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SpringBoot 2.6 和 JUnit 5 的测试用例注解和排序方式

JUnit5 的测试注解在JUnit5中, 不再使用 @RunWith 注解, 改为使用 @ExtendWith(SpringExtension.class)@ExtendWith(SpringExtension.class)@SpringBootTestpublic class AccountTest {@ResourceAccountMapper accountMapper;@Testvoid

#java#junit
iptables的mangle表

mangle表的主要功能是根据规则修改数据包的一些标志位,以便其他规则或程序可以利用这种标志对数据包进行过滤或策略路由。使用策略路由对应的场景, 都是有多个网口, 常见的使用步骤1. 创建路由表 Create new routing table编辑 /etc/iproute2/rt_tables, 添加[ID of your Table] [Name of your table]使...

#linux#运维#网络 +1
LTspice XVII使用笔记

安装前往官网下载 https://www.analog.com/cn/design-center/design-tools-and-calculators/ltspice-simulator.html只有Windows版本和OSX版本, 没有Linux版本添加元件库默认安装的元件库数量不多, 可以从这里下载一个32M的第三方库: 可以直接替换默认的libhttp://ltwiki.org...

#centos#eclipse#windows +2
计算机图形学中的辐射场 The Radiance Field

在计算机图形学中, 光被视作一种连续的"物质", 它沿直线在空间中传播, 具有颜色特性, 且不会与自身发生相互作用. 在这个近似得到的定义下, 电磁场可简化为更基础的辐射场

使用NE555实现的延时开关电路

NE555 的工作机制, 了解 NE555 的 Trigger(Pin2) 和 Threshold(Pin6) 如何检测电压并控制输出 如果 Trigger(Pin2) 检测到任何低于电源电压1/3的电压, 它就会打开Pin3输出, 如果 Threshold(Pin6) 检测到任何超过电源电压2/3的电压, 它将关闭Pin3输出每当 Pin3 输出处于关闭状态时, Discharge(Pin7)放

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IntelliJ IDEA 快捷键备忘

打开关闭项目结构树 Alt + 1查看方法定义 Ctrl + B查看方法实现 Ctrl + Alt + B查看类结构 Ctrl + F12 弹出 或 Alt + 7 右侧栏查看类继承结构 Ctrl + H查看方法调用结构 Ctrl + Alt + H外围添加try catch, if else等, Ctrl + Alt + T插入代码 Alt + Ins...

#java#数据结构#python
不到80元的E88无刷电机无人机拆解

这个无人机还是不错的, 飞行操控平稳度都对得起这个价钱, 相当推荐. 如果把外壳用料升级一下, 电池升级一下, 整体会上升一个档次. 但是价格上估计就要破百了.这个机器的可玩性还体现在改造空间, B站上有不少改电池的, 甚至我觉得可以定制一个架子, 这样改造空间更大.

#无人机
Sigrok逻辑分析仪软件(基于CY7C68013A)

关于逻辑分析仪逻辑分析仪一直是一种重要的仪器, 在调试数字电路时是必不可少的工具. 其形式与示波器类似, 采集被检测信号的电平, 并绘制时序图进行分析.逻辑分析仪和示波器的区别:数字量和模拟量: 示波器采集的是模拟量, 电压灵敏度是示波器性能的一个重要指标, 用于精确绘制波形, 而逻辑分析仪只采集高低电平(即0和1), 因此逻辑分析仪仅适用于数字电路分析, 不适合模拟电路信号分析.通道...

#物联网#嵌入式#python
安装 Claude Code 并配置智谱z.ai GLM

在 Ubuntu24.04 中安装完成后, 会报.bashrc 中, 没有将 .local/bin 添加到 PATH, 这个可以不用理会, Ubuntu24.04 中 .profile 中带这个PATH, 退出登录再进来就可以看到claude了.claude 可以正常启动后, 就可以开始安装智谱的几个MCP, 图片解析用的是模型配额, 后面三个是工具配额, 基础套餐每月只有100次调用。, 避免

#人工智能
网心云 OEC/OECT 笔记(2) 运行RKNN程序

OEC/OEC-Turbo 使用的芯片是 RK3566/RK3568, 这个系列是内建神经网络处理器 NPU 的, 利用 RKNN 可以部署运行 AI 模型利用 NPU 硬件加速模型推理. 要使用 NPU, 首先需要在电脑使用 RKNN-Toolkit2 将训练好的模型转换为 RKNN 格式的模型, 然后在传到 OEC/OEC-Turbo盒子上使用 RKNN C API 或 Python API进

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