请计算 ⌊\frac{a+b+c}{2}⌋，即 a,b,c 相加的和除以 2 再下取整的结果。
这是一款云开发超多功能工具箱组合微信小程序源码 不需要任何服务器和云服务资源,拥有海量工具,功能不断增加,支持流量主 测算工具: 网速测试,计算器,血型计算,关系计算器,一生时间,尺码计算,色盲测试,房贷计算器,尺子 ,量角器,BMI计算器 信息查询: 今天吃什么,粤语翻译,福布斯排行榜,Ip查询,常用号码,国旗头像,每日一图,图片拼接,九宫格切图 常用工具: 节日倒计时,手机清灰,随机数,大转盘,全屏时钟,取色器,文本解密,全屏弹幕,震动,二维码创建,文本加密,倒计时,二维码识别 娱乐工具: 恶搞理发器,插电充钱,数钱,2048小游戏。
在Sonobuoy 0.15.4中，我们引入了插件通过使用可定制的webhook向Sonobuoy报告插件进展的功能。报告状态对于运行Kubernetes一致性测试的长时间运行的、不透明的插件（如e2e plugin）非常重要。
文章：Lane Detection and Estimation from Surround View Camera Sensing Systems
在如今全球疫情持续蔓延的情况下，人们往往希望通过各种生产力的增强方式，来替代当前无法面对面开展高效协作的状况。在本文中，我们将和您讨论五种有助于软件工程师和技术公司提高工作效率的实用方式，其中包括：设计系统(Design systems)、代码查询器(code linters)，代码格式工具(code formatters)、持续集成(continuous integration)、以及IaaS/PaaS平台(IaaS/PaaS providers)。它们能够帮助您在不牺牲软件产品质量的情况下，加快整个开发周期和交付进程。
架构设计图对于质量保障同样重要，只有充分了解被测对象，才能制定出更合理和高效的测试方案。Milvus 2.0 是一个云原生、分布式的架构，主要的入口通过 SDK 进入，内部有很多分层的逻辑。因而对于用户来说，SDK 这一端是非常值得关注的一部分，对 Milvus 测试时，首先会对 SDK 这一端进行功能测试，并通过 SDK 去发现 Milvus 内部可能存在的问题。同时 Milvus 也是一个数据库，因此关于数据库的各种系统测试也会涉及到。
单元测试. angular cli使用karma进行单元测试. 首先执行ng test --help或者ng test -h查看帮助. 执行测试的话就执行ng test即可, 它会执行项目里所有的.s
在 jest 单元测试中使用快照、API-mock 和 DOM 样式状态断言已经能够实现基础的 UI 测试，但是单元测试属于白盒测试，更关注数据的流动，而端到端测试(End To End Test)属于黑盒测试，更关注操作结果的展示，因此测试效果自然不同。端到端测试更贴近真实用户操作，页面运行在真实的浏览器环境中，因此端到端测试是从用户角度出发的测试。
本设置指南主要面向正在或将要参与 Kubernetes 开源项目以及为之做贡献的开发者、技术作家和测试人员。例如，它适用于以下各类人员：想要为 Kubernetes 进行文档编辑、代码修复和草拟新功能；开发和使用各种使用 Kubernetes API 的应用程序，如概要分析、监视和集成工具；开发专门利用 Kubernetes 功能集的服务。
有多种不同种类的测试，我会首先解释其中的一部分。首先，我将介绍单元测试的基础知识，即测试应用程序的每个部分并检查它们是否适合使用。为此我们将使用 Facebook 开发的测试框架 Jest。它已经准备就绪，并具有进行测试所需的功能。
Kubernetes 是一个简单且复杂的系统，简单之处在于其整体架构比较简单清晰，是一个标准的 Master-Slave 模式，如下：
此篇文章是续 webpack多入口文件、热更新等体验，主要说明单元测试与e2e测试的基本配置以及相关应用。 一、单元测试 实现单元测试框架的搭建、es6语法的应用、以及测试覆盖率的引入。 1. 需要安装的项目： jasmine：单元测试库 karma：测试框架，配置选择phantomjs浏览器 karma-jasmine：操作jasmine的插件 karma-webpack：webpack与karma的连接 mock：用于数据模拟，用'npm install --save-dev mockjs'安装 kar
原文地址：https://vuejsdevelopers.com/2020/07/20/code-coverage-vue-cypress/ 原文作者：Gleb Bahmutov 译文出自："掘金翻译
说到截图，最常用的可能就是QQ自带的截图功能了，简单流畅能满足我们的日常需求，依附于QQ，没有特殊的需求甚至不需要其他的截图软件。
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
如果您正在使用angular, 但是没有好好利用angular cli的话, 那么可以看看本文.
