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老板成功生气了：从一次故障聊聊前端 UI 自动化测试
背景 事件的起因在于老板最近的两次“故障”，一次去年的，一次最近。共同原因都是脚手架在发布平台发布打包时出错，导致线上应用白屏不可用。 最神奇的是，事后多次 Code Review，结果还是没有发现任何能够导致该问题的 bug，最后推测有可能是服务器在发布打包的时候出了问题。 当老板PaddleOCR——PGNet试用
之前一直使用的是两阶段的文字识别方式，但是在应用的时候，一般会固定摄像头，只进行识别，相当于没有使用文字检测，而直接进行了文字识别。基于CodeceptJS, 从0到1搭建E2E自动化测试框架
CodeceptJS CodeceptJS是基于现代web技术的E2E自动化测试框架，基于 Feature 和 Scenario 两个粒度来组织测试让它看起来更有 E2E 测试的样子，它支持最新的ES6语法，同时也屏蔽各种复杂的回调细节，所有的测试用例都是以第一人称来做，让测试代码阅读起来更像是自然语言。 Quick Start 第一Kubernetes准入控制Admission Controller介绍
1.什么是Admission ControllerAdmission Controller（准入控制）是Kubernetes API Server用于拦截请求的一种手段。Admission可以做到对请求的资源对象进行校验，修改。service mesh最近很火的项目Istio天生支持Kubernetes，利用的就是admission对服务实例自动注入sidecar。假如对KuberneteNode + ts + puppeteer e2e前端自动化测试
前言： 此文先在其他平台发表，如有雷同，有可能那个也是我~ 先了解一下概念 自动化测试的类型及工具都有挺多：单元测试、集成测试、UI测试、e2e测试等等，相关概念网上有挺多文章介绍了，就不多聊，比如这篇就不错： 试试前端自动化测试！（基础篇），概念比较模糊的话可以先看看~ 单元测试相信大使用波束搜索的端到端神经网络系统中的上下文语音识别（论文翻译）
摘要 最近的研究表明，端到端（E2E）语音识别体系结构（如Listen-attent和Spell，LAS）可以在LVCSR任务中获得最先进的质量结果。这种体系结构的一个优点是它不需要单独训练的发音模型、语言模型和声学模型。但是，这个属性也引入了一个缺点：不可能将语言模型的贡献与整个系统分开进行调整。因基于类语言模型和令牌传递解码器的端到端上下文语音识别（论文翻译）
Title：END-TO-END CONTEXTUAL SPEECH RECOGNITION USING CLASS LANGUAGE MODELS AND A TOKEN PASSING DECODER 摘要： 自动语音识别（ASR）的端到端建模（E2E）将传统语音识别系统的所有组件融合到一个统一的模型中。尽管它简化了ASR系统，但在训练和测试数据不匹配时很难适应kubernetes docker 查看站点访问权限问题
sqia@jasqia0121mac ~ % gcloud container clusters get-credentials vm-qa-gke --region us-west1 --project select-eng-us-2pqa Fetching cluster endpoint and auth data. kubeconfig entry generated for vm-qa-gke. jasqia@jasqia0121mac ~ % kubectl get pods -n q从一次故障聊聊前端 UI 自动化测试！
01 背景 事件的起因在于老板最近的两次“故障”，一次去年的，一次最近。共同原因都是脚手架在发布平台发布打包时出错，导致线上应用白屏不可用。 最神奇的是，事后多次 Code Review，结果还是没有发现任何能够导致该问题的 bug，最后推测有可能是服务器在发布打包的时候出了问题。 当ng-项目结构
ng启动过程 目录结构 . ├── e2e 端到端测试（暂且不关心） ├── node_modules npm安装的第三方包 ├── src 存放业务源码 ├── .angular-cli.json AngularCLI脚手架工具配置文件 ├── .editorconfig 针对编辑器的代码风格约束 ├── .gitignore Git仓库忽略配置项 ├──随意
数据一致性接口的查找acc 页面1、策略设置 policyset policyget2、差异发现与修复 导出 对账 同步 发现差异修复历史记录 删除3、配置记录管理 保存南向设备配置 aoc 页面1、设备管理 差异发现 同步 对账 应用模板 保存 试运行 变更内容 提交配置 重置 应用模板获取数据源Nightwatch——自动化测试（端对端e2e）
背景： 前端页面模拟仿真操作，目的是避免每次更新相关内容重复之前的测试操作，减少不必要的时间投入，以及校验功能的可用性。但是目前元素定位是个问题（每次页面有修改都要重设某些元素定位） 使用Nightwatch进行E2E测试 E2E测试 不同于行为驱动测试（BDD）和单元测试独立运行并使用模拟/fabric-1.1单机部署
安装环境：系统版本：CentOS 7.2docker版本为：19.03.2 docker-compose版本： 1.23.2 一、安装软件 1、 安装依赖软件包yum -y install ca-certificates curl software-properties-common wget git yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 gcc gcc-c++2.添加仓库，使用docker官方脚手架vue-cli系列五：基于Nightwatch的端到端测试环境
原文链接：https://www.mk2048.com/blog/blog.php?id=1a2kjhbbb&title=%E8%84%9A%E6%89%8B%E6%9E%B6vue-cli%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%BA%94%EF%BC%9A%E5%9F%BA%E4%BA%8ENightwatch%E7%9A%84%E7%AB%AF%E5%88%B0%E7%AB%AF%E6%B5%8B%E8%AF%95%E7%8E%AF%E5%A2%83[E2E_L8_1]segmentation_demo道路分割例子和GOMFCTemplate的初步融合
一、来源 模型例子自己带来副图像 二、简化 #include <algorithm> #include <fstream> #include <iomanip> #include <vector> #include <string> #include <chrono> #include <memory> #include <utility> #include <format_reade2e代码分析
conll-2012-train.v4.tar.gzconll-2012-development.v4.tar.gzconll-2012-test-key.tar.gzconll-2012-test-official.v9.tar.gzconll-2012-scripts.v3.tar.gz（把ske文件转换成conll文件的脚本）reference-coreference-scorers.v8.01.tar.gz。reference-coreference-scorers 移到了conlAngular2以上ng e2e（端到端测试或者集成测试）入门
import { browser, element, by, Key } from 'protractor'; // describe('angularjs主页待办事项列表', () => { // it('应该加一个待办事项', () => { // browser.get('https://angularjs.org'); // // element(by.model('todoE2E-MLT - an Unconstrained End-to-End Method for Multi-Language Scene Text(论文解读)
端到端–多语言场景文字检测识别(E2E-MLT) MichalBušta¹，YashPatel²，JiriMatas¹¹ 捷克技术大学，捷克布拉格²机器人研究所，卡内基梅隆大学 摘要： 提出了一种用于多语言场景文本定位和识别的端到端可训练（完全可微）方法。 该方法基于单个完全卷积网络（FCN），具有用于所有任务的共享层