洛谷颜色对照表

Promise 嵌套使用的简写

Promise嵌套使用的简写promise传入的函数参数reject是一个非必传的参数，如果不需要处理失败时的结果时，我们可以省略掉reject。代码如下：//简化1 constppp=newPromise((resolve,reject)=>{ setTimeout(()=>{ resolve('a') },1000) }).then(res=>{ console.log('res1',res) returnnewPromise(resolve=>resolve(res+'a')) }).then(res=>{ console.log('res',res) returnnewPromise(resolve=>resolve(res+'a')) }).then(res=>{ console.log('res3',res) })复制Promise嵌套使用时，内层的Promise可以省略不写，所以我们可以直接把Promise相关的

接口自动化测试从入门到高级实战

​移动互联网公司的一般架构简化模拟接口测试背景和必要性接口测试是测试系统组件间接口（API）的一种测试，主要用于检测内部与外部系统、内部子系统之间的交互质量，其测试重点是检查数据交换、传递的准确性，控制和交互管理过程，以及系统间相互逻辑依赖关系等。现在的互联网应用（App）已经普遍基于前后端分离架构思路构建，即后端提供数据接口，前端调用接口返回JSon数据渲染到UI。而随着微服务的流行，后端服务模块越来越多，技术团队迫切需要一个效率更高更稳定的获取系统质量信息的方法，以便进行缺陷检测和质量监督。真实的企业后端服务和分层自动化的关键质量保证手段之前基于UI自动化测试技术的思路和手段由于低效繁杂且容易出错已经无法满足实际需要，而面向服务的接口自动化测试体系则应运而生，成为业界最主流的质量管理手段。尤其是对高复杂性的互联网企业平台，系统越复杂庞大，接口测试自动化和持续集成的效果就越明显。业界已经有成熟的低成本、高效率的解决方案、开源工具和案例经验。当下，熟悉和掌握接口自动化测试技术也成为了一线互联网企业对中高级测试开发工程师的基本要求。接口测试的质量目标建设完备的接口自动化测试体系主要从以下

Key note for Planet

Ifyouhaveanyqueston,youcancontactmebyemail(zlw21gxy@gmail.com),orleaveamessagebelow.

极客DIY：童年的掌上游戏机

写在前面小伙伴们，还记得过去的掌上游戏机吗？一名网友wermy在YouTube上面上传了一个DIY掌上游戏机的视频，下面就一起来怀念一下童年的见闻。gameboy在1989年4月6日问世，当时四色黑白屏幕，CPU为8位元，游戏卡最大容量也不过32MB。现正GB系列游戏机总销售量已经超过两亿台，是世界上最畅销的电子游戏机。曾出过的系列GAMEBOYPocket（袖珍GB）、GAMEBOYLight（夜光GB）GAMEBOYColor（彩色GB）、GameBoyAdvance（32位元彩色GB）、GameBoyAdvanceSP（32位元彩色充电前光GB）、GameBoyMicro（32位元袖珍彩色背光GB）。早在2013年就曾有一位游戏爱好者将昔日收藏的GameBoy改装成了Android手机游戏手柄。而现在这名网友通过利用PiZero，改装了按钮等方法，来重新改造了该游戏机。DIY过程把游戏机的面板取下（小心XY按键孔，不要破坏了）XY按键使用的是NES控制器，而且是成成凹形的。所以感觉起来更像是SNES按键。我利用胶带和铜片做了一个按键垫。注意贴胶带的时候保持平行，然后贴在按钮的位置

浅析内网私有模块的处理方式、从码云上通过git安装私有npm包、npm安装git仓库的协议介绍及npm link的使用和npm私有模块的3种方法

　　npm对于前端开发来说是一种必备的工具，对于开源项目来说，完全没有任何问题，安装包的依赖直接依赖于Npm即可。但是，对于公司内网的一些项目就不是太方便了。 　　对于npm公用包来说是比较方便的，直接引用即可。而内网的代码应该怎么引入呢？大概有以下几种方式： npm公有包 npm私有包 搭建npm私有服务器 git仓库 　　公有包肯定是满足不了需求的，因为所有人都能下载包，也就意味着代码是被泄漏了，首先被排除。 　　npm私有包是收费的，而搭建npm服务器也是需要一定成本的，所以最好的方案自然是采用npm安装git仓库的方式了。下面就来实践一下具体如何操作 一、从码云上通过git安装私有npm包 　　首先从码云上新建一个仓库，然后将插件代码gitpush进去 　　然后在本地创建一个npm工程，或使用之前的工程。在相应的package.json中添加私有的npm包，输入：git+仓库位置，如下图所示： 　　然后执行npminstall即可，此时在node_modules中就会有自己的私有nmp包，如下图所示 　　PS：可能在执行npminstall时出现错误，提示是没

