在当前软件开发和维护领域，自动化测试已成为提高软件质量和测试效率的重要手段。特别是随着敏捷开发和持续集成的流行，UI自动化测试的需求日益增长。基于图像识别的UI自动化测试是一种利用图像识别技术来定位和操作界面元素的测试方法，它在处理动态生成或无法使用标准控件库定位的元素时尤为有用。这种方法通常与传统的基于DOM或控件树的自动化测试方法相辅相成。 在本源代码中，我们采用Python语言进行实现，Python语言因其简洁的语法和强大的库支持，已经成为自动化测试领域中非常受欢迎的编程语言之一。本代码可能使用了像OpenCV这样的图像处理库来识别屏幕上的图像，并结合了Selenium、Appium或其他自动化测试框架来实现图像识别与UI自动化测试的结合。 图像识别在UI自动化测试中的应用主要包括以下几个方面： 1. 定位页面元素：对于一些不规则的界面元素，传统的定位方式可能难以准确选取，此时可以使用图像识别来定位元素。 2. 模拟用户操作：用户可能以各种方式与界面交互，图像识别可以帮助自动化测试脚本捕捉到这种非标准的操作方式，并进行模拟。 3. 动态内容测试：当测试动态生成的内容时，传统的定位方法可能失效，图像识别提供了一种定位这些动态内容的方式。 4. 兼容性测试：在不同分辨率、不同设备上测试UI元素的显示情况，图像识别技术可以帮助我们确认元素在不同环境下是否正常显示。 然而，图像识别也存在一些局限性，例如： 1. 性能开销：图像识别通常比标准元素定位方法耗时更长，这可能会降低测试的执行速度。 2. 稳定性问题：屏幕分辨率、颜色、字体变化等因素都可能影响图像识别的准确性，从而影响测试的稳定性。 3. 编写和维护难度：图像识别脚本可能比标准的自动化脚本更难以编写和维护。 因此，在实际应用中，需要根据测试的需求和条件，合理选择使用图像识别技术的时机和方式，有时还需要与其他定位技术结合使用以达到最佳的测试效果。 此外，本源代码可能包含了框架的设计思路，这包括但不限于： - 如何集成图像识别库和自动化测试框架。 - 如何管理和维护图像识别过程中用到的图像资源。 - 如何处理图像识别的异常和优化识别效率。 - 如何结合实际项目案例来展示框架的实际应用和效果。 通过博客学习框架的设计思路，可以帮助测试工程师更好地理解图像识别在UI自动化测试中的应用，并结合实际项目进行相应的定制和优化，从而提高测试效率和软件质量。图像识别技术的引入为UI自动化测试带来了新的可能性，但同时也带来了新的挑战，需要测试工程师在实践中不断探索和创新。

首届（2024）公共数据资源开发利用成效评估报告 当今社会，数据资源已成为国家竞争和经济社会发展的重要战略资源。公共数据资源的开放与利用，对于提升政府透明度、促进经济社会发展以及增强公共服务能力具有重要意义。首届（2024）公共数据资源开发利用成效评估报告，深入分析了在当前数字化、网络化、智能化背景下的公共数据资源开发利用的成效，评估了公共数据资源开放利用在促进经济社会发展、提高政府工作效率、增强公共服务能力等方面的成效，并针对性地提出了优化建议。 报告中，首先明确了公共数据资源的概念与范畴，即由政府及其相关部门掌握，用于社会管理和公共服务，且在符合国家安全和公共利益的前提下向社会开放的数据。在定义明确的基础上，报告对我国公共数据资源开放现状、政策法规框架以及开放平台建设情况进行了全面梳理，总结了我国公共数据资源开放的主要模式和实践路径，为后续的成效评估提供了坚实基础。 接下来，报告着重从宏观和微观两个层面进行了成效评估。在宏观层面，评估了公共数据资源开发利用对经济社会发展的推动作用，包括对GDP的贡献、就业创造、产业升级以及创新创业的促进。微观层面的评估，则聚焦于公共数据资源开放对提高政府工作效率、提升公共服务质量和满足公众个性化需求的影响。评估结果表明，公共数据资源的开放与利用能够显著提升政府决策的科学性和透明度，增强公共服务的针对性和满意度，推动经济社会的全面进步。 报告同时指出了我国公共数据资源开发利用面临的主要问题，如开放数据质量不高、数据安全风险、数据利用效能低、相关法律法规不完善等。针对这些问题，报告提出了一系列具有针对性的改进建议。例如，要加强公共数据资源的清洗、分类与标准化工作，保障数据的高质量和易用性；完善相关法律法规，提升数据开放与利用的安全保障；加强数据利用人才培养和技术研发，提高数据资源开发利用的效率和效能。 此外，报告还强调了跨部门、跨区域的公共数据资源整合与共享的重要性，倡导构建统一、开放、协同、安全的公共数据资源开发利用环境，以充分发挥公共数据资源在国家治理现代化进程中的作用。 首届（2024）公共数据资源开发利用成效评估报告不仅客观呈现了我国公共数据资源开放利用的现实状况，而且通过数据驱动的方式，深入分析了其成效，并针对存在问题提出了切实可行的优化方案。本报告的发布，对于进一步推动我国公共数据资源的高效开发和利用，促进数据资源在更广泛领域的应用，将发挥积极的指导作用。

