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appium+python自动化36-android7.0连不的问题

前言 由于最近很多android手机升级到7.0系统了,有些小伙伴的appium版本用的还是1.4版本,在运行android7.0的app自动化时候遇到无法启动问题:WebDriverException...3.也就是说appium1.4支持最高android版本是6.0,查下资料可以知道android7.0需使用appium1.6.3以上版本才能支持。...appium1.6以后版本都是以appium-desktop命名的,目前我使用的版本是appium-desktop1.2.2,安装完之后也就是V1.7.1版本 2.appium-desktop所以版本github...4.重新运行时候发现报这个错,从报错信息看是手机上安装的unlock版本不匹配(因为之前运行appium1.4版本有残留),解决办法:手动卸载手机上的appium settings和Unlock就可以了...; Code: '1' 备注 1.有些小伙伴可能用的appium1.6版本,可以尝试加上这个参数,用uiautomator2运行 ‘automationName’: ‘uiautomator2’ # coding

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Linux or windows 后台运行服务

为什么写这篇文章 直接原因是: 看到今天分享的另一篇文章 - Python 一行搭建文件服务器, 然后自己 Windows 上操作了一下,发现关闭命令行服务就停止运行了....随后搞了很久,终于让程序在后台跑起来了(关闭命令行不会自动退出) 联想到了以前经常在 Linux 搭建一些 C++编译的服务, 以前是直接 "..../服务名" 这样运行的(关闭命令行,服务即停止运行,很不方便),后来学到了 Linux 后台运行服务的技巧,很方便....Linux中, /dev/null是一个特殊的设备文件,它丢弃一切写入其中的数据 查看后台运行中的服务 运行 jobs -l 命令, 即可查看后台运行的程序以及它的 pid Windows 上操作...首先在windows启动python服务 第一步: 首先写一个bat脚本 第二步: 写一个vbs脚本(Visual Basic的脚本语言) 其实不需要了解具体语法, 拿来直接用即可 后台运行服务

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Windows使用Docker运行.NetCore

今天我们来说下如何在windows下使用docker运行.net core,既然是docker,那么我们首先得windows安装docker。...Windows安装 docker 有两种选择 : 1、docker for windows 2、docker toolbox 区别: docker for windows-64位Windows 10...运行以下命令: Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All 现在我们再来启动即可,右下角也会有一个图标...我们可以运行一下.net core看一下出来的页面效果,到现在我们需要的.net core的事例已经准备好了,我们现在开始docker 中部署了。...然后我们发现在执行到第六步的时候报错了,说什么该路径找不到该文件 ? 我也卡在这里卡了很久,最后发现路径拼接起来不对。

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FPGA 运行 eBPF XDP 应用

首先要回答的问题就是为什么要让 XDP 程序运行在 FPGA ?理论上高速网络的功能,例如防火墙、负载均衡、SDN 独立使用 FPGA 或者 XDP 都是可以完成的,没必要硬把两者合在一起。...面临的挑战 理论看只要在 FPGA 实现一个能够运行 eBPF 指令的 IP core,通过 Linux 已有的机制把指令 offload 到硬件就可以了,但实际应用中会碰到另一个性能问题,那就是...解决方法 接下来作者主要介绍如何针对 eBPF 指令 FPGA 运行进行优化。...Katran 作为测试应用,对比同样的应用在 FPGA 和 运行在 1.2GHz,2.1Ghz 和 3.7GHz CPU 的性能对比。...作者测试的指标比较多,简单列一些我比较关注的: 针对指令集的优化,平均下来大概能精简掉 40% 左右的指令数,而 eBPF JIT 到 x86 通常指令数还会膨胀,因此相对最终的 x86 指令精简幅度会更大

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gpu运行Pandas和sklearn

当涉及大量数据,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。 以前过去,GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...Nvidia的开源库Rapids,可以让我们完全 GPU 执行数据科学计算。本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...重新启动后运行下面命令,确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是colab实例安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其运行,因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样,但是所有的操作都在GPU内存中执行。...我们看看创建的时间对比: 现在让我们看看GPU是否通过对这些数据帧执行一些操作来提高性能!

