本十字链表代码包含图的创建（插入顶点及弧）、弧权值的获取、删除顶点或弧，输出图中的数据，代码实测正确，若有疑问请发邮件（mark@cug.edu.cn）

在IT行业中，测试是软件开发过程中的重要环节，确保产品的质量和稳定性。
本次我们将探讨一个名为"Testing_Balloonicorn-s_Party"的项目，它似乎是一个以Python编程语言为基础的测试框架或者测试用例集。
从标题来看，可能是一个与某个特定事件或主题相关的测试项目，比如一个庆祝活动或者游戏，而"Balloonicorn"可能是这个项目中的虚构角色或者代号。
Python作为一门强大的编程语言，被广泛应用于自动化测试，尤其在Web应用、API接口以及单元测试等方面。
Python有丰富的测试库支持，如unittest、pytest和behave等，它们提供了结构化的测试编写方式和方便的断言方法，帮助开发者高效地进行测试工作。
1. **unittest**: Python的标准测试框架，提供类级别的组织结构，可以创建测试套件，支持参数化测试，且与面向对象编程紧密结合。
在"Testing_Balloonicorn-s_Party"项目中，可能会看到(unittest.TestCase)类的继承，以及各种test_开头的方法来定义测试用例。
2. **pytest**: 相比unittest，pytest更加灵活和强大，支持自定义断言、更简单的测试发现机制和更丰富的插件生态。
项目可能使用了pytest来编写测试，利用其内置的fixture功能来管理测试环境和数据，以及pytest.mark.xfail和pytest.raises等标记来处理预期失败和异常情况。
3. **测试驱动开发(TDD)**: 在这个项目中，可能会遵循TDD原则，即先编写测试，再编写能通过这些测试的代码。
这样可以确保每个功能都有对应的测试覆盖，提高代码质量。
4. **模拟对象(Mocking)**: 测试过程中，为了隔离测试，避免依赖外部资源或服务，可能会使用mock对象来代替真实的依赖。
Python的unittest.mock库提供了一套强大的模拟工具，可以创建模拟函数、类或模块，以便于控制测试行为。
5. **覆盖率报告**: 测试完成后，通常会生成覆盖率报告来评估测试的全面性。
Python有coverage.py库用于计算测试覆盖率，帮助开发者了解哪些代码段未被测试到。
6. **持续集成/持续部署(CI/CD)**: 如果项目规模较大，可能会结合Jenkins、GitLab CI/CD或Travis CI等工具进行自动化测试，每次代码提交都会触发构建和测试流程，确保代码质量。
7. **测试自动化**: 除了手动编写的测试用例，Python的selenium库可用于Web UI自动化测试，requests库可以处理HTTP请求的接口测试。
如果"Balloonicorn-s_Party"涉及到用户界面或API交互，这些工具可能被使用到。
在"Testing_Balloonicorn-s_Party-master"的压缩包中，可能包含了测试脚本、配置文件、测试结果报告以及必要的资源文件。
解压并研究这些内容，我们可以更深入地了解项目的具体测试策略和实现细节。
无论是为了学习Python测试，还是为了维护和改进这个项目，对这些知识点的理解都是至关重要的。

火龙果软件工程技术中心  本文内容包括：概述设置不同类型的分析程序实现IAnalyze的分析程序实现IReport的分析程序运行分析程序SML：概述使用SML将分析程序链接起来接口转储结构：概述实用类实用分析程序结束语参考资料在本系列的第一篇文章中，您了解到IBM:registered:DumpAnalyzerforJava:trade_mark:工具可以针对格式化的系统转储执行分析并提供问题诊断建议。
该工具的一个优点就是可以通过编写自己的分析模块对它进行功能扩展。
本文将是介绍以Java为平台的IBM诊断工具系列文章的最后一篇，将向您展示如何构建分析程序以帮助您深入研究系统转储，并对Java代码进行调优。
本系列的第一篇文章介绍了IBMD

