Runner

使用Visual Studio Code开发（编译、调试）C++程序 先放结论 经过以下折腾，可以使用VSC编写C++程序了。 但如果只是为了学习C、C++、数据结构，还是建议直接使用 Visual Studio Community 。不用折腾配置，功能更强大，易用性更好。 如果只是编写一些小程序，用 CodeBlock 也很香。 安装步骤 安装 VSC(Visual Studio Code) 。 安装C/C++编译器（如 MinGW-w64 ），然后配置好环境变量。 下载：打开 MinGW-w64 ，选择合适版本，如 x86_64-posix-seh 进行下载。 配置操作系统的 Path 变量：在 Path 变量中加入mingw的安装路径，如 d:\mingw64\bin\ 配置完即可在VSC的终端或系统命令行下编译、运行.cpp程序了。参考命令: g++ HelloWorld.cpp -o HelloWorld 。 安装并配置 C++ Intellisense 。 一般新建 .cpp 文件，VSC会自动提示你安装该插件。 参考资料： Visual Studio Code include file not found in include directory 安装并配置 Code Runner 插件，可在VSC内一键编译运行 打开VSC中的扩展管理界面（文件-首选项-扩展，或者

代码 import unittest import HTMLTestRunner class Test(unittest.TestCase): def test_request(self): print('this is a testcase') self.assertTrue(True) def test_request2(self): print('this is testcase 2') self.assertTrue(True) if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(Test("test_request")) suite.addTest(Test("test_request2")) fp = open('../reports/testResult_report.html', 'wb') runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=fp, title='this is test', description='this is content') runner.run(suite) pycharm中，运行.py文件时一般都是右键-run，因为我们这个文件中使用了unittest，所以在运行时有以下两个选项：Run 'test'和

长话短说，今天聊一聊使用Gitlab-CI 自动部署到远程服务器。 如果看过《 基于docker-compose的Gitlab CI/CD实践&排坑指南 》这篇文章的朋友，会注意到我是在 Gitlab-Runner服务器上自动部署的站点，本次我们结合 ssh 部署到远程机器(将CI服务器和部署服务器分离，避免资源抢占）。 SSH免密登陆 还是那句： CI/CD实质是将我们手动集成、拷贝部署的方式脚本化 ，远程部署的重要姿势是要求 免密操控 。 受控机器上的某个账户信任 CI机器上gitlab-runner账户。 先执行 su gitlab-runner 切换到 gitlab-runner 账户 在你的CI机器(主控端)上使用 ssh-keygen命令创建公钥，使用 ssh-keygen -t rsa 来创建，程序会问你存放目录，如果不需要修改，直接回车几次即可 将~/.ssh目录下 id_rsa.pub 文件拷贝到受控机器的 ~/.ssh 目录中，然后将文件内容导入到 ~/.ssh/authorized_keys 文件 主控方： scp /home/gitlab-runner/.ssh/id_rsa.pub ****@10.202.42.252:/home/***/.ssh/ 受控方： cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

什么是Thymeleaf Thymeleaf是一款用于渲染XML、XHTML、HTML5内容的模板引擎。类似Velocity，FreeMaker模板引擎，它也可以轻易的与Spring MVC等Web框架进行集成作为Web应用的模板引擎。 Thymeleaf也是Spring Boot首要支持的模板引擎，并且在最新的Spring Boot版本中已经不再支持Velocity了。 官网：http://www.thymeleaf.org/ 引入依赖 需要引入Spring Boot的Thymeleaf启动器依赖。 <dependency> <groupId> org.springframework.boot </groupId> <artifactId> spring-boot-starter-thymeleaf </artifactId> </dependency> 引入该依赖后会自动引入web依赖，不需要再单独引入web依赖。 自动配置说明 下面是Thymeleaf的自动配置相关类。 Thymeleaf的自动配置类： org.springframework.boot.autoconfigure.thymeleaf.ThymeleafAutoConfiguration Thymeleaf的自动配置参数类： org.springframework.boot.autoconfigure

vscode如何自定义，如何方便地编写c/c++ vscode支持vim、sublime快捷键，在设置->keymap可以安装相应插件 vscode默认的快捷键支持自定义，打开keyboard shortcuts可以绑定新的键位， ~/.config/Code/User/keybindings.json对应了新的改键 主题thems也可以自定义 vscode的配置文件为json，有三级配置，defaultsettings.json是read-only，用户级配置 是settings.json,第三级配置是workspace的settings.json。后一级配置的键值对可以 覆盖前一级的。json的格式可以查阅网上文档。 插件也是可以设置的，插件的settings也有UI界面和json源文件可以设置 插件介绍 Atom One Dark Them：提供Atom风格的主题 C/C++ Themes：提供了两款主题 C/C++:提供了代码提示、格式化、查看定义等 Clang-Format：提供了Clang风格的格式化 cppcheck：需要先安装sudo apt-get install cppcheck,c/c++静态检查工具 vscode-icons：文件图标美化 code-runner：运行代码，用户级settings.json里的code-runner