"tftpd32-sources.351 源代码"指的是一个开源项目，tftpd32的版本351的源代码。tftpd32是一款小巧且功能强大的TFTP（Trivial File Transfer Protocol）服务器和客户端软件，适用于Windows操作系统。 "tftpd32-sources.351.zip"说明了这个资源是以ZIP压缩格式存储的，包含了tftpd32 v351的源码文件。ZIP是一种常见的文件压缩格式，可以将多个文件或目录打包成一个单一的压缩文件，便于传输和存储。 "tftpd32-sources.351"是这个文件的标识符，强调了这是关于tftpd32软件的源代码，具体到版本号351。 【压缩包子文件的文件名称列表】: 1. **tftpd32.sln**：这是一个Visual Studio解决方案文件，用于在Microsoft Visual Studio开发环境中管理项目。它包含了项目的配置信息，如编译设置、依赖项等。 2. **tftpd32.vcxproj**：这是Visual C++项目的配置文件，定义了如何编译、链接tftpd32主程序的源代码。vcxproj文件包含了编译选项、库依赖和目标平台等信息。 3. **tftpd32_svc.vcxproj**：可能表示tftpd32的服务组件项目，用于实现Windows服务，使得tftpd32可以在后台自动运行，不受用户交互影响。 4. **tftpd32_gui.vcxproj**：代表tftpd32的图形用户界面（GUI）部分，可能包含用于用户管理和监控TFTP服务的界面代码。 5. **libs.vcxproj**：可能是指库项目，包含了tftpd32使用的各种库文件或者自定义函数库的源代码。 6. **_gui、_services、_main、_libs**：这些可能是源代码的目录结构，分别对应GUI（图形用户界面）、服务（Services）、主程序（Main）和库（Libs）的源代码文件夹。 7. **distrib**：这个目录可能包含了编译后的可执行文件、安装脚本或其他用于分发和部署tftpd32的资源。 通过分析这些文件，我们可以知道tftpd32的源代码结构包括服务组件、GUI界面、主要程序逻辑以及依赖的库文件。开发者可以下载这个源代码，了解其工作原理，进行自定义修改，或是为项目贡献代码。对于学习网络协议、Windows服务开发和C++编程的人员来说，这是一个有价值的资源。同时，源代码的获取也意味着用户可以对软件进行安全审计，确保其在本地运行时的安全性。

英伟达TensorRT是一款由NVIDIA公司开发的高性能深度学习推理（Inference）优化和部署工具，主要用于提升基于GPU的深度学习模型的运行速度。它能够将训练好的神经网络模型转化为高效的C++库，实现低延迟和高吞吐量的推理操作。在AI应用中，尤其是在实时分析、自动驾驶、视频处理等领域，TensorRT发挥着至关重要的作用。 TensorRT支持多种流行的深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等，通过将这些框架中的模型转换为专为NVIDIA GPU优化的计算图，能够在保持精度的同时显著提高推理性能。对于描述中提到的YOLOv3和YOLOv4，这两种是基于深度学习的目标检测模型，TensorRT可以帮助这些模型在实际应用中更快地进行目标识别。 在YOLO（You Only Look Once）系列模型中，YOLOv3和YOLOv4都是实时目标检测的典范，它们具有快速和准确的特性。利用TensorRT，这些模型可以进一步加速，达到更低的推理时间，这对于需要实时响应的应用场景尤为重要。例如，在自动驾驶汽车中，快速准确的目标检测是安全驾驶的关键。 TensorRT的工作流程包括模型导入、解析、优化和编译。用户需要将训练好的模型导入到TensorRT，然后平台会解析模型结构，并进行一系列优化，如层融合、动态量化等，以减少计算量和内存占用。经过优化的模型会被编译成可以在GPU上执行的二进制文件，这个二进制文件可以在运行时直接加载，无需每次推理都进行解析和优化过程，从而大大提高效率。 在压缩包文件"TensorRT-6.0.1.5"中，包含了TensorRT 6.0.1.5版本的安装文件和相关文档。安装后，开发者可以通过NVIDIA的CUDA库和cuDNN库（用于GPU加速的深度学习库）与TensorRT集成，实现模型的优化和部署。同时，TensorRT还提供了丰富的API和示例代码，帮助开发者快速上手。 英伟达TensorRT是深度学习推理阶段的重要工具，它通过高效优化技术，使得模型在NVIDIA GPU上得以高速运行，尤其对于处理大规模数据的机器学习任务，如目标检测、语音识别等，能显著提升系统性能。通过掌握TensorRT的使用，开发者可以更好地利用硬件资源，构建出更加强大和高效的AI应用。