数学建模方法与分析.Mark著.新西兰.汉译版，经典建模书籍，适合入门使用

1概述在软件开发团队中，由于质量被视为软件产品的生命，而始终被人们所高度关注；
然而在现实生活中，许多软件产品却时常陷入质量低下的旋涡，总是不尽人意。
究其根源，在于这些软件产品对其质量内涵的把握，仅仅停留在减少软件运行错误、加强软件测试、避免软件缺陷的一般性层面，而对整个软件开发生命周期的全过程质量管理，缺乏总体架构。
因此，在大型软件产品的开发与设计中，始终体现全过程质量管理思想的RationalUnifiedProcess:trade_mark:(简称RUP)和提供全生命周期支持的软件开发平台，则展现出强大的生命力和独特魅力。
2全过程质量保证2.1质量定义在RUP中，质量定义如下：1)满足或超出认定的一组需求2)使

本程序包为STM32F103的四个通用定时器的编码器模式配置（寄存器和库函数两个版本都有），由于TIM2和TIM5的IO重叠，这里对TIM2进行了端口重映射，两个版本的程序实测均正确。
如有疑问可发邮件：mark@cug.edu.cn

mnist训练集，png格式图片，60000张图片。
图片放在0~9文件夹下，对应是图片的mark。

eDEX-UI远程监控服务器（尚在开发中/尚无法使用）设置Linux服务器进行eDEX-UI远程监视所需的一切。
基本思想是，通过SSH从eDEX进入服务器将使您能够看到所有UI信息，就像从该服务器上运行一样。
这是一项正在进行中的，尚未完全想到的研究:trade_mark:我决定公开此项目，以便感兴趣的用户可以观察我的进度。
在发布此版本之前，将禁用问题和PR。
任何问题，建议和想法都可以直接发送到我的电子邮件：gabriel@saillard.dev。
通过以下方式确保服务器安全性：彻底拒绝访问与服务器之间没有活动连接管道的客户端重用SSH密钥对远程监控请求进行身份验证通过SSL传输

<?php/***图片加水印*@param$srcImg原图*@param$waterImg水印图片*@param$savepath保存路径*@param$savename保存名字*@param$position水印位置*1：左上2：右上3:居中4：左下5：右下*@param$opacity透明度*0:全透明100：完全不透明*@return成功--加水印后的新图片地址*失败---1：源文件不存在，-2：水印不存在，-3源文件图片对象建立失败，-4：水印文件图像对象建立失败，-5：加水印后的新图片保存失败*获取源文件路径、宽高等信息，得出保存后文件保存路径、水印放置位置-＞建立源文件和水印图片对象-＞合并图片对象（imagecopymerge）-＞销毁图片对象*/functionimg_create_from_ext($imgfile){$info=getimagesize($imgfile);$im=null;switch($info[2]){case1:$im=imagecreatefromgif($imgfile);break;case2:$im=imagecreatefromjpeg($imgfile);break;case3:$im=imagecreatefrompng($imgfile);break;}return$im;}functionimg_water_mark($srcImg,$waterImg,$savepath=null,$savename=null,$position=5,$opacity=50){$temp=pathinfo($srcImg);$name=$temp['basename'];$path=$temp['dirname'];$exte=$temp['extension'];$savename=$savename?$savename:$name;$savepath=$savepath?$savepath:$path;$savefile=$savepath.'/'.$savename;$srcinfo=@getimagesize($srcImg);if(!$srcinfo){return-1;}$waterinfo=@getimagesize($waterImg);if(!$waterinfo){return-2;}$srcImgObj=img_create_from_ext($srcImg);if(!$srcImgObj){return-3;}$waterImgObj=img_create_from_ext($waterImg);if(!$waterImgObj){return-4;}switch($position){case1:$x=$y=0;break;case2:$x=$srcinfo[0]-$waterinfo[0];$y=0;break;case3:$x=($srcinfo[0]-$waterinfo[0])/2;$y=($srcinfo[1]-$waterinfo[1])/2;break;case4:$x=0;$y=$srcinfo[1]-$waterinfo[1];break;case5:$x=$srcinfo[0]-$waterinfo[0];

defGMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset):'''高斯混合聚类算法:paramiterMax:最大迭代次数:paramgmm:保存gmm模型的数据:return:簇划分结果'''step=0m=len(dataset)flagMat=np.mat(np.zeros((m,1)))#保存每个样本的簇标记lateProbMat=np.mat(np.zeros((m,3)))#保存后验概率whilestep3):k+=1print(k)mark=['or','ob','og','ok','^r','+r','sr','dr','＜r','pr']#画出所有样例点属于同一分类的绘制同样的颜色foriinrange(numSamples):

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。