一、移动跨平台技术演进 1. 引言 移动互联网发展十余年，伴随着 Android、iOS 等智能手机的不断普及，移动端已逐步取代 PC 端，成为兵家必争之地。正所谓“得移动端者得天下”，移动端已成为互联网领域最大的流量分发入口，一大批互联网公司正是在这大趋势下崛起。 2. 为什么需要跨平台技术 伴随着移动互联网的高速发展，公司间竞争越来越激烈，如何将好想法快速落地、快速试错，成为备受关注的问题。提升研发效率、缩短研发周期，保障产品快速试错并能快速迭代新功能，让新产品新功能以最快的速度同时抵达 Android、iOS 等多端用户。 众所周知，Android 应用采用 Java 或 Kotlin 编写，iOS 应用采用 Objective-C 或 Swift 编写，Web 端采用 HTML /CSS/JavaScript 编写。当需要开发支持多端的应用，每一端都需要独立研发、测试，一直到上线，以及后续的维护工作，工作量成倍增涨，势必延长研发周期。 为了解决多端独立开发的问题，跨平台技术便应运而生，各大互联网公司为此都投入大量人力，于是出现了各种跨平台技术框架， 面对移动领域的跨平台技术方案的层出不穷，又该如何做技术选型呢？ 3. 移动端技术选型 作为移动端的跨端技术方案，所关注无外乎以下这4个方面：研发效率、动态性、多端一致性、性能体验。 研发效率：最大化代码复用

简介 　　前边几篇，已经教小伙伴们掌握了如何生成HTML的测试报告，那么生成测试报告，我们也不能放在那里不管了，这样即使你报告在漂亮，领导也看不到。因此如果想向领导汇报工作，不仅需要提供更直观的测试报告。而是我们需要将生 成测试报告发个相关的负责人，需要他们看一下测试结果，把控一下项目的接口有风险，会不会影响项目进度等等一些事吧。 　　发邮件需要用到python两个模块，smtplib和email，这俩模块是python自带的，只需import即可使用。smtplib模块主要负责发送邮件，email模块主要负责构造邮件。其中MIMEText()定义邮件正文，Header()定义邮件标题。MIMEMulipart模块构造带附件。 大致思路流程 1、通过unittest框架的discover()找到匹配的测试用例，由HTMLTestRunner的run()方法执行测试用例并生成最新的测试报告。 2、调用new_report()函数找到测试报告目录下最新生成的测试报告，返回测试报告的路径。 3、将得到的最新测试报告的完整路径传给send_mail()函数，实现发邮件功能。 4、第一步，前边几篇，我们都详细介绍了，所以这篇就不在赘述了，直接从第二步、第三步开始讲解。 查找最新测试报告 定义发送邮件 1、查看一下，源码如下： 2、仿照源码进行改造 参考代码 # coding=utf- 8 #

jdbc开发步骤图 以下要用到的products表 一. JDBC简介 　　JDBC（java Data Base Connectivity，java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序 （1）Java DataBase Connectivity（java数据库连接） （2）组成包：java.sql.*;javax.sql.*;这两个包都包含在了JDK中。 （3）还需要数据库的驱动，这些驱动就相当于对JDBC规范的实现 主要接口或类 1. DriverManger 作用： 　　a. 注册驱动 　　b. 获取与数据库的连接 改进注册驱动： 　　DriverManager.registerDriver(new com.mysql.jdbc.Driver()); 　　缺点：严重依赖具体的驱动类（导入什么驱动的包就只能注册什么驱动），会导致驱动被注册2次。 获取与数据库的连接 　　DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/ssm", "root", "hang"); //ssm为数据库名 2. Connection 　

说明 关于Tensorflow的使用与模型生成，谷歌推荐的保存模型为PB文件，因为它具有语言独立性，可独立运行，封闭的序列化格式，任何语言都可以解析它，因此也就允许其他语言进行开发对接。本文就以一个简单案例的方式来说明模型的生成和调用。 Tensorflow生成逻辑回归模型，模型保存为二进制PB文件 本文所有的案例是一个逻辑回归模型，y=wx+b。训练与生成模型的代码如下所示： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.python.framework import graph_util ## -1到1之间随机数 100个 train_X = np.linspace(-1, 1, 100) train_Y = 2*train_X + np.random.randn(*train_X.shape)*0.1 # 显示模拟数据点 plt.plot(train_X, train_Y, 'ro', label='test') plt.legend() plt.show() # 创建模型 # 占位符 X = tf.placeholder("float",name='X') Y = tf.placeholder("float",name='Y') #

作者 | 存诚 阿里云弹性计算团队 本文整理自 《Serverless 技术公开课》 ，“Serverless”公众号后台回复“入门”，即可获取系列文章 PPT。 **导读：**本节课程为您介绍如何基于阿里云 Serverless Kubernetes（简称 ASK）服务，来快速构建 GitLab 持续集成环境。 ASK 介绍 首先，ASK 是什么？ASK 是阿里云推出的无服务器版 Kubernetes 容器服务。与传统的 Kubernetes 服务相比，ASK最大的特点就是通过虚拟节点接入 Kubernetes 集群，而 Kubernetes 的 Master 节点也完全由阿里云容器服务托管。因此，在整个 ASK 集群中，用户无需管理和运维真实节点，只用关心 Pod 资源即可，ASK 中的 Pod 则由阿里云弹性容器实例 ECI 承载。 ASK 的优势主要有以下几点： 降低用户使用 Kubernetes 的门槛，无需管理 Node 节点； 无需考虑节点的容量规划； 以 Pod 为单位按需计费； 宕机故障影响面小，Pod 级别。 同时，ASK 主要适用的场景有： 在线业务弹性（视频直播、在线教育）； 大数据计算（Spark）； 定时任务； CI/CD 持续集成。 GitLab CI on ASK 的优势 说到 CI/CD，大家最熟悉的两个工具，一个是 Jenkins，另一个是