2018年即将过半，前端开发这个行业又进一个台阶了。找来一个现代前端技术图谱看看，真是吓尿了——宝宝心里苦啊！
Angular CLI 现在虽然可以正常使用但仍然处于测试阶段. Angular CLI 依赖 Node 4 和 NPM 3 或更高版本.
circuit breakers(熔断器)是elasticsearch对于自身防止资源被过度消耗的一种保护机制。主要是为了防止业务elasticsearch时，资源被过度消耗，引起JVM的OutOfMemoryError。防止elasticsearch服务的JVM堆内存负载过高而导致服务不可用。通过熔断器的参数阈值约束，elasticsearch集群在响应客户端请求时当超过预设阈值后就会停止接受新的请求，并返回响应的错误信息。保护集群的稳定性。为此elasticsearch提供了多种熔断器。
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候，我们往往会观测到各种各样的图形，无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件，例如，Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测，我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征，以方便为后续的性能调优提供数据参考。
在本篇文章中，笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为，以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解，为后续的性能调优做好理论准备。
x86最大使用量2G[最大4G，系统保留1G，出于商业目的个人用户只可以使用2G]，除去代码占用的空间实际的程序运行内存最大只能支持到1.4G-1.5G之间，实际测试的值，再大就会内存溢出。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自 Mata AI、法国索邦大学、巴黎高师的研究者成功让 Transformer 直接预测出完整的数学表达式。 符号回归，即根据观察函数值来预测函数数学表达式的任务，通常涉及两步过程：预测表达式的「主干」并选择数值常数，然后通过优化非凸损失函数来拟合常数。其中用到的方法主要是遗传编程，通过多次迭代子程序实现算法进化。神经网络最近曾在一次尝试中预测出正确的表达式主干，但仍然没有那么强大。 在近期的一项研究中，来自 Meta AI（Fac
来自：开源中国社区 链接：www.oschina.net/translate/the-front-end-test-pyramid-rethink-your-testing 原文：https://medium.freecodecamp.org/the-front-end-test-pyramid-rethink-your-testing-3b343c2bca51 如果您正在测试前端应用程序，则应该了解前端测试金字塔。 在本文中，我们将看到前端测试金字塔是什么，以及如何使用它来创建全面的测试套件。 前端测试金
在数字IP/IC，FPGA项目的上板验证阶段，对于一些难以确定原因的bug，比如：RTL仿真时，测试pattern覆盖不够全面，fpga跑起来后的实际信号时序可能跟RTL 仿真不一致，从而出现Bug。一种debug的方式就是用FPGA工具提供的ILA模块（xilixn在ISE中叫：chipscope），来实时抓取FPGA内部数字信号的波形，分析逻辑错误的原因，帮助debug。
注意tensorflow会检查类型，不指定类型时按照默认类型，如1认为是int32, 1.0认为是float32
对于 Angular 项目，推荐使用 angular-cli 创建打包项目 Angular 会默认帮我们配置。 但是有特殊的需求时就显然不是很灵活，比如想分割一些较大的打包文件、分析每个打包文件组成，自定义webpack一些参数的时候就发现无从下手。 对许多项目的常见依赖项是日期库moment.js 。 这包括使用语言环境的功能，但是，它大大增加了整体捆绑软件的大小。这些都是需要我们优化的地方。
Kubernetes的ResourceQuota功能可以帮助用户限制Kubernetes集群中Pod和容器使用的资源，以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源，并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。在本文中，我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能，包括如何创建和配置ResourceQuota对象，以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源。
老码农在上一篇博客 给出了如何从头开始创建一个 自带自动化测试工具的 RESTful 服务项目的例子. 今天我们在这个简单例子上做延伸, 把这个例子改写为一个简单的 TODO Task 应用. 该应用
ChatGLM2-6B模型的中文效果较好，相比ChatGLM-6B模型有了进一步的优化，可以本地部署尝试。
【新智元导读】DARPA无人车挑战赛催生了一系列无人驾驶人才和公司，如今，DARPA又发布了量子计算挑战赛，给出四大命题，号召研究人员用量子计算解决机器学习问题。量子计算和机器学习牵手将是怎样一番盛况？先来看这四大挑战。
