文件上传是所有UI自动化测试都要面对的一个头疼问题，今天博主在这里给大家分享下自己处理文件上传的经验，希望能够帮助到广大被文件上传坑住的seleniumer。 首先，我们要区分出上传按钮的种类，大体上可以分为两种，一种是input框，另外一种就比较复杂，通过js、flash等实现，标签非input 我们分别对这两种进行分析： 1.input标签 众所周知，input标签是可以直接send_keys的，这里也不例外，来看代码示例： 代码： # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver driver = webdriver.Fire

Bluetooth+LE+for+iOS+and+Android+v2.3

2013年春，欧洲助听器行业的代表与蓝牙技术联盟在挪威的中部港市特隆赫姆召开了一场会议，欧洲助听器行业的代表向蓝牙技术联盟董事会传达了低功耗蓝牙传输音频的需求，于是蓝牙技术联盟(Bluetooth SIG)和欧洲听力仪器制造商协会(EHIMA)为了实现低功耗蓝牙的音频传输，开始了新规范的开发工作，也就是后来的LE Audio规范。 当时大家都认为这是一个相当快速的开发，因为助听器并不需要非常高的音频质量，它们在蓝牙技术方面的主要关注点是尽量减少功耗。 参会者当时都没有意识到，助听器行业技术和应用案例，已经远远领先于消费音频市场。尽管助听行业的拾音圈感应系统已经使用多年，允许广播音频到达仅提供有限音质的助听器，但是它们支持的连接拓扑结构比现有的蓝牙A2DP和HFP音频配置文件更为复杂。

Richard Sutton and Andrew Barto 的经典书籍《Reinforcement Learning- an introduction》。阅读本书是学习强化学习之路上不可避免的一环。而本书是经过两次修改2018年的最新版本。同时推荐youtube上面Alpha Go项目组David Silver的教学视屏，搭配学习，效果更佳哦~

什么 这是一款适用于ANT +自行车速度和踏频（CSC）传感器，ANT +心率传感器以及基于ANT + Stride的速度和距离传感器的Ant + to BLE（蓝牙低能耗）桥接应用程序。 该应用程序将充当循环速度/节奏和/或HR BLE传感器和/或BLE运行速度/节奏，以便其他BLE设备（手机，PC，Mac，平板电脑）可以从ANT +传感器读取数据。 安装 或者，您可以下载的apk并使用adb进行安装： adb install -r /path/to/app-release.apk 细节 这是一个Android应用，可在后台（实际上是在Android前台服务中）读取ANT +自行车速度/节奏（CSC），心率传感器和/或基于步幅的速度和距离（SDM）传感器，并宣传自己为Bluetooth Low Energy (BLE)设备可实现Cycling Speed and Cadence P

【驱动名称】ASUS华硕P8H61-M LE/CSM主板BIOS 4203版（2012年7月23日发布） 【驱动描述】此版BIOS主要解决了以下问题： 改善系统稳定性。 可用ASUS Update升级工具在Windows下更新，选择“从档案升级BIOS”，之后按照提示操作即可

最近研究了一下怎样使用shell 脚本连接数据库，然后执行查询语句。这样对于需要定时执行的脚本，我们可以建个 crontab 去定时执行。 先介绍一下客户端的安装： linux 环境需要用 sqlplus 客户端去连接oracle 数据库，首先我们需要确认有没有安装：which sqlplus如果没有安装就需要先安装一下，安装步骤如下： 到oracle 官网下载，之后安装以下两个模块： rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.3.0-1.x86_64.rpm rpm -ivh oracle-instantclient11.2-sqlp

项目简介 使用技术： Servlet JSP JDBC 功能简介： 教师使用功能：添加作业、添加学生、查看作业提交情况 学生使用功能：提交作业 项目代码结构： 数据库设计： s_homework表：包含属性id、title、content、create_time、update_time s_student表：包含id、name、create_time、update_time s_student_homework表：包含id、student_id、homework_id、homework_title、homework_content、create_time、update_time sql如下

现在的许多手写字体识别代码都是基于已有的mnist手写字体数据集进行的，而kaggle需要用到网站上给出的数据集并生成测试集的输出用于提交。这里选择keras搭建卷积网络进行识别，可以直接生成测试集的结果,最终结果识别率大概97%左右的样子。 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Jun 6 19:07:10 2017 @author: Administrator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

安装selenium包，安装Chrome浏览器，安装chromedriver Mac下相关安装： pip install selenium 使用selenium打开一个空的浏览器窗口： from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() 报错’chromedriver’ executable needs to be in PATH 解决方法一：直接下载chromedriver并添加路径 1.下载chromedriver，查看chrome浏览器版本为62 下载地址：http://npm.taobao.org/mirrors/chr