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strchecker——Go源码字符串规范检查lint工具

1.背景 在大型项目开发过程中，经常会遇到打印大量日志，输出信息和在源码中写注释的情况。对于软件开发来说，我们一般都是打印输出英文的日志（主要考虑软件在各种环境下的兼容性，如果打印中文日志可能会出现乱码，另外英文日志更容易搜索，更容易后续做国际化），但是对于我们中国人来说，很容易就

uniapp返回上一页携带参数,两种方法，实测有效

方法一: pages/pre/pre.vue <template> <view> <view>返回的数据为:</view> <view>id: {{testdata.id}}</view> <view>name: {{testdata.name}}</view> <button type="primary" @click="goNext">

文件路径获取 + 绝对路径 + 相对路径

文件路径获取 import sys print(sys.argv[0]) 输出：D:/git/autotest/all_cluster_test/a_biz/excel_process.py 绝对路径转相对路径 import os print os.path.relpath("D:/git/autotest/all_cluster_test/a_testdata/demo.xlsx") 输出：..\a_testdata\demo.xlsx 相对路径转绝对路

组件中监视Vuex的数值

<!-- * @Author: your name * @Date: 2021-10-12 08:55:00 * @LastEditTime: 2021-10-12 13:48:19 * @LastEditors: Please set LastEditors * @Description: In User Settings Edit * @FilePath: \StructureBiddingSystem_Vue\src\views\SBS\yidingTest\treeT

Matlab：将数据按比例随机划分

将10行数据随机划分为5份，将其中1份作为测试集，另4份作为训练集 1. 随机生成10维1:5等数量随机数 m = 10; k=5; data = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;10]; indices = crossvalind('Kfold',m,k) output indices = 10×1 1 2 1 3 2 4 5 5 4

uniapp返回上一页携带参数,两种方法，实测有效

方法一： pages/pre/pre.vue <template> <view> <view>返回的数据为:</view> <view>id: {{testdata.id}}</view> <view>name: {{testdata.name}}</view> <button type="primary" @click="goNext">跳

Cypress系列（64）- 数据驱动策略

如果想从头学起Cypress，可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html   前言 数据驱动是测试框架中最常用的设计模式了 使用数据驱动，可以在不增加代码量的前提下根据数据生成不同的测试策略   策略一：数据通过 JS 的方式创建 describe('测试数

关于文件的复制、重命名、移动、删除操作

转自：https://blog.csdn.net/slindajj/article/details/80658489 文件的复制、重命名、移动和删除的操作：一、复制1、文件的复制    import os    import shutil         shutil.copy(u'F:\\learn_py\\testdata\\PPT蒙板.docx',u'F:\\learn_py')2、复制并重命名文件 

地理探测器学习

一、为什么选择了地理探测器 （1）因变量Y和自变量x的两个空间分布的一致性也仅映了这两个变量的关联性，这种关联既包括线性部分，也包括非线性部分,可以用地理探测器度量这种关联性。线性回归模型和地理探测器的目的都是通过建立两个变量的统计关系，进而提示可能的因果关系。 （2）当线

PostgreSQL通过pg_trgm扩展的三元索引实现全文检索

本文介绍利用pg_trgm扩展实现全文检索。 1. 概述 PostgreSQL可以使用三元索引增强全文检索。三元算法对字符串进行分词，如“dog” 被分为 “d”,”do”,”dog”,”og”多个词。 pg_trgm扩展支持三元匹配。也在Gist和Gin索引上使用三元匹配操作提升检索速度或性能。 对于全文

Sklearn语法（1）——fit,transform和fit_transform的区别

引言 fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法

简单二次封装的Golang图像处理库:图片裁剪

简单二次封装的Golang图像处理库:图片裁剪 一．功能 Go语言下的官方图像处理库 简单封装后对jpg和png图像进行缩放/裁剪的库 二．使用说明 1.首先下载 go get -v -u github.com/hunterhug/go_image 2.主要函数 按照宽度进行等比例缩放,第一参数是图像文件,第二个参数是缩放后的保存

（十三）GBDT模型用于评分卡模型python实现

python信用评分卡建模（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型本文主要总结以下内容： GBDT模型基本理论介绍GBDT模型如何调参数GBD

