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markdown画流程图

使用工具: Typora 轻量级markdown工具使用方法: 添加代码,选择flow语言基本语法:MarkDown中的流程图语法叫flow,该语法只有两个注意事项:定义元素和连接定义好的元素模块定义:模块名称=>类型: 显示的内容[:>超链接URL]注意:=>后不能有空格, :后需要有空格连接语法:模块名称1->模块连接2模块名称1(箭头方向)->模块连接2模块之间

测试工作中常见问题及优化方案

本文内容主要总结日常测试过程中遇到的问题,并总结对应的优化方案

#功能测试
前端基本性能指标及lighthouse使用

浏览器提供的performace API,这也是性能监控数据的主要来源,performace提供高精度的时间戳,精度可达纳秒级别,且不会随操作系统时间设置的影响。目前主流浏览器都支持。Lighthouse 是一个网站性能测评工具, 它是 Google Chrome 推出的一个开源自动化工具,能够对 PWA 和网页多方面的效果指标进行评测,并给出最佳实践的建议以帮助开发者改进网站的质量。它能够生成一

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#前端#性能优化
解决git报错 — remote: HTTP Basic: Access denied

使用git push命令后报错如下:还有一种报错为:git Failed to connect to port xxxx: Connection refused  基于这两种情况,,很大程度是第一次使用的时候登的帐户和密码跟现用的仓库帐户密码对不上,,所以就提示用户无权限连接,或者拒绝访问。这时,最好的方法是将git帐户密码重置!解决方法:  首先进入到本地仓库目录下,然后右键-点击“Git Ba

#git
钉钉添加自定义机器人,实现每周定时@某人

钉钉添加自定义机器人,实现每周定时@某人

#机器人#jenkins#python
Python中浮点型(float)计算不精确原因探究

一、问题说明  在Python中定义两个浮点型进行计算,会发现某些时候计算并不准确。如下图的代码,并没有得到预期的0.3,而是一个无限接近0.3的数值。为什么会出现这种情况呢?二、问题原因  查阅各方资料得知,由于所有数据在计算机中都是以0和1形式存储的,在机器字长有限的情况下,浮点型的精度也是有限的。浮点型在计算机中的存储一般遵从IEEE 754标准。IEEE 754标准:  IEEE 754标

#python
【已解决】Original error was: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath‘

今天在执行pandas代码时,报错Original error was: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath’,原因是numpy版本太低了,需要升级版本。

#numpy
全量发布与灰度发布(APP版本发布)

目录全量发布灰度发布  app版本发布,就是app有新的版本发布,需要给用户安装升级使用。  按照app发布的手段来说,大致可以分为两大类:直接全量发布、先灰度发布再全量发布。全量发布  顾名思义,全量发布就是一次性发布给所有用户使用。  已经安装app的用户打开app后会收到更新弹框,或者在app的关于里面也可以点击查看是否有升级提示,并且点击升级。优点:每个新版本只会有一次更新,也就是说不存在

#android
【已解决】Original error was: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath‘

今天在执行pandas代码时,报错Original error was: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath’,原因是numpy版本太低了,需要升级版本。

#numpy
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