Referenced file contains errors (http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.1.xsd)

解决方法： 将Preferences>XML>XMLFiles>Validation中"HonourallXMLschemalocations"前的对号去掉。它将禁用指向不同schema位置相同命名空间引用的验证，仅以第一次找到的可验证的XML文件为结果。

seata实战

eureka 启动eureka 搭建TC 下载seata-server http://seata.io/zh-cn/blog/download.html 复制 修改配置。 修改registry.conf 注册中心eureka 配置中心file registry{ #file、nacos、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa #修改1，注册到eureka里 type="eureka" nacos{ serverAddr="localhost" namespace="" cluster="default" } #修改2 eureka{ serviceUrl="http://localhost:7900/eureka/" #application="default" application="seata-server" weight="1" } redis{ serverAddr="localhost:6379" db="0" } zk{ cluster="default" serverAddr="127.0.0.1:2181" session.time

js promise 风格编程

使用q 这种方式，极大的避免了回调地狱的情况产生，以后打算长久用这种方式。 再写Nodejs，再也不担心这个问题了。 以下实例，作为连接数据库的公共方法。 /** *CreatedbyThinkCaton15/11/24. */ varmysql=require('./db/db'); varQ=require('q'); //vargetConnection=function(){ //vardeferred=Q.defer(); //mysql.MySqlDb.getConnection(function(err,connection){ //console.log('connection:',connection); //deferred.resolve(connection); //}); //returndeferred.promise; //} // //vardoQuery=function(connection){ //vardeferred=Q.defer(); //connection.query('select*fromuser',function(err,

[设计模式]<8>. C++与中介者模式(mediator pattern)

  意图：用一个中介者对象封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式的相互引用，从而减小耦合。   原文：默默的EEer 地址：http://www.cnblogs.com/hebaichuanyeah/p/6091506.html   实际就是指，利用一个中介者对象来连接两个对象的操作。例如需求是，A对象更新/改变了，B对象也跟着相应的更新/改变，不通过直接调用B对象   一个例子，详见注释 #include<iostream> usingnamespacestd; classColleague; //定义一个中介者接口，包含对象改变所需调用函数。 classMediator { public: virtual~Mediator() { } virtualvoidchanged(Colleague*)=0; }; //定义"同事"类接口，初始化需要一个中介者对象，并通过该类更新另外一个"同事" classColleague { public: //初始化中介者类对象 Colleague(Mediator*media

python学习笔记——递归算法

阶乘 #递归计算阶乘 deffactorial(n): ifn==1: return1 returnn*factorial(n-1) result=factorial(6) print('阶乘：',result)复制 累加 #递归求和 defaccumulation(n): ifn==0: return0 returnn+accumulation(n-1) print('累加：',accumulation(6))复制 斐波那契数列 #斐波那契数列 deffibonacci(n): ifn==0: return0 ifn==1: return1 returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2) print('斐波那契数列：',fibonacci(9))复制  

C# 应用 - 多线程 4) Task cancel

1.操作取消 1.1步骤 实例化CancellationTokenSource对象，该对象管理取消通知并将其发送给单个取消标记 将CancellationTokenSource.Token属性返回的标记传递给每个侦听取消的任务或线程 为每个任务或线程提供响应取消的机制 if(token.IsCancellationRequested) 调用CancellationTokenSource.Cancel方法以提供取消通知 1.2代码示例 usingSystem; usingSystem.Threading; publicclassExample { publicstaticvoidMain() { CancellationTokenSourcects=newCancellationTokenSource(); ThreadPool.QueueUserWorkItem(newWaitCallback(DoSomeWork),cts.Token); Thread.Sleep(2500); cts.Cancel(); Console.WriteLine("Cancellationset

