架的诞生 要成为一个计算机全栈开发工程师，下面的路线基本上是必不可少的。 学习计算机软件应用网页编辑，基本上...
【文献阅读】A Fourier-based Framework for Domain Generalization（基于傅立叶的领域泛化框架）
代替源图像的幅度谱。通过简单地对幅值转换后的源图像进行训练，他们的方法取得了显着的表现。 受上述工作的启发，我们进一步探索了基于傅立叶的域泛化方法，并引入了傅立叶增强的Co-Teacher（FACT）框架，该框架由基于傅立叶的数据增强引起的隐式约束和Co-Teacher正则化方面的显式约束组成，如图2所示。 1)基于傅立叶的数据增强。由于已知相位信息携带定义对象的基本特征，因此可以合理地假设，通过从相...