目录介绍代码（judge.cpp）使用说明结尾 介绍 做完一道题目后，当你有一堆的测试数据，却没有用来测评的OJ，就只能一个数据一个数据的测试时，你的心态一定是崩的，所以需要我们自己来编写一个测评程序，批量进行测评，有助于加快测评速度。 代码（judge.cpp） 其实代码很简单，很通俗易懂，萌新应该都看得
目录介绍主程序.in文件生成（data_make_in.cpp）.out文件生成（data_make_out.cpp）结果结尾 介绍 有许多OJ平台及各大比赛的出题人需要出很多的测试数据，但却自己编不出来？ 下面这些建议你看看 （虽然网上有很多其他的bat版随机测试数据编写器，但是我还是喜欢用我这种C++版的） 主程序 .in文件生
前段时间，知识星球里有同学问到：自动化case越多，测试数据越多，数据的管理成本也越来越高，是否需要一个数据池来专门管理测试数据？ 这是一个好问题，也是很多测试同学在自动化测试实践中必须面对的一个问题。 近几年随着技术不断发展，新的工具、方法论和技术实践越来越多，自动化测试在具体工
⬇️ 点击“下方链接”，提升测试核心竞争力！ >>更多技术文章分享和免费资料领取 测试数据在整个测试过程中扮演着极为重要的角色，但是它却像个没有星象的演员，明明至少是男二号，但总是被观众忽略。在测试过程中，我们往往在测试计划阶段就忽略了测试数据，在起先没有给测试数据的设计、准备
⬇️ 点击“下方链接”，提升测试核心竞争力！ >>更多技术文章分享和免费资料领取 在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。获取概念数据和获取需求的过程是交织在一起的，事实上，它们其实是一个事儿，因为数据是需求中最重要的组
前言： 代码的可维护性除了代码冗余之外还有就是数据尽量不要和代码掺杂在一起，因为阅读起来会非常的凌乱；数据分离能更好的增加代码可读性和可维护性，也能更好的二次修改使用。 上一篇小编与大家分享了pytest参数化，文章中，数据与代码放在一个py文件中，如果要修改数据就比较麻烦了，本篇
读者提问： 『性能测试准备测试数据，我是从数据库中把数据提取出来，放在 TXT 中，是否需要直接从数据库中访问数据，这两者得到的性能测试结果差异大吗，应该以哪个为准呢 ？』 阿常回答： 数据量较小的情况，数据放在 TXT 中或是从数据库中读取，区别不大。 数据量较大的情况，从 TXT 读
第1题 青蛙 查看测评数据信息 青蛙Filip住在一条数轴上。这条数轴上有N个岛屿，岛屿的坐标已知。一开始，Filip在坐标为position[0]的岛屿上。他的最大跳跃距离为L，这意味着他可以跳往任何一个与他的距离不超过L的岛屿。Filip不能跳到一个没有岛屿的点上。他的跳跃次数没有限制
术语 训练样本：代表数据集的观察，记录，个体或者样本 训练：模型拟合，对参数型模型而言，类似参数估计 特征：等同于预测因子，变量，输入，属性或协议量等 目标：等同于结果，输出，响应变量，因变量，分类标签或真值等 损失函数：经常与代价函数同义，有时也被称为误差函数 1.预处理——整理数据 原始数据很少能
今天遇到两个问题 1、打开charles后，Structure处没有反应，任怎么检查都没有错，后来才知道proxy中有个Windows Proxy，这次没有显示出来； 解决方法：重启电脑就行了~~~~解决了~哎~ 2、rewrite 遇到两个问题 问题一：跨域问题，不添加Access-Control-Allow-Origin报"NO Access-Control-Allow
目录前言一、架构设计1. 第一次作业2. 第二次作业3. 第三次作业二、测试数据准备三、性能分析1. query_circle与query_block_sum2. query_group_value_sum3. query_least_connection4. send_indirect_message四、Network拓展五、学习体会 前言 本单元围绕JML进行规格化设计，契约式
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当你需要为你的单元测试想出有用的测试数据时，你是否也经常没有灵感？不要担心，Java Faker来救你了！在这篇博客中，你将学习如何生成你的测试数据。在这篇博客中，你将学习如何生成你的测试数据。1. 简介 编写测试数据是编写测试时最难的任务之一。通常你会在使用数字的时