展示博客

展示博客 成员简介： 成员 链接 田先强 https://www.cnblogs.com/txq1997/ 王建木 https://www.cnblogs.com/anpaishangle/ 李昕洪 https://www.cnblogs.com/l123456 王鑫 https://edu.cnblogs.com/campus/fzzcxy/2016SE/?page=3 吴庭威 https://www.cnblogs.com/wtw6/ 翟堂贵 https://www.cnblogs.com/zhaitanggui345/ 辛博 https://www.cnblogs.com/boyge 演示动态图： 首页 注册 登录 发布商品 预期用户量： 预期用户为校内的学生，能够自由的在网站上发布不需要的二手货 预期用户暂时不确定，因为网站还没有做完善并没有进行宣传 目标用户视频或介绍： 在课堂上有人做演讲了 分工协作： 因为团队每个人技术差距过大，根据每个人所擅长的技术进行工作分配。代码部分薄弱的进行博客攥写，演讲之类的工作 项

Dijkstra 算法求最短路径

   以上是一个有向无环图，从V1到V2所花费的代价是2，从V1到V3的代价是3，...，以此类推，求出从V1到其他各个点的最短路径。 Dijkstra思路： 建立两个容器，容器S中装着已经求出最短路径的顶点，初始时只有V1，另外一个容器U装着V1到其他顶点的代价，初始时都为无穷大。 在图中遍历与V1直接相连的顶点V2和V3，发现(V1,V3)=3是最小的，此时将V3加入容器S，并且将V3移出U，得S={V1=0，V3=3}，U={V2=4，V4=∞，V5=∞，V6=∞} 以V3为中点，更新U中的其他点到V1的距离，取最小值。如(V1,V3)+(V3,V4)=3+3=6<U[V4]=∞，所以U[V4]=6，依次类推，U[V5]=13，的U={V2=4，V4=6，V5=13，V6=∞} 找出U中最小的值，U[V2]=4，将V2加入到容器S中，并从U中移出，得S={V1=0，V3=3，V2=4}，U={V4=6，V5=13，V6=∞} 以V2为中点，更新U中的值，发现V4不用更新，因为(V1,V2)+(V2,V4)=10<U[V4]=6，但是要更新V5，

使用scipy.spatial.Delaunay 三角网的构建

1.前言 　　众所周知，Delaunay三角剖分算法在测绘工程中有着重要的应用。如果你是使用C#，Java之流的编程语言，不好意思你得自己去实现这个算法。好在python有着非常强大的开源库，python+numpy+scipy+matplotlib可谓科学计算”黄金搭档“，当然诸如pandas之流的高性能数据分析库，掌握他们你就不必重复造轮子了。 2.进入正题 　　这篇随笔主要介绍如何使用Python+scipy+numpy+matplotlib来演示Delaunay三角网的构建并最终以图形显示出来。 　　首先先贴一下主要的数据结构代码： classVector2d(): def__init__(self,x,y,name=""): self.name=name self.x=x self.y=y self.rnx_path=None #重载运算符 def__eq__(self,other): ifisinstance(other,types.NoneType)ornotisinstance(other,Vector2d): raiseValueError('Expected

SQL分页语句

--2.思路：--每页5条数据，要看第3页的数据--1>先为每条记录增加一个行号。row_number()--2>通过用户要查看的数据，使用行号进行筛选。--3每页5条，要看第3也，因该是从第(2*5)+1...3*5select*from(select*,rn=row_number()over(orderbyFormContentTimeasc)from_UserForm)astwheret.rnbetween(2*5)+1and3*5

PHP urldecode()与urlencode()函数

链接:https://blog.csdn.net/tashanhongye/article/details/49668835 urlencode()函数原理就是首先把中文字符转换为十六进制，然后在每个字符前面加一个标识符%，对字符串中除了-_.之外的所有非字母数字字符都将被替换成百分号（%）后跟两位十六进制数，空格则编码为加号（+）。 urldecode()函数与urlencode()函数原理相反，用于解码已编码的URL字符串，其原理就是把十六进制字符串转换为中文字符。   urlencode()函数原理就是首先把中文字符转换为十六进制，然后在每个字符前面加一个标识符%，对字符串中除了-_.之外的所有非字母数字字符都将被替换成百分号（%）后跟两位十六进制数，空格则编码为加号（+）。 urldecode()函数与urlencode()函数原理相反，用于解码已编码的URL字符串，其原理就是把十六进制字符串转换为中文字符。 ForExample: index.html <?php header("Content-Type:text/html;charset=utf-