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Ubuntu启动并运行Hadoop

Hadoop是一个用Java编写的框架,它允许大型商品硬件集群以分布式方式处理大型数据集。...7. $ hadoop 独立模式 Hadoop被默认配置为以单个Java进程运行,该进程非分布式模式下运行。独立模式很容易进行测试和调试,所以开发阶段通常很有用。...由于Hadoop的默认属性设置为独立模式,并且没有Hadoop后台进程可以运行,所以到这儿我们没有其他步骤可以执行了。 伪分布式模式 该模式以多个Hadoop后台程序本地机器运行来模拟小型集群。...每个Hadoop后台程序都在单独的Java进程运行。伪分布模式是全分布模式的一个特例。 要启用伪分布式模式,您需要编辑以下两个XML文件。这些XML文件单个配置元素中包含多个属性元素。...命令行执行以下命令来格式化HDFS文件系统。

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ParallelXGPU运行Hadoop任务

面对大规模计算密集型算法,MapReduce范式的表现并不总是很理想。...ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云运行”。...然而,当被问起ParallelX是否将会支持亚马逊之外的其他不同云服务提供商,Tony的答复是“暂时还没有,不过我们将拥有一套SDK,供使用内部Hadoop集群的客户使用。...Tony提到,ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码,从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编,以便在GPU运行。...现在同样也有一些FPGA硬件能够运行OpenCL代码,但是要想获得对于广义并行硬件的支持,可能还需要等到未来的某一天。”

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LWN: Linux 运行 macOS 程序

▎What can you do with Darling Darling还是跟Wine不同,没法Linux运行例如Xcode IDE这样的完整macOS GUI程序。...虽然全GUI的application还没法运行,不过这不代表macOS application无法运行。Hyatt解释说,如果你想做的测试是可以纯命令行下实现的,那么很可能能正常工作起来。...Tom Medema问是否能运行sketchtool,这是很流行的Sketch macOS app的命令行接口。...总之,还需要一些时间才能看出Darling会否是一个成功的项目,希望最终能达到像Wine那样的成功,使得大量macOS application都能在Linux运行起来。...可以确定的是,目前已经有一组开发者很有兴趣并且全力在想办法能让macOS applicationLinux运行起来。 LWN文章遵循CC BY-SA 4.0许可协议。 END

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Kubernetes运行SAP UI5应用(

Jerry11月份中旬去SAP上海研究院参加了Kubernetes的内部培训(详情参考我的前一篇文章:站在巨人肩膀的牛顿:Kubernetes和SAP Kyma)。...Jerry 2014年底加入SAP CRM Fiori开发团队,我们开发的CRM Fiori应用,还是部署传统的SAP Netweaver的,详情参考我的文章:SAP Fiori应用的三种部署方式...该应用可以从我的github获取: https://github.com/i042416/jerrylist 如本文标题所示,这个练习的终极目标就是让该UI5应用运行于Kubernetes,那么第一步就是先让它运行于容器里...当然是从包含了能运行UI5应用的那些web服务器的镜像入手,这里我选择了Nginx镜像,Docker hub上有10.4k个stars。...,就达到了本地Docker容器运行UI5应用的目的了。

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【Hadoop】17-集群运行MapRedece

1.2任务的类路径 集群(包括伪分布式模式),map和reduce任务各自的JVM运行,它们的类路径不受HADOOP_CLASSPATH控制。...接下来的主表中列出了集群所有曾经运行或正在运行的应用。有个搜索窗口可以用于过滤寻找所感兴趣的应用。...然而,需要考虑复杂的情况:当程序运行在几十台、几百台甚至几千台节点,如何找到并检测调试语句分散在这些节点中的输出呢?...有时你可能需要调试一个问题,这个问题你怀疑在运行一个Hadoop命令的JVM发生,而不是集群。...集群运行作业,很难使用调试器,因为不知道哪个节点处理哪部分输人,所以不能在错误发生之前安装调试器。然而,有其他一些方法可以用。 本地重新产生错误:对于特定的输人,失败的任务通常总会失败。

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TPU运行PyTorch的技巧总结

但是Kaggle和谷歌它的一些比赛中分发了免费的TPU时间,并且一个人不会简单地改变他最喜欢的框架,所以这是一个关于我GCP用TPU训练PyTorch模型的经验的备忘录(大部分是成功的)。 ?...注意,TPU节点也有运行的软件版本。它必须匹配您在VM使用的conda环境。由于PyTorch/XLA目前正在积极开发中,我使用最新的TPU版本: ? 使用TPU训练 让我们看看代码。..._models[0].state_dict(), filepath) 每个并行内核必须运行相同批数量,并且只允许运行完整批。因此,每个历元小于100%的样本下运行,剩余部分被忽略。...如前所述,我只能使用单核运行进行推理。 直接在jupyter笔记本运行的DataParallel代码对我来说非常不稳定。它可能运行一段时间,但随后会抛出系统错误、内核崩溃。...另一方面,它大部分都可以工作,并且当它工作性能很好。 最后,最重要的一点是,别忘了完成后停止GCP VM! ? 作者:Zahar Chikishev deephub翻译组

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