Advertisement

HogwartsStudy记录了霍格沃兹学院学习中产生的测试和实战项目。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该项目主要致力于记录霍格沃兹学院学习【测试开发】技能时所进行的各类练习和实际操作经验。为了方便您的学习和参考,以下提供了作业以及相关代码的链接: 霍格沃兹学院GitHub链接: 以及作者的GitHub链接。此外,还附带了关于Git教程和常用Git命令的说明。同时,提供了Pytest的使用文档,包括数据驱动(YAML)的使用方法、yaml安全加载(yaml.safe_load(open(./ xxx.yml)))、pytest命名规范(测试用例文件应以test_开头或以_test结尾,测试类应以测试开头,测试方法应以test_开头),以及常用的pytest参数选项,例如仅收集特定用例(pytest -k“ add or test_b”),用于匹配包含“add”字样的所有用例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • HogwartsStudy: 开发践与
    优质
    HogwartsStudy是由一群哈利波特迷和编程爱好者发起的一个项目,专注于霍格沃茨魔法学校的主题,致力于开发教育性和娱乐性兼具的学习测试。此平台通过游戏化的方式让用户体验霍格沃茨课程,并记录他们的学习进度与成就。 该项目记录了在霍格沃兹学院学习【测试开发】过程中进行的相关练习和实战。 参考代码地址: 霍格沃兹学院gitHub链接: 作者gitHub链接: git教程 git最全命令 pytest使用文档 数据驱动--yaml: yaml使用文档说明 yaml使用: yaml.safe_load(open(./ xxx.yml)) pytest命名规范: - 测试用例文件要在test_开头,或者_test结尾 - 类要以测试开头 - 方法要以test_开头 常用参数: - pytest -收集:只收集用例 - pytest -k add or test_b:匹配所有名称中包含add的用例(如add或divTest)
  • Netty网络编程.pdf
    优质
    本PDF文档详细记录了使用Netty框架进行网络编程的实际操作和学习过程,涵盖协议设计、服务器搭建及客户端开发等内容。适合希望深入理解Netty技术栈的开发者阅读参考。 《基于Netty网络编程项目实战笔记》是一份详细的文档,涵盖了使用Netty进行高效、可靠的网络通信开发的实践技巧与经验总结。通过该文档的学习者可以深入了解如何利用Java中的Netty框架构建高性能服务器端程序,并掌握处理高并发场景下的最佳实践方法。
  • 开发工程师课程,2020年第12期视频教
    优质
    本课程为霍格沃兹2020年第12期推出的测试开发工程师培训项目,采用视频教学形式,全面讲解软件测试和开发的相关知识与技能。 最新2020年测试开发工程师整套视频及配套代码的百度云资源已上线,请下载后给予好评,谢谢。
  • Java.pdf
    优质
    《Java实战学习记录》是一本详细的笔记型PDF文档,汇集了从基础语法到高级应用的各项知识点和实用技巧,旨在帮助开发者提升Java编程能力。 JAVA实战学习笔记.pdf
  • 桂林理工大
    优质
    桂林理工大学的生产实习项目旨在为学生提供实践操作和理论结合的机会,让学生深入了解行业需求,增强专业技能,促进就业竞争力。 桂林理工大学生产实习项目包括源代码(详细注释)、数据库设计文件、测试数据文件以及实习报告。这些资料都附在压缩包里了,非常齐全!
  • 机器
    优质
    《机器学习实战项目》是一本面向实践的学习指南,通过丰富的案例和代码示例,帮助读者掌握机器学习的核心技术和应用方法。 各个行业各种机器学习算法的应用实战项目列表如下: 1. 回归应用:波士顿房价预测。 2. 回归应用:葡萄酒质量和时间的关系分析。 3. 逻辑回归:银行用户流失预测。 4. 逻辑回归:糖尿病预测项目。 5. KNN(K-近邻):鸢尾花分类。 6. KNN(K-近邻):水果分类。 7. 神经网络:手写数字识别。 8. 神经网络:葡萄酒分类。 9. 决策树:叶子分类。 10. 决策树:动物分类。 11. 集成学习:泰坦尼克号船员获救预测。 12. 集成学习:乳腺癌预测项目。 13. 贝叶斯(Bayes):新闻分类。 14. 贝叶斯(Bayes):拼写检查器。 15. KMeans聚类算法应用: - NBA球队聚类分析 - 广告效果分析 16. PCA(主成分分析法)应用: - 手写数字降维可视化 - 手写数字降维预测模型构建 17. SVM(支持向量机):非线性分类。 18. SVM(支持向量机):人脸识别。
  • LabVIEW LabVIEW
    优质