Linux常用命令（二）————压缩+解压

tar -c:建立压缩档案-x：解压-t：查看内容-r：向压缩归档文件末尾追加文件-u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。 -z：有gzip属性的-j：有bz2属性的-Z：有compress属性的-v：显示所有过程-O：将文件解开到标准输出 下面的参数-f是必须的 -f:使用档案名字，切记，这个参数是最后一个参数，后面只能接档案名。 eg: #tar-cfall.tar *.jpg这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包，-f指定包的文件名。  #tar-rfall.tar*.gif这条命令是将所有.gif的文件增加到all.tar的包里面去。-r是表示增加文件的意思。 #tar-tfall.tar这条命令是列出all.tar包中所有文件，-t是列出文件的意思 #tar-xfall.tar这条命令是解出all.tar包中所有文件，-x是解开的意思 压缩 tar-cvfjpg.tar*.jpg//将目录里所有jp

思维题-Pupils Redistribution

题目 InBerlandeachhighschoolstudentischaracterizedbyacademicperformance—integervaluebetween1and5. Inhighschool0xFFtherearetwogroupsofpupils:thegroupAandthegroupB.Eachgroupconsistsofexactlynstudents.Anacademicperformanceofeachstudentisknown—integervaluebetween1and5. Theschooldirectorwantstoredistributestudentsbetweengroupssothateachofthetwogroupshasthesamenumberofstudentswhoseacademicperformanceisequalto1,thesamenumberofstudentswhoseacademicperformanceis2andsoon.Inotherwords,thepurposeoftheschooldi

性能优化概要(2)数据库时间,监控和优化工具

1.数据库时间 数据库时间,具体来讲优化不仅仅是缩短等待时间 ,而是缩短最终用户的响应时间和（或）尽可能减少每个请求占用的平均资源 有时这些目标可同时实现，而有时则需要进行折衷（例如并行查询） 通常可以认为，优化就是避免以浪费的方式占用或保留资源 对数据库发出的任何请求由两个不同的段组成： 等待时间（数据库等待时间）和服务时间（数据库CPU 时间） 等待时间是各种资源的所有等待时间的总和 CPU 时间是实际处理请求或在OS队列中等待所用的时间的总和 这些时间不一定由一个等待时间和一个CPU 时间块组成 优化包括缩短或消除等待时间以及缩短CPU 时间这句话，适用于所有的环境 无论是应用程序类型、还是联机事务处理(OLTP) 或数据仓库(DW) 非常繁忙的系统因为要在运行队列中等待，所以数据库CPU 时间也更长 过载的系统将导致进程在运行队列中等待，从而会增大所有进程的数据库CPU 时间 通过将CPU 时间与等待时间进行比较，可以确定用于有效工作的响应时间，以及用于等待可能由其他进程占用的资源的时间。 通常情况下，等待时间占在系统中占主导地位,可优化的余地就会有很多，而CPU 时间占主

操作系统

POJ 2109 Power of Cryptography二分+大数相乘和pow为什么可以直接过的原因

http://poj.org/problem?id=2109 这个题目一看就是个大数的题目，但是很流行下面这段一行代码的程序：   #include<stdio.h>#include<math.h>#include<iostream>usingnamespacestd;intmain(){doublea,b;while(cin>>a>>b){cout<<pow(b,1.0/a)<<endl;}return0;   } 虽然这段代码经过无数次提交ac的证明，但是我不得不说，不懂，完全不懂，double能把100位的n按照合理精度转下来吗？、、 也许这个代码能够ac，是因为测试数据不严谨吧。 先介绍正解，然后在说明原因。 下面，介绍正解： 二分+大数运算 #include<cstdio>#include<cstring>#include<cmath>#include<iostream>usingnamespacestd; #defineM4