01-复杂度2 Maximum Subsequence Sum 坑： 1. 题目：output数据！不是下标 2. 输入数据：要考虑这些变态情况 （1）全是负数的情况 -- 特判 （2）全是0的情况 --输出： 0 0 0 （3）全是0+负数 --输出： 0 0 0 （4）0 0 0 1 2 3 --算！ （5）1 2 3 0 0 0 --不算！不要后面的0 #include<iostream> using namespace std;
# -*- coding:utf-8 -*- import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import pymysql from faker import Faker import sys from dbUntils.mysql_DBUtils import MyPymysqlPool import importlib importlib.reload(sys) fake2 = Faker(locale='ZH_
没有测试数据的用例就像一盘散沙，跑两步就跑不动了 没有测试数据，所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情，就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性，甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。 至今测试er造测试数据还是靠人工写，电话号码、身份证
1、先贴一个总览 基础6模块： 1、common>公共文件包，存放封装好的常用公共操作模块，如数据库操作、文件操作、日志自定义操作等 2、 configs>配置文件包，集中项目配置文件（路径配置）、测试项目环境配置等 3、data>数据文件包，测试数据所属文件夹，测
--创建测试数据库create database testDbgo use testDbgo --新闻表create table News( NeID int not null primary key identity(1,1),--新闻ID自增 NeTitle nvarchar(100) null,--标题 NeContent ntext null,--内容 NeCreateTime datetime null,--时间 NeTabIdStr nvarchar(200)
在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。获取概念数据和获取需求的过程是交织在一起的，事实上，它们其实是一个事儿，因为数据是需求中最重要的组成部分。 需求工程是个大话题，目前有很多种流派和实践方式来来搞定需求，
【Horn Studio】编程专栏： 算24 解题思路 题目 题目描述 给出4个小于10个正整数，你可以使用加减乘除4种运算以及括号把这4个数连接起来得到一个表达式。现在的问题是，是否存在一种方式使得得到的表达式的结果等于24。这里加减乘除以及括号的运算结果和运算的优先级跟我们平常的定义
关注公众号，获取测试开发实战干货合辑。本文节选自霍格沃兹《测试开发实战进阶》课程教学内容，进阶学习文末加群。 数据驱动就是通过数据的改变驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是 参数化在自动化测试中的应用 。 测试过程中使用 数据驱动的优势 主要体现
问题描述 : 明明是一个很聪明的孩子，学什么东西都很快。但是他也有个缺点，就是不愿意做重复的劳动，往往学会一样东西以后，就不太愿意再去碰它。有一天，明明在数学课上学了矩阵的转换，即有一个r×r的矩阵，把矩阵中的数以左上到右下的对角线的方式进行交换，然后形成一个新的矩阵。 例如：有个
问题描述 : 明明的爸爸是一位数学家，明明受他爸爸的影响从小就喜欢数学，经常向他爸爸学习或请教数学问题。一天，明明问他爸爸什么是素数，明明的爸爸回答说：“首先，素数都是大于1的自然数；其次，素数是只能被1和其本身整除的数。例如‘3’这个数，它只能被1和3这两个整数整除，因此‘3’就是素
问题描述 : 明明这次又碰到问题了： 给定一个正整数N，明明的爸爸让他输出一个以Z开始的菱形，以后依次为Y，X…， 比如当N等于1的时候输出图形： Z 当N等于2的时候，输出图形：（Y前没有空格，Z、X和W前一个空格） Z Y X W 当N等于3的时候，输出图形（Z前两个空格，Y、X前一个空格，W前没有空格......）：
问题描述 : 明明的爸爸经常用做游戏的方法启发明明对数学的兴趣。有一次，明明爸爸准备了许多盒子和球，他要和明明做一个放球的游戏。 游戏如下：要将k个小球依次装入到若干个盒子中去（可以使用的盒子数不限）。 小球装入盒子的规则如下： 1）第一个盒子不能为空。 2）依次装入各个盒子的球