    这段内容是关于使用LabVIEW软件进行编程和开发的学习笔记与心得分享,旨在帮助初学者掌握LabVIEW的基础知识及应用技巧。 ### LabVIEW学习笔记知识点梳理 #### 一、调试技巧与数据监测 - **探针工具**: 在调试过程中可以使用右键菜单中的`probe`和`custom probe`功能来设置探针,用于实时监测数据流。这有助于理解各个节点之间的数据流动。 - **客户定制指示器**: 客户定制指示器是一个自定义的子VI,可以在前面板上添加“写数据”VI以记录显示的数据。这对于跟踪关键数据点非常有用。 #### 二、文件读写优化 - **避免频繁打开关闭文件**: 要提高运行效率,应尽量减少对同一文件的操作次数。当需要重复读取或修改同一个文件时,建议将这些操作放在一个循环外部执行以节省资源消耗。 #### 三、图形绘制与数据处理 - **波形绘制**: 使用`build xy graph`功能可以轻松地创建X和Y坐标的数据组合成的波形图。频谱分析可在`waveform measurement`中找到,而滤波器则位于`waveform condition`模块内。 - **数学运算**: 波形数据处理包括频谱分析、滤波等操作可以在`mathematical`模块下的相应子菜单中完成。 #### 四、顺序结构中的数据传递 - **顺序结构的数据传输**: 在使用顺序结构时,框内的数据无法直接通过图框节点传送到下一个框内。需要添加一个`add sequence local`以实现这一功能。另外,也可以采用`flat sequence`来简化这种操作方式。 #### 五、文件格式与读写操作 - **数据转换和存储**: 使用LabVIEW的“write”功能时,输入的数据必须先通过`format into string`转化为字符串形式才能被正确地保存。 - **特定类型文件的操作**: LabVIEW支持`.lvm`测量数据文件类型的读取和编写。波形通常以`.dat`格式进行存储。 #### 六、界面设计与控件使用 - **颜色选择**: 在LabVIEW的“numeric”模块下的`color box`中可以为各种元素设置所需的颜色。 - **曲线拟合操作**: 使用位于数学功能中的`general polynomial fit.vi`来进行数据拟合,该VI可在子菜单curve fit下找到。 - **添加标签和注释**: `free label`控件可以在装饰模块(decoration)里创建自由文本标注。另外使用数组图片环可以插入图像并可以通过索引访问。 #### 七、控件外观调整与子面板操作 - **改变控件的视图**: 如果某些元素看起来不太符合预期,可以通过右键点击该元件选择`view as icon`来切换到标准图标模式。 - **管理子面板属性和方法**: 子面板的操作包括设置其属性或调用特定的方法。这些功能可以在“application controls”模块中找到。 #### 八、表格操作与数据管理 - **添加表头**: 在表达式表格里,可以通过右键菜单选择`property`来开启列标题显示。 - **数组处理技巧**: 使用索引数组节点时,其参数代表的是行或列的索引。为了提取整行的数据,则需要先对矩阵进行转置操作。 #### 九、比较操作与列表控件 - **比较工具的应用**: `express comparison`功能不仅适用于数值比对还支持布尔值和字符串间的对比。 - **多列选择器**: 多列列表可以通过基于行的选择来实现类似下拉菜单的效果,其灵活性更胜一筹。 #### 十、波形分析与频率测量 - **频谱分析工具**: 使用`tone measurement.vi`可以准确地测定信号的频率。而FFT变换功能则仅在示波器中可视化呈现。 #### 十一、VI调用流程 - **基本步骤**:包括打开VI引用,设置属性(如前面板布局),执行函数,并关闭引用。 #### 十二、数据采集系统构建 - **DAQ系统的快速搭建**: 通过`DAQ assistance express vi`可以方便地建立一个简单的数据采集方案。或者也可以使用一系列的控件来手动配置更复杂的场景。 #### 十三、Office文档操作 - **Word和Excel的操作**:可以通过自动化接口打开并控制Word或Excel中的文件,以进行各种编辑与读写任务。
  • Python机器
    优质
    《Python机器学习实战项目》是一本深入浅出讲解如何使用Python进行机器学习实践的书籍,通过一系列真实案例帮助读者掌握算法应用与模型构建技巧。 本段落来自腾讯云平台,作者用通俗易懂的语言及清晰的示例与代码带领读者从零开始构建机器学习项目,并附有详细的代码供参考。文章详细介绍了如何一步步完成一个完整的机器学习项目的搭建过程,包括以下几个步骤:1. 数据清理和格式化;2. 探索性数据分析;3. 特征工程和特征选择;4. 比较几种不同性能指标的机器学习模型;5. 对最佳模型进行超参数调整;6. 在测试数据集上评估最优模型的表现;7. 解释并展示模型的结果分析;8. 得出最终结论。今天的内容主要涵盖从数据清理、数据分析,到特征工程,再到构建基线(Baseline)的整个流程。标题为《将机器学习拼图组合在一起》。