此软件是一款办公室摸鱼神器，能神不知，鬼不觉的将市场行情波动一览无余，避免被领导或者同事发现。 功能： 1、窗体透明，不遮挡任何底层文字； 2、窗体可拖动，拖拽到任意合适位置进行盯盘； 3、可自定义显示字段和前后位置调整； 4、快捷键快速隐藏窗体； 5、自定义显示行数，轮番滚动显示； 6、消息预警功能，可根据自定义突破价格和跌破价格进行消息提醒； 7、任务栏图标可自定义，替换安装目录下"logo.png"文件即可;

宽电压工作9~36V，12025机种，42矽钢片，电流驱动模式，恒转速，自带过流、堵转保护，相电流可任意调整（矩形波、梯形波、正弦波、三角波），高效率，更静音应用领域:落地扇、桌面台扇、无刷直流散热扇备注:有相关类似应用，可提供技术支持LA6100关键特性 集成预驱动，直接驱动外部P+N半桥功率管 输入电压范围: 5~40V 相电流控制:高效率，静音，无过冲电压电流 SoftSW引脚设定相电流波形形状 自动超前角对准实现高效率和低反灌电源突波 软启动可配置 最小停转或维持转速可设定 最大转速可限定 自动重启堵转保护 FG&RD输出 封装TSSOP20L 应用领域:落地扇、桌面台扇、无刷直流散热扇

Chrome 版本是 137.0.7151.120（64 位）

2017最新全国高校数据库信息（包含2854所高校）.由于是本人花了很久的时间搞来的劳动成果，再此献给大家。 此文档是Excel格式。包含： 院校名称 所在省份 所在地区 所在城市 是否211 是否985 院校举办 (公办/民办) 院校类型 院校隶属 办学类型

使用四个不同的 n 值，将解释进给模式函数，该函数将用于计算作为积分上限的对向角值范围的效率。 输出是Kong径效率与各种 n (2,4,6,8) 值的对角之间的关系。 在“天线理论”中可以看到相同的输出，Constantine A.Balanis - 第三版第 914 页

华为短信API综合网关是华为推出的一款用于企业级短信服务的解决方案，旨在提供高效、稳定且安全的短信发送能力。该网关支持多种通信协议，包括CMPP2.0、CMPP3.0、CNGP、SGIP、SMGP以及SMPP，以满足不同应用场景下的需求。 CMPP（China Mobile Packet Protocol）是中国移动制定的一种适用于大规模短信业务的协议，其中CMPP2.0和CMPP3.0是其两个主要版本。CMPP2.0主要适用于单向的短信服务，如验证码发送、营销短信等，而CMPP3.0则在2.0的基础上增加了交互式和双向短信功能，如短信回复、上行短信处理等。这两个协议都具有高并发处理能力和低延迟的特点，适合大型企业或服务提供商使用。 CNGP（China Netcom Gateway Protocol）是中国联通使用的短信网关协议，用于与SP（Service Provider）之间的通信，支持大量并发请求，确保服务的稳定性和可靠性。 SGIP（Short Message Gateway Interface Protocol）是中国电信的短信网关协议，它提供了一种标准接口，使得SP可以方便地接入电信的短信平台，实现短信的发送和接收。 SMGP（Short Message Gateway Protocol）也是中国移动的一种协议，主要用于短信中心与SP之间的数据交换，支持短信提交、查询、删除等功能。 SMPP（Short Message Peer-to-Peer）是一种开放的、基于TCP/IP的协议，广泛应用于短信网关和ESM（Enhanced Service Module）之间，允许第三方应用通过网络发送和接收短信，具有灵活性和可扩展性。 在开发过程中，华为提供的详细接口文档至关重要，它包含了如何与这些协议进行交互的具体步骤、参数设置、错误处理等内容，帮助开发者快速理解和集成短信服务。开发者可以通过这些文档了解如何调用API，设置短信内容、目标号码、发送时间等参数，并处理返回的状态信息，以便对发送结果进行监控和优化。 "www.pudn.com.txt"可能是华为短信API的一个参考文档或者示例代码，里面可能包含了一些关于如何使用这些协议的实例或者说明。"短信API"文件可能是一个压缩包中的核心部分，包含了华为短信API的SDK或者接口库，供开发者直接在项目中引用和调用。 华为短信API综合网关是一个全面的短信服务解决方案，它提供了丰富的协议选择和详细的开发支持，使得企业能够轻松集成短信服务，实现验证码发送、通知推送、营销信息分发等多种功能。对于需要短信服务的开发者而言，理解并掌握这些协议和API的使用方法是至关重要的，这将有助于提升短信服务的质量和效率。