原文链接：https://labs.pineview.io/learn-how-to-build-test-and-deploy-a-single-page-app-with-vue-3-vite-and-pinia/[1]
机器之心报道 机器之心编辑部 来自 Mata AI、法国索邦大学、巴黎高师的研究者成功让 Transformer 直接预测出完整的数学表达式。 符号回归，即根据观察函数值来预测函数数学表达式的任务，通常涉及两步过程：预测表达式的「主干」并选择数值常数，然后通过优化非凸损失函数来拟合常数。其中用到的方法主要是遗传编程，通过多次迭代子程序实现算法进化。神经网络最近曾在一次尝试中预测出正确的表达式主干，但仍然没有那么强大。 在近期的一项研究中，来自 Meta AI（Facebook）、法国索邦大学、巴黎高师的研究
在 Kubernetes 中，Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐，因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时，系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说，如果资源不足，也就无法继续申请资源（内存用完就是用完了），此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod，以保证该节点上有充足的资源。
最近两年测试界最火的测试工具莫过于Cypress，作为测试工程师弯道超车必备、下一代UI自动化测试利器，Cypress开发团队也一直在拼命做事，这不，Cypress10.x重磅发布了。
网络技术的升级使得市场上音视频类的产品形态越来越多，直播、短视频你方唱罢我登场。公司内也有多个专注于音视频技术、音视频产品服务的团队。音视频产品需要关注哪些质量控制点，如何评估音视频质量，笔者就在音视频实验室的几年工作经验进行介绍。欢迎相关团队同学互相探讨，共同成长。
作者 | Dmitry Kruglove 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 初创公司的技术方面有时会非常多变，包含很多未知因素。使用什么技术栈？哪些组件对现在来说可能被过度使用，但在未来却值得关注？如何在保持足够高的质量标准以维持可维护的代码库的同时，平衡业务特性开发的速度？ 在本文中，我想和大家分享一下我们从头开始构建 https://cleanbee.syzygy-ai.com/ 的经验——我们如何根据需求塑造流程，以及当我们用新组件扩展我们的技术栈时，我们的流程是如何演变的。 企
作者 Todd Neal (AWS), Matthias Bertschy (ARMO), Sergey Kanzhelev (Google), Gunju Kim (NAVER), Shannon Kularathna (Google)
你或许早已经知道“单元测试”“端到端测试”这些名词，但从未真正付诸实践。在这一系列实战教程中，我们将手把手带你掌握 Jest、Enzyme、Cypress 等测试利器，帮助我们从 bug 的沼泽中挣脱出来，成为一个无往不利的高阶前端开发者！
2019 年前端测试依然是一个炙手可热的话题。笔者在今年 5 月份参加 Vueconf 的时候，Vue 单元测试的主题演讲者曾向现场的参与者发出提问，有多少团队引入了单元测试，意外的是只有寥寥数人举起了手。尽管，那个时候笔者的团队也还没有引入前端测试，但是考虑到测试的必要性，且团队正在着手一个新项目，所以回去之后在这个新项目全量地接入了前端测试。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
tuningConfig 的配置是可选的，如果你不在这里对这个参数进行配置的话，Druid 将会使用默认的配置来替代。
Apache APISIX 是一个高性能、可扩展的微服务 API 网关。它是 Apache 软件基金会的顶级项目之一，为全球数百家公司提供服务，处理其关键任务流量，包括金融、互联网、制造、零售和运营商。客户包括美国宇航局、欧盟数字工厂、中国移动和腾讯。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
Elasticsearch在演进过程中，考虑了集群及节点维度的稳定性。例如，向节点发送了太多请求或者请求体太大，那么这些请求会被拒绝。这个拒绝的过程是靠Elastics的各种熔断器实现的。熔断器被放置在读写请求处理的关键路径中，如当网络请求进入节点，或执行聚合之前。熔断器的核心思想，是通过估算请求使用的内存是否会超过熔断器的限制而避免OOM。Elasticsearch设置有各种类型的熔断器，如in-flight request熔断器、field ddata熔断器等。在这些子熔断器之上，Elasticsearch还有一个父熔断器，提供所有子熔断器的全局视图。某些场景下，请求没有超过任何子熔断器的限制，但是预估的jvm使用量总和会超过父熔断器，此时父就会生效。
在本系列的第 1 部分中，我们讨论了如何使用专用游戏服务器，将其与 Docker 打包，然后在Kubernetes 上托管和管理它，这是一个很好的开始。然而，由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的，我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器，以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
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