PG创建or修改索引

pgsql中的索引不能重名，重名的创建失败。 创建二级索引的命令：create index CONCURRENTLY idx_abc on tb1(a,b); 注意：reindex 重建索引的过程是阻塞的，一般大表不建议使用这个命令，可以重建一个索引，然后删除老的索引。 下面看一个《PostgreSQL实战》书上page202的例子：由于PG的MVCC机

MySQL使用存储过程插入批量测试数据

应用场景之一：有时，我们需要创建表并填充大量测试数据。 方法如下： 我们先来新建一个表，创建两个普通索引。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t ( id int(11) NOT NULL, a int(11) DEFAULT NULL, b int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY a (a), KEY b (b) ) ENGINE=InnoDB

使用pg_repack 回收表体积

对于某些常进行archiver或者 purge操作的表而言，如果我们不定期回收表空间，则表体积会越涨越大。但是pg自带的 vacuum full 在回收的过程中会阻塞读写操作，不能在生产环境直接运行。因此，在生产环境 我们常用的表空间收缩工具是pg_squeeze 和 pg_repack。这里先贴 pg_repack 的用法：项目

Unity AsyncGPUReadback 接口测试

Unity2018新加入了该接口，可以做到异步RenderTexture->Texture2D和异步的ComputeBuffer.GetData 那么写了几个例子来测试下。   1.RenderTexture->Texture2D 异步： IEnumerator Start(){ var rt = new RenderTexture(512, 512, 0); //Graphics.xxx... var req = AsyncGPUR

Apache Tika解析doc/docx/txt/xls等文件内容

一、实现功能 Apache Tika解析各种文件内容以及元数据。 二、参考官网 https://tika.apache.org/0.7/formats.html 三、解析文件代码 1.pom依赖 <!--tika  --> <dependency>     <groupId>org.apache.tika</groupId>     <artifactId>tika-core</artifactId>     <v

vue watch监听数据，新老值一样？让其不一样吧！

vue watch监听数据，新老值一样？让其不一样吧！   data:{ testData:{ dataInfo:{ a: '我是a', b: '我是b' } } }, watch: { testData: { handler: (val, olVal) => {

python读取csv文件并添加索引

对于csv文件进行处理一个重要的步骤是为数据添加索引，方便后续的数据操作，这里我们使用pandas库中的read_csv()函数，在读取csv数据的同时可以对其添加行索引和列索引。 import pandas as pdobj=pd.read_csv('testdata.csv')print(obj) read_csv()不对属性进行设置的缺省状态下，对于cs

选择排序

思想： 　　第一次从数组a[0,...,LEN-1]中找出最小元素交换到a[0]的位置，第二次从数组a[1,...,LEN-1]中找出最小元素交换到a[1]的位置，依次类推。 code： 1 #include <stdio.h> 2 3 #define LEN 5 4 5 int testData[LEN] = {10, 5, 2, 4, 7}; 6 7 void swap(int *a, int *b) 8 {//交

冒泡排序

思想： 　　把小的元素往前调，或者把大的元素往后调；比较的是两个相邻的元素，调换也是发送在这两个元素之间 code: #include <stdio.h>#define LEN 5int testData[LEN] = {10, 5, 2, 4, 7};void swap(int *pa, int *pb){ int temp; temp = *pa; *pa = *pb; *pb = temp;}voi

Spark4-RDD使用

如何创建RDD 1.创建方式 1.parallelizing an existing collection in your driver program 通过并行化存在的一个集合,将集合转换成RDD 2.referencing a dataset in an external storage system, such as a shared filesystem, HDFS, HBase, or any data source offering

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 0: illegal multiby

5.2记录 f = open(‘testData’) testData = pickle.load(f) 错误提醒=> UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0x80 in position 0: illegal multibyte sequence 修改为 f = open(‘testData’, ‘rb+’) testData = pickle.load(f)

高效遍历Java容器

通过本文，你可以更深入的学习 Java 语言中 forEach 语法的知识，以及它和 C 语言形式的 for 循环、 Steam API 的对比。简介Java 程序员经常使用容器，比如 ArrayList 和 HashSet。Java 8 中的 lambda 语法和 steaming API 可以让我们更方便的使用容器。大部分情况下，我们仅